pertimbangan dalam menganalisis variabel Suharsimi, 2006:231. Dalam penelitian ini, dokumen yang berkaitan dengan variabel penelitian akan digunakan
sebagai tambahan masukan data terhadap variabel penelitian yang diteliti.
3.4.2 Kuisioner atau Angket
Untuk dapat mengumpulkan data dari populasi, maka angket akan diberikan kepada setiap populasi, yaitu 31 pengusaha kerajinan keramik di
Kecamatan Purwareja Klampok, Kabupaten Banjarnegara. Kusioner sendiri merupakan alat pengumpulan data yang berwujud daftar pertanyaan yang secara
logis berhubungan dengan masalah penelitian, dan tiap pertanyaan merupakan jawaban-jawaban yang mempunyai makna dalam menguji hipotesis Nazir,
2005:203. Dalam penilitian ini akan digunakan pertanyaan terbuka, sehingga responden lebih leluasa dalam memberikan jawaban yang sesuai dengan kondisi
sebenarnya dari mereka.
3.5 Uji Asumsi Klasik
Suatu metode dapat dikatan baik ketika memenuhi standar tertentu sehingga dapat mendapatkan hasil penelitian yang relevan dengan apa yang terjadi
di lapangan. Untuk memenuhi standar tersebut diperlukan beberapa uji terhadap asumsi data yang terdapat dalam penelitian. Berikut ini merupakan uji asumsi
klasik yang akan dilakukan dalam penelitian ini.
3.5.1 Uji Normalitas
Pengujian terhadap normalitas data akan diuji melalui uji normalitas. Menurut Santoso 2001:94, uji normalitas berkaitan dengan uji sebuah distribusi
data, apakah sebuah data bisa dianggap berdistribusi normal ataukah tidak.
Dengan data yang berdistribusi normal maka hasil penelitian akan lebih valid dan dapat mempresentasikan keadaan yang sebenarnya dari kejadian di lapangan.
Hasil dari uji ini dapat diketahui melalui dua cara yang pertama adalah dengan melihat grafik histogram yang menggambarkan distribusi frekuensi dari
variabel dependen dibandingkan grafik distribusi normal. Cara yang kedua adalah dengan melihat grafik PP Plots. Jika titik-titik distribusi berada di sekitar garis
lurus diagonal maka distribusi frekuensi pengamatan sama dengan distribusi uji yang berarti data terdistribusi secara normal Santosa dan Ashari, 2005. Untuk
melakukan uji normalitas dapat pula dengan uji Kolmogorov-Smirnov melalui SPSS.
3.5.2 Uji Multikolinearitas
Salah satu pengujian untuk analisis regresi adalah uji multikolinearitas. Asumsinya adalah data penelitian harus terbebas dari gejala multikolinearitas.
Sehingga perlu untuk melakukan uji multikolinearitas. Menurut Santosa dan Ashari 2005:238, gejala munculnya multikolinearitas adalah gejala korelasi antar
variabel independen. Untuk dapat melihat gejala multikolinearitas, dapat dilihat dari hasil pengolahan data dengan menggunakan SPSS. Jika nilai toleransi masing-
masing variabel bebas 0,1 dan VIF 10, maka dapat disimpulkan bahwa model regresi tidak mengandung gejala multikolinearitas.
3.5.3 Uji Heterokedastisitas
Salah satu asumsi dalam regresi berganda adalah uji heterokedastisitas. Asumsi heterokedastisitas adalah asumsi di mana varians dan residual tidak sama
untuk satu pengamatan ke pengamatan lain. Salah satu uji untuk menguji
heterokedastisitas ini adalah dengan melihat penyebaran dari varians residual Santoso dan Ashari, 2005:242.
Untuk melihat persamaan regresi suatu penelitian apakah memenuhi asumsi heterokedastisitas atau tidak, dapat dilihat dari penyebaran residual yang
terdapat pada hasil pengolahan data dengan memanfaatkan aplikasi SPSS untuk menguji heterokedastisitas. Apabila titik-titik yang tersebar dalam grafik
Scatterplot pada hasil SPSS di sekitar garis nol pada sumbu vertikal dan tidak membentuk pola tertentu atau acak, maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi
gejala heterokedastisitas terhadap data penelitian. Uji lain adalah dengan menggunakan Uji Glejser dengan menggunakan SPSS.
3.5.4 Uji Autokorelasi
