β
1,2,3,4
= Koefisien regresi variabel independen e
= Error term atau variabel yang tidak diteliti.
3.9 Uji Asumsi Klasik
Mengingat alat analisis yang digunakan adalah analisis regresi berganda dan data yang digunakan dalam penelitian adalah data sekunder, maka untuk memenuhi
syarat yang ditentukan sehingga penggunaan model regresi linear berganda perlu dilakukan pengujian atas beberapa asumsi klasik yang digunakan yaitu : pengujian
normalitas, multikolinearitas, heteroskedastisitas, dan autokorelasi yang secara rinci dapat dijelaskan sebagai berikut:
3.9.1 Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel dependen dan variabel independen, keduanya mempunyai distribusi
normal ataukah tidak. Seperti diketahui bahwa uji t dan F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal. Kalau asumsi ini dilanggar
maka uji statistik menjadi tidak valid untuk jumlah sampel kecil. Ada dua cara untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak yaitu dengan
analisis grafik dan uji statistik Ghozali, 2011:160. a. Analisis Grafik
Salah satu uji statistik yang bisa digunakan untuk menguji normalitas residual adalah dengan melihat grafik histogram yang membandingkan
antara data observasi dengan distribusi yang mendekati distribusi normal.
Namun demikian hanya dengan melihat histogram hal ini dapat menyesatkan khususnya untuk jumlah sampel yang kecil. Metode yang
lebih handal adalah dengan melihat normal probability plot yang dibandingkan dengan garis diagonal. Jika distribusi data residual normal,
maka garis yang menggambarkan data sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya.
Dasar pengambilan keputusan : • Jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis
diagonal atau grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
• Jika data menyebar jauh dari diagonal danatau tidak mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogram tidak menunjukkan pola distribusi
normal, maka regresi tidak memenuhi asumsi normalitas. b. Uji Statistik
Uji normalitas dengan grafik dapat menyesatkan kalau tidak hati-hati secara visual kelihatan normal, padahal secara statistik bisa sebaliknya. Oleh sebab
itu dianjurkan disamping uji grafik dilengkapi dengan uji statistik. Salah satu uji statistik yang bisa digunakan untuk menguji normalitas residual
adalah uji statistik non-parametrik Kolmogrov Smirnov K-S. Uji K-S dilakukan dengan membuat hipotesis:
H0 : Data residual berdistribusi normal
HA : Data residual tidak berdistribusi normal Pedoman pengambilan keputusan :
• Nilai Sig atau signifikan atau nilai probabilitas 0.05. Distribusi adalah tidak normal.
• Nilai Sig atau signifikan atau nilai probabilitas 0.05. Distribusi adalah normal.
3.9.2 Uji Multikolinieritas
Kategori