36
Sumber: diolah Penulis, 2013
3.6 Metode Analisis Data
Dalam penelitian ini, metode analisis data dilakukan dengan metode analisis statistik dengan menggunakan software SPSS versi 19. Penggunaan
metode analisis regresi berganda dalam pengujian hipotesis, terlebih dahulu diuji apakah model tersebut memenuhi uji asumsi klasik atau tidak. Pengujian
asumsi klasik tersebut meliputi: uji normalitas, uji multikolinearitas, uji heteroskedastisitas, uji autokorelasi. Untuk pengujian hipotesis dilakukan
analisis regresi linear berganda. Kemudian dilakukan proses pengujian analisis t dan pengujian analisis F untuk mengetahui apakah masing-masing variabel
independen berpengaruh secara parsial maupun secara serempak terhadap variabel dependen.
3.6.1 Uji Asumsi Klasik
a. Uji Normalitas Menurut Erlina 2011:101, uji normalitas bertujuan untuk menguji
apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Model regresi yang baik adalah yang memiliki distriusi
data normal atau mendekati normal. Dalam menguji apakah data memiliki distribusi normal, akan digunakan analisis grafik normal
probability plot, grafik histogram dan uji Kolmogorov-Smirnov K-S. Untuk analisis grafik normal probability plot dan grafik histogram,
apabila data menyebar di sekitar garis diagonal atau mengikuti arah garis
Universitas Sumatera Utara
37
diagonal, atau grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas. Sebaliknya jika data
menyebar jauh dari garis diagonal dan grafik histogram menceng ke kiri atau kanan, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.
Untuk uji Kolmogorov-Smirnov K-S, apabila nilai signifikansi lebih besar dari 0.05 maka data residual memiliki distribusi normal. Sebaliknya,
jika nilai signifikansi lebih kecil dari 0.05 maka data residual itu tidak memiliki distribusi normal.
Beberapa cara untuk mengatasi distibusi data yang tidak normal, antara lain:
1. Transformasi data ke dalam bentuk lain, misalnya dalam bentuk logaritma.
2. Trimming, yaitu membuang data yang outlier. 3. Wonsorizing, yaitu mengubah nilai data yang outlier menjadi nilai
maksimum dan minimum yang diizinkan.
b. Uji Multikolinearitas Menurut Erlina 2011:103, uji multikolinearitas bertujuan untuk
menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi
korelasi antar variabel independen. Untuk mendeteksi ada tidaknya multikolinearitas dapat dilihat dari nilai Variance Inflation Factor VIF.
Pada pengujian ini, jika VIF menunjukkan angka lebih dari 10, ini berarti
Universitas Sumatera Utara
38
terdapat gejala multikolinearitas. Regresi yang bebas multikolinearitas adalah yang mempunyai nilai VIF kurang dari 10.
c. Uji Heteroskedastisitas Menurut Erlina 2011:106, uji heteroskedastisitas bertujuan untuk
menguji apakah didalam sebuah model regresi terjadi ketidaksamaan variabel dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Model
regresi yang baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas. Uji ini dilakukan dengan mengamati pola tertentu pada grafik scatterplot,
dimana bila ada titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y serta tidak membentuk pola maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
d. Uji Autokorelasi Menurut Erlina 2011:106, pengujian autokorelasi bertujuan untuk
menguji apakah dalam model regresi linear terdapat korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan t-1 atau
sebelumnya. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu yang berkaitan satu sama lain. Model regresi yang baik
adalah yang bebas dari autokorelasi. Pengujian autokorelasi menggunakan uji Durbin-Watson DW-test. Menurut Singgih Santoso
2001 kriteria pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi ada 3, yaitu:
a. Nilai D-W di bawah -2 berarti diindikasikan ada autokorelasi positif.
Universitas Sumatera Utara
39
b. Nilai D-W di antara -2 sampai 2 berarti diindikasikan tidak ada autokorelasi.
c. Nilai D-W di atas 2 berarti diindikasikan ada autokorelasi negatif.
3.6.2 Koefisien Determinasi R
Kategori