melakukan uji asumsi klasik terlebih dahulu sebelum melakukan pengujian hipotesis.
1. Pengujian Asumsi Klasik
Penggunaan analisis regresi dalam statistik harus bebas dari asumsi-asumsi klasik. Untuk menguji hal tersebut, peneliti juga
menggunakan program software statistik. Pengujian asumsi klasik yang harus dipenuhi meliputi ada tidaknya multikolinearitas serta menguji
model fit dari regresi yang digunakan, dengan mengabaikan asumsi normalitas dan heterokedasitas untuk pengujian regresi logistik, sesuai
dengan penelitian Agrianti Komalasari 2007. a. Menilai Model Fit
Uji ini berguna untuk menguji apakah dalam model regresi logistik yang digunakan fit atau cocok dengan data yang digunakan.
Model regresi yang baik menghendaki agar model regresi logistik fit dengan data. Untuk menguji keseluruhan model fit overall model fit,
menurut Ghozali 2005:218, dapat dilakukan dengan membandingkan nilai antara –2 log likelihood -2 LL pada awal Block Number = 0,
dengan nilai –2 log likelihood -2 LL pada akhir Block Number = 1. Adanya pengurangan nilai antara –2 LL awal initial –2 LL function
dengan nilai –2 LL pada langkah berikutnya -2 LL akhir menunjukkan bahwa model yang dihipotesiskan fit dengan data.
Universitas Sumatera Utara
b. Menilai Kelayakan Model Regresi Pengujian kelayakan model regresi logistik dilakukan dengan
cara menggunakan Goodness of fit test, yang diukur dengan nilai Chi- Square
pada bagian bawah uji Hosmer and Lemeshow’s Ghozali,2005:219. Untuk mendeteksi kelayakan model regresi ini,
menurut Ghozali 2005:219 dapat dilihat dari: Jika nilai Hosmer and Lemeshow Goodness of fit test statistic
sama dengan atau kurang dari 0,1, maka hipotesis nol ditolak yang berarti ada perbedaan signifikan antara model dengan
nilai observasinya sehingga Goodness fit model tidak baik karena model yang digunakan tidak mampu memprediksi nilai
observasinya. Jika nilai Statistic Hosmer and Lemeshow goodness of fit lebih besar dari 0,1, maka hipotesis nol tidak
dapat ditolak dan berarti model mampu memprediksi nilai observasinya atau dapat dikatakan model dapat diterima
karena cocok dengan data observasinya.
c. Uji Multikolinearitas Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah dalam
model regresi ditemukan adanya korelasi antara variabel bebas independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi
antara variabel independen Ghozali,2005:91. Untuk mendeteksi ada tidaknya multikolinearitas di dalam model regresi menurut Ghozali
2005:91 dapat dilihat dari: Menganalisis matrik korelasi variabel-variabel independen.
Jika antar variabel independen ada korelasi yang cukup tinggi umumnya diatas 0,90, maka hal ini merupakan indikasi
adanya multikoleniaritas. Tidak adanya korelasi yang tinggi antar variabel independen tidak berarti bebas dari
multikoleniaritas. Multikoleniaritas juga dapat disebabkan adanya efek kombinasi dua atau lebih variabel independen.
.
Universitas Sumatera Utara
Ada dua cara yang dapat dilakukan jika terjadi multikolinearitas, yaitu:
a. mengeluarkan salah satu variabel, misalnya variabel
independen A dan B saling berkorelasi dengan kuat, maka bisa dipilih A atau B yang dikeluarkan dari model regresi.
b. Menggunakan metode lanjut, seperti Regresi Bayessian atau
Regresi Ridge.
2. Pengujian Hipotesis
Kategori