3.4. Teknik Analisis dan Uji Hipotesis 3.4.1. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel terikat dan variabel bebas keduanya memiliki distribusi
normal ataukah tidak. Model regresi yang baik adalah memilki distribusi data normal atau mendekati normal.
Pedoman dalam mengambil keputusan apakah sebuah distribusi data mengikuti distribusi normal adalah:
a. Jika dari nilai signifikansi nilai probabilitasnya lebih kecil dari 5
maka distribusi adalah tidak normal. b.
Jika dari nilai signifikansi nilai probabilitasnya lebih besar dari 5 maka distribusi adalah normal Sumarsono, 2004: 43.
3.4.2. Uji Asumsi Klasik
Persamaan regresi tersebut harus berifat BLUE Best Linier Unbiased Estimator, artinya pengambilan keputusan melalui uji F da uji t tidak boleh
bias. Untuk menghasilkan keputusan yang BLUE maka harus dipenuhi diantaranya tiga asumsi dasar. Tiga asumsi dasar yang tidak boleh dilanggar
oleh regresi linier berganda yaitu: a.
Tidak boleh ada autukorelasi b.
Tidak boleh ada multikolinieritas c.
Tidak boleh ada heteroskedasitas
Apabila salah satu dari ketiga asumsi dasar tersebut dilanggar, maka
persamaan regresi yang diperoleh tidak lagi bersifat BLUE, sehingga
pengambilan keputusan melalu uji F dan uji t menjadi bias.
3.4.2.1. Autokorelasi
Tujuan uji autokorelasi ini adalah untuk menguji apakah dalam model regresi linier ada korelasi antara korelasi penggangu pada tahunini
dengan periode tahun sebelumnya, untuk mengetahui apakah terjadi autokorelasi atau tidak, dapat digunakan uji Durbin Watson Ghozali,
2006: 95. Menurut Ghozali 2006: 96, deteksi adanya autokorelasi adalah:
Hipotesis nol Keputusan
Jika Tidak ada autokorelasi
positif
Tidak ada autokorelasi positif
Tidak ada korelasi negatif
Tidak ada korelasi negatif
Tidak ada autokorelasi, positif atau negative
Tolak
No decision
Tolak
No decision
Tidak ditolak 0 d dl
dl ≤ d ≤ du
4 – dl d d
4 – du ≤ d ≤ 4 – dl
du d 4 – du
3.4.2.2. Multikolinieritas
Tujuan uji multikolinieritas adalah menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas, karena dalam model
