F. Uji Asumsi Klasik
Metode analisis data yang digunakan adalah model analisis regresi berganda dengan bantuan Software SPSS for Windows. Penggunaan metode
analisis regresi dalam pengujian hipotesis, terlebih dahulu diuji apakah model tersebut memenuhi asumsi klasik atau tidak. Pengujian meliputi uji
normalitas, uji multikolinearitas, uji heterokesdastisitas dan uji autokorelasi. 1.
Uji Normalitas, bertujuan untuk mengetahui distribusi data dalam variabel yang digunakan dalam penelitian. Data yang baik dan layak
digunakan adalah data yang memiliki distribusi data normal. Untuk menguji apakah data berdistribusi normal akan digunakan analisis
grafik Probability plot dan Kolmogrov-Smirnov test. 2.
Uji Multikolinearitas, bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi di antara variabel independen. Dalam model
regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Deteksi yang dilakukan dengan melihat nilai VIF Variable
Inflation Factor. Batasan umum yang dipakai untuk menunjukkan adanya multikolinearitas adalah nilai VIF10.
3. Uji Heteroskesdastisitas, bertujuan untuk menguji terjadinya perbedaan
variance residual suatu periode pengamatan ke periode lain. Uji ini dilakukan dengan mengamati pola tertentu pada grafik Scatterplot,
dimana bila ada titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y serta tidak membentuk pola maka tidak terjadi
heteroskesdasititas.
Universitas Sumatera Utara
4. Uji Autokorelasi, bertujuan untuk melihat apakah dalam suatu model
regresi linear terdapat korelasi antar kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1. Kriteria pengambilan
keputusan:
Tabel 3.1 Tabel Autokolerasi
Hipotesis Nol Keputusan
Jika - Tidak ada
autokorelasi positif - Tidak ada
autokorelasi positif - Tidak ada korelasi
negatif - Tidak ada
autokorelatif 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
Sumber: Uji Statistika Durbin-Watson 2011
G. Metode Analisis Data