signifikansi Kolmogorov Smirnov pada variabel lebih kecil dari nilai signifikansi α =
0,05 yang telah ditetapkan maka data tidak terdistribusi normal. Sebaliknya jika nilai signifikansi Kolmogorov Smirnov pada variabel lebih besar dari nilai signifikansi
yang telah ditetapkan α = 0,05, maka data terdistribusi normal.
3.2.7.2 Uji Multikolinearitas
Uji ini bertujuan untuk mengetahui apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi
korelasi di antara variabel independen. Multikolinearitas dapat juga dilihat dari nilai Tolerance TOL dan metode
VIF Variance Inflation Factor dan metode VIF Variance Inflation Factor. Nilai TOL berkebalikan dengan VIF. TOL adalah besarnya variasi dari satu variabel
independen yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Sedangkan VIF menjelaskan derajat suatu variabel independen yang dijelaskan oleh variabel
independen lainnya. Nilai TOL yang rendah adalah sama dengan nilai VIF yang tinggi karena VIF = 1TOL. Nilai cut off yang umum dipakai untuk menunjukkan
adanya multikolinearitas adalah nilai TOL0,10 atau sama dengan nilai VIF10 Ghozali, 2006.
3.2.7.3 Uji Heteroskedastisitas
Uji ini bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaa variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika
variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homoskedastisitas, dan jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan
lain berbeda disebut heteroskedastisitas. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat grafik scatterplot, dengan dasar
analisis Ghozali, 2006 ; Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang
teratur bergelombang, melebar kemudian menyempit, maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas.
Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
3.2.7.4 Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam suatu model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada
periode t-1 sebelumnya Imam Ghozali, 2005. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem autokorelasi. Autokorelasi muncul karena observasi yang
berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lain. Masalah ini timbul karena residual kesalahan pengganggu tidak bebas dari satu observasi ke observasi lainnya.
Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi. Pengujian terhadap adanya fenomena autokorelasi dalam data yang dianalisis dapat dilakukan
dengan menggunakan Durbin-Watson Test.
Autokorelasi pada model regresi artinya ada korelasi antar anggota sampel yang diurutkan berdasarkan waktu saling berkorelasi. Untuk mengetahui adanya
autokorelasi dalam suatu model regresi dilakukan melalui pengujian terhadap nilai uji Durbin Watson Uji DW, dengan ketentuan sebagai berikut Ghozali, 2005 :
Tabel 3.2 Uji Durbin Waston
Hipotesis Nol Keputusan
Jika
Tidak ada autokorelasi positif
Tolak 0 d dl
Tidak ada autokorelasi positif
Tidak ada keputusan
dl ≤d ≤ du
Tidak ada korelasi positif Tolak
4 – dl d 4
Tidak ada korelasi positif Tidak ada
keputusan 4
– du ≤ d ≤ – dl
Tidak ada autokorelasi positif atau negatif
Tidak ditolak du
– d 4 du
3.2.8 Uji Hipotesis 3.2.8.1 Koefisien Determinasi Adjusted R2
