49
2. Analisis Kuantitatif
Analisis kuantitatif merupakan suatu analisis data yang diperlukan terhadap data yang diperoleh dari hasil responden yang diberikan,
kemudian dilakukan analisa berdasarkan metode statistik dan data tersebut diklasifikasikan ke dalam kategori tertentu dengan menggunakan tabel
untuk mempermudah dalam menganalisa. Adapun alat analisis kuantitatif adalah sebagai berikut :
a. Uji Asumsi Klasik
Untuk mendapatkan model regresi yang baik harus terbebas dari penyimpangan
data yang
terdiri dari
multikolonieritas, heteroskedasitas dan normalitas. Cara yang digunakan untuk menguji
penyimpangan asumsi klasik adalah sebagai berikut Ghozali,2001:57- 74:
1 Uji Multikolonieritas
Multikolonieritas artinya antar variabel independen yang terdapat dalam model regresi memiliki hubungan linear yang
sempurna atau mendekati sempurna koefisien korelasinya tinggi atau bahkan 1.
Ada beberapa metode uji multikolinearitas, yaitu: Dengan membandingkan nilai koefisien determinasi individual
r
2
nilai determinasi secara serentak R
2
Dengan melihat nilai tolerance dan inflatoin factor VIF pada model regresi.
50
Bertujuan untuk menguji model regresi ditemukan adanya korelasi antara variabel bebas independen. Model regresi yang
baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel bebas. Jika variabel bebas saling berkorelasi, maka variabel
– variabel ini tidak ortogonal. Variabel ortoganal adalah variabel bebas yang nilai
korelasi antara sesama variabel bebas sama dengan nol. Menganalisis matriks korelasi variabel
–variabel bebas. Langkah menganalisis asumsi multikolinieritas yaitu jika nilai VIF lebih
kecil dari angka 10 maka tidak terjadi problem multikolinieritas. Dan jika nilai VIF lebih dari angka 10 maka terjadi problem
multikolinieritas. 2
Uji Heteroskedastisitas Heteroskedastisitas adalah varian residual yang tidak sama
pada semua pengamatan di dalam model regresi. Regresi yang baik seharusnya tidak terjadi Heteroskedastisitas.
Bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke
pengamatan yang lain. jika variance dari residual suatu pengamatan ke pengamatan yang tetap, maka disebut Homoskedastisitas dan
jika berbeda disebut Heteroskedastisitas atau yang terjadi Heteroskedastisitas. Kebanyakan data cross section mengandung
situasi Heteroskedastisitas karena data ini menghimpun data yang mewakili berbagai ukuran kecil, sedang dan besar. Cara