Pengujian Asumsi Klasik Metode Analisis Data

4.6. Metode Analisis Data

Analisis data adalah sebuah proses yang berkaitan dengan pengujian data dimana hasil dari pengujian tersebut digunakan sebagai bukti yang memadai untuk menarik kesimpulan. Untuk penelitian dengan pendekatan kuantatif, maka teknik analisis data ini berkenaan perhitungan untuk menjawab rumusan masalah dan pengujian hipotesis yang diajukan Daulay, 2010. Modal analisis data yang digunakan pada penelitian ini adalah model analisis regresi linier berganda. Secara umum, analisis regresi pada dasarnya adalah sebuah studi mengenai saling ketergantungan antara variabel dependen dengan satu atau lebih variabel independen dengan tujuan untuk memprediksi rata-rata populasi atau nilai variabel independen yang di ketahui Ghozali , 2011 . Seluruh data penelitian yang telah dikumpulkan untuk diolah, kemudian akan dianalisis untuk memperoleh jawaban atas permasalahan yang timbul dalam penelitian ini. Dalam menganalisis data, peneliti menggunakan program SPSS. Dalam penelitian ini digunakan metode analisis statistik deskriptif yang memberikan gambaran atau deskriptif suatu data yang dilihat dari nilai minimum , maksimum , mean dan standard deviasi .

4.6.1. Pengujian Asumsi Klasik

Pengujian ini dilakukan untuk mendeteksi terpenuhinya asumsi-asumsi dalam model regresi dan untuk mengintepretasikan data agar lebih relevan dalam menganalisis. Uji asumsi klasik yang dilakukan adalah uji normalitas, multikolineritas, autokorelasi, dan heteroskedastisitas. a. Uji normalitas data bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi variabel independen dan variabel dependen keduanya mempunyai distribusi normal ataukah tidak Ghozali, 2011. Model regresi yang baik adalah model yang memiliki distribusi data normal atau mendekati normal. Normalitas suatu variabel dapat Universitas Sumatera Utara dideteksi dengan grafik atau uji statistik. Analisis grafik dapat dilihat melalui grafik normal probability plot dan grafik histogram. Selain dengan Analisis Grafik, uji Normalitas dapat juga dilihat pada uji Kolmogrov-Smirnov, dimana pedoman yang digunakan dalam pengambilan keputusan ini adalah : Jika nilai signifikan 0,05 maka distibusi normal Jika nilai signifikan 0,05 maka distribusi tidak normal b. Uji Multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi ditemukan adanya korelasi antarvariabel independen. Jika variabel independen saling berkorelasi, maka variabel ini tidak ortogonal. Variabel ortogonal adalah variabel independen yang nilai korelasi antar sesama variabel independen sama dengan nol Gozali, 2011. Model regresi yang baik adalah bebas dari multikolinieritas. Untuk mendeteksinya dapat dilihat dari nilai VIF Variance Inflation Factor dan nilai toleransi. Regresi yang bebas multikolinieritas adalah jika VIF 10 serta nilai Tolerance 0,1. c. Uji Heteroskedastisitas dilakukan untuk menguji apakah dalam sebuah regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual dari satu pengamatan ke pengamatan lain. Jika variansnya tetap, maka disebut homoskedastisitas, dan jika varians berbeda disebut heteroskedastisitas Ghozali, 2011. Heteroskedastisitas dapat dilihat dengan grafik scatterplot. Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola yang teratur bergelombang, melebar kemudian menyempit, maka telah terjadi heteroskedastisitas. Sebaliknya jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas. Selain dengan grafik scatterplot, uji heteroskedastisitas dapat juga dideteksi dengan uji glejser dengan meregresikan nilai absolute resdidual terhadap variabel independen dengan kriteria sebagai berikut : Jika nilai signifikan 0,05 maka tidak terjadi heteroskedastisitas. Universitas Sumatera Utara Jika nilai signifikan 0,05 maka terjadi heteroskedastisitas. d. Uji autokorelasi ini bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan-kesalahan pada periode t-1 sebelumnya. Untuk menguji ada tidaknya autokorelasi, dalam penelitian ini menggunakan uji Durbin-Watson DW Test. Menurut Ghozali 2010:110, pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi dapat dilihat dengan kriteria sebagai berikut : Tabel 4.3 Kriteria Uji Durbin Watson Hipotesis Nol Keputusan Jika Tidak ada autokorelasi positif Tidak ada autokorelasi negatif Tidak ada korelasi negatif Tidak ada korelasi negatif Tidak ada autokorelasi, positif atau negatif. Tolak No decision Tolak No decision Tidak ditolak 0 d dl dl d du 4 – dl d 4 4 – du d 4 – dl du d 4 – du Universitas Sumatera Utara

4.6.2. Pengujian Hipotesis