1. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah masing-masing variabel berdistribusi normal atau tidak. Keputusan berditribusi normal atau
tidaknya data yang digunakan secara sederhana dengan membandingkan nilai probabilitas Jarque Bera hitung dengan tingkat alpha 0,05 5. Jika nilai
probabilitas Jarque Bera hitung lebih besar dari 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa data yang digunakan berdistribusi normal.
1
Gambar 4.5 Uji Normalitas
Sumber: Output Eviews
Dari histogram diatas, menunjukkan nilai probabilitas Jarque Bera hitung adalah sebesar 0,928950 atau 0,05. Maka dapat ditarik kesimpulan
bahwa data-data dalam penelitian ini berdistribusi normal.
1
Regresi Linear
Berganda, Diakses
melalui http:dosen.perbanas.idwp-
contentuploads201508Regresi-Linear-Berganda-Eviews pada 06 September 2016 pukul 15:51 WIB.
2. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi linear terdapat korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t
dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1.
2
Uji autokorelasi dapat dilihat dari nilai probabilitas Chi-Square, jika lebih besar dari 0,05 maka data
tersebut tidak mengandung masalah autokorelasi. Apabila probabilitas Chi- Square lebih kecil dari 0,05 maka data tersebut mengandung masalah
autokorelasi.
Tabel 4.3 Uji Autokorelasi
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic
229.3844 Prob. F2,126 0.3035
ObsR-squared 103.5580 Prob. Chi-Square2
0.1185 Sumber: Output Eviews
Dari tabel diatas, diketahui bahwa nilai probabilitas dari Chi-Square adalah sebesar 0,1185 atau 0,05. Karena nilai probabilitas dari Chi-Square
lebih besar dari 0,05, maka dapat ditarik kesimpulan bahwa data-data pada penelitian ini tidak terdapat masalah autokorelasi.
2
Imam Ghozali, Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program IBM SPSS 19, Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro, 2011, h. 110.
Kategori