36
3.8.2 Uji Asumsi Klasik
Suatu instrumen pengamatan dinyatakan layak untuk diteliti bila variabel penelitian terbebas dari asumsi-asumsi klasik statistik. Uji asumsi klasik meliputi uji
normalitas, uji heteroskedastisitas, uji autokorelasi, dan uji multikolinearitas.
3.8.2.1 Uji Normalitas
Tujuan dari dilakukannya uji normalitas ialah untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi
normal Ghozali, 2005: 110. Metode yang digunakan ialah dengan melihat
normal probability plot yang membandingkan distribusi kumulatif dari
distribusi normal. Distribusi normal akan membentuk satu garis lurus diagonal, dan ploting data residual akan dibandingkan dengan garis diagonal.
Peneliti menggunakan uji Kolmogorov Smirnov untuk menguji normalitas data. Bila signifikan 0,05 dengan α = 5, berarti distribusi data normal, jika
terjadi sebaliknya, maka distribusi data tidak normal.
3.8.2.2 Uji Autokorelasi
Pengujian ini bertujuan untuk menguji apakah didalam suatu model regresi linier terdapat korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t
dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 Ghozali, 2005. Pendeteksian ada atau tidaknya autokorelasi menggunakan uji Durbin-Watson.
3.8.2.3 Uji Multikolinearitas
Uji multikolineritas bertujuan untuk mengetahui ada tidaknya variabel independen yang memiliki kemiripan dengan variabel independen lain dalam
Universitas Sumatera Utara
37 satu model. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi antar
variabel independen tersebut. Menurut Nugroho 2005: 58, deteksi multikolineritas dapat dilihat, yakni jika nilai Variance Inflation Factor VIF
tidak lebih dari 10 dan jika nilai Tolerance tidak kurang dari 0,1, maka model dapat dikatakan terbebas dari multikolineritas. Semakin tinggi VIF maka
semakin rendah Tolerance. 0,1, maka model dapat dikatakan terbebas dari multikolineritas. Semakin tinggi VIF maka semakin rendah Tolerance.
3.8.2.4 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke
pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda
disebut heteroskedastisitas. Ghozali, 2005: 105. Untuk mengetahui ada tidaknya heteroskedastisitas dapat dilihat melalui grafik Scatterplot. Jika
muncul pola tertentu, seperti titik-titik yang membentuk pola tertentu yang teratur, maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas. Jika tidak ada
pola yang jelas, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
3.8.3 Pengujian Hipotesis
Kategori