34
F. Metode Analisis Data
Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini antara lain analisis statistik deskriptif, uji asumi klasik, dan pengujian hipotesis.
Peneliti menggunakan program SPSS dalam menganalisis data.
1. Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif merupakan statistik yang menggambarkan fenomena atau karakteristik dari data Jogiyanto, 2004 : 163. Statistik
deskriptif memberikan gambaran atau deskripsi suatu data yang dilihat dari nilai rata-rata mean, standar deviasi, varian, maksimum, minimum,
sum, range, kurtosis, dan skewness kemencengan distribusi. Dalam penelitian ini penulis menjabarkan statistik deskriptif berupa mean,
maksimum, minimum, dan standar deviasi
2. Pengujian Asumsi Klasik M
a. Uji Normalitas
Model regresi yang baik adalah model yang memiliki distribusi data normal atau mendekati normal. Menurut Erlina 2008:102, “tujuan
uji normalitas adalah untuk mengetahui apakah dalam model regresi variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Pengujian
ini diperlukan karena untuk melakukan uji t dan uji F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal. Pengujian normalitas
dilakukan dengan uji statistik Kolmogorof-Smirnov Ghozali, 2005:114. Dasar pengambilan keputusannya adalah:
1 apabila nilai signifikansi atau nilai probabilitas 0,005, maka distribusi data normal,
35
2 apabila nilai signifikansi atau nilai probabilitas 0,005, maka distribusi data tidak normal.
b. Uji Auto korelasi
Uji ini bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi linear ada korelasi antar kesalahan pengganggu pada periode t dengan
kesalahan pada periode t-1. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang tahun yang berkaitan satu dengan yang lainnya. Hal
ini sering ditemukan pada time series. Pada penelitian ini, uji autokorelasi dilakukan dengan menggunakan uji Durbin-Watson. Apabila nilai Durbin
Watson terletak antara -2 sampai +2, maka tidak terjadi autokorelasi Rochaety, 2007:95.
c. Uji Heteroskedastisitas
Uji ini bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual suatu pengamatan ke pengamatan
yang lain. Apabila varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan lainnya tetap maka disebut homoskedastisitas dan jika varians berbeda
maka disebut heterokedasitas. Menurut Gozali 2005, ada atau tidaknya heterokedastisitas dapat dilakukan dengan melihat grafik ada tidaknya pola
tertentu pada scatterplot dengan dasar analisis: 1 jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola
tertentu yang teratur bergelombang, melebar kemudian menyempit maka mengidentifikasikan terjadi heteroskedastisitas,
36
2 jika tidak ada pola yang jelas, seperti titik-titik menyebar diatas atau dibawah angka 0 pada sumbu Y maka tidak terjadi heteroskedastisitas
atau terjadi homoskedastisitas.
b. Uji multikolonieritas
Kategori