3. Uji Asumsi Klasik
Untuk melakukan uji asumsi klasik terhadap data primer ini, maka peneliti melakukan uji normalitas, uji multikolonieritas, uji
heteroskedastisitas, dan uji autokeralasi. a.
Uji Normalitas Salah satu uji persyaratan yang harus dipenuhi dalam penggunaan
analisis parametrik yaitu uji normalitas data populasi. Hal ini dapat ditegaskan bahwa suatu penelitian yang melakukan pengujian hipotesis
dengan menggunakan uji-t dan uji-F menuntut suatu asumsi yang harus diuji, yaitu populasi harus berdistribusi normal Putrawan, 1990 : 133.
Untuk menafsirkan apakah data yang diuji berdistribusi normal atau tidak, maka dapat dilakukan dengan cara menggunakan harga koefisien
Skewness atau Kurtosis. Jika koefisien Skewness atau Kurtosis berada pada rentangan nilai -0,5 sampai dengan 0,5 maka dapat dikatakan
bahwa data masing-masing variabel penelitian terdistribusi secara normal.
b. Uji Multikolinearitas
Uji asumsi tentang multikolinearitas ini dimaksudkan untuk membuktikan atau menguji ada tidaknya hubungan yang linear antara
variabel bebas independen satu dengan dengan variabel bebas independen yang lainnya. Frisch dalam Gujarati dalam Zein 1997
menyatakan bahwa istilah multikolinearitas berarti adanya hubungan
Universitas Sumatera Utara
linear yang “sempurna” atau pasti, diantara beberapa atau semua variabel yang menjelaskan dari model regresi. Apabila menggunakan
pendekatan Variance Inflation Factor VIF untuk menguji hipotesisnya maka kriteria atau ukuran yang akan digunakan adalah:
1. Apabila harga koefisien VIF hitung pada Collinearity Statistics
sama dengan atau lebih kecil daripada 10 VIP hitung ≤ 10 maka
H diterima yang berarti tidak terdapat hubungan antar variabel
independen tidak terjadi gejala multikolinearitas. 2.
Apabila harga koefisien VIP hitung pada Collinearity Statistics lebih besar daripada 10 VIP hitung 10, maka H
ditolak yang berarti terdapat hubungan antar variabel independen terjadi gejala
multikolinearitas. c.
Uji Heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas ini dimaksudkan untuk mengetahui apakah
variasi residual absolut sama atau tidak sama untuk semua pengamatan Sudarmanto, 2005. Apabila asumsi tidak terjadinya
heteroskedastisitas ini tidak terpenuhi, maka penaksir menjadi tidak lagi efisien baik dalam sampel kecil maupun besar Gujarati, 1997 dan
estimasi koefisien dapat dikatakan menjadi kurang akurat Rietveld dan Sunaryanto, 1993. Jika menerapkan uji heteroskedastisitas
menggunakan korelasi Rank-Order dari Spearman, maka kriteria atau ketentuan yang digunakan untuk menyatakan apakah terjadi hubungan
Universitas Sumatera Utara
antara data hasil pengamatan dengan nilai residual absolutnya atau tidak heteroskedastisitas, dapat dilakukan dengan cara:
1. Apabila koefisien Signifikansi nilai probabilitas
lebih besar dari alpha yang ditetapkan Sig. alpha, maka dapat dinyatakan tidak terjadi heteroskedastisitas diantara data
pengamatan dengan nilai residual mutlaknya berarti H diterima.
2. Apabila koefisien Signifikansi nilai probabilitas
lebih kecil dari alpha yang ditetapkan Sig. alpha, maka dapat dinyatakan terjadi adanya heteroskedastisitas diantara data
pengamatan dengan nilai residual mutlaknya berarti H ditolak.
d. Uji Autokorelasi
Pengujian autokorelasi dalam penelitian ini tidak digunakan, karena penelitian ini melakukan pengolahan data dengan menggunakan data
primer. Sehingga tidak menggunakan autokorelasi karena tidak dimaksudkan untuk mengetahui apakah terjadi korelasi di antara data
pengamatan atau tidak.
4. Uji Regresi Linier Berganda
Kategori