Uji Normalitas Uji Multikoleniaritas

akan dihitung melalui alat uji statistik SPSS tersebut guna menemukan hasil yang lebih akurat.

1. Pengujian Asumsi Klasik

Pengujian asumsi klasik diperlukan untuk mengetahui apakah hasil estimasi regresi yang dilakukan benar-benar bebas dari adanya gejala heteroskedastisitas, gejala multikolinearitas, dangejala autokorelasi. Model regresi akan dapat dijadikan alat estimasi yang tidak bias jika telah memenuhi persyraratan Best Linear Unbiased Estimator BLUE yakni tidak terdapat heteroskedastisitas, tidak terdapat multikolinearitas, dan tidak terdapat autokorelasi. Apabila terdapat heterokedastisitas, maka varian tidak konstan sehingga dapat menyebabkan biasnya standar error. Apabila terdapat multikolinearitas, maka akan sulit untuk mengisolasi pengaruh-pengaruh individual dari variabel, sehingga tingkat signifikansi koefesien regresi menjadi rendah. Adanya autokorelasi mengakibatkan penaksir masih tetap bias dan masih tetap konsisten hanya saja menjadi tidak efisien, oleh karena itu, uji asumsi klasik perlu dilakukan. Pengujian-pengujian yang dilakukan adalah sebagai berikut.

a. Uji Normalitas

Menurut Ghozali 2005 : 110,“ uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal”. Cara yang dapat digunakan untuk menguji apakah variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal adalah dengan melakukan uji Kolmogorov-Smirnov terhadap model yang diuji. Kriteria pengambilan keputusan adalah apabila nilai signifikansi 0.05, maka residual memiliki Universitas Sumatera Utara distribusi normal dan apabila nilai signifikansi 0.05, maka residual tidak memiliki distribusi normal. Selain itu, uji normalitas juga dapat dilakukan dengan melakukan analisis grafik normal probability plot dan grafik histogram.

b. Uji Multikoleniaritas

Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi diantara variabel independen Erlina, 2008:105. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Pengujian multikolinearitas dilakukan dengan melihat nilai VIF antar variabel independen. Jika nilai VIF lebih besar dari 10, maka terjadi multikolinearitas diantara variabel independen. c. Uji Heterokedastisitas Uji ini bertujuan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi telah terjadi ketidaksamaan variabel dari residual satu pengamatan yang lain. Jika varian residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homokedastisitas, dan jika berbeda disebut heterokedastisitas Erlina, 2008:106. Cara mendeteksi ada atau tidaknya heterokedastisitas adalah dengan melihat grafik plot antara nilai prediksi variabel dependen. Menurut Ghozali 2005:105 dasar analisis untuk menentukan ada atau tidaknya heterokedastisitas yaitu: 1 jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar kemudian menyempit, maka mengindikasikan telah terjadi heterokedastisitas, 2 jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heterokedastisitas. Universitas Sumatera Utara

d. Uji Autokorelasi