digilib.uinsby.ac.id digilib.uinsby.ac.id digilib.uinsby.ac.id digilib.uinsby.ac.id digilib.uinsby.ac.id digilib.uinsby.ac.id digilib.uinsby.ac.id
Terlihat grafik scatterplot di atas bahwa titik-titik menyebar secara acak, tidak membentuk sebuah pola tertentu yang jelas, serta tersebar baik
di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y, hal ini memiliki arti bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi, sehingga data yang kita
gunakan memenuhi syarat untuk dilakukan Regresi Berganda.
3. Uji Normalitas
Alat uji ini digunakan untuk mengetahui apakah dalam sebuah model regresi, nilai residu dari regresi mempunyai distribusi yang normal.
Jika nilai-nilai residual tersebut tidak dapat dianggap berdistribusi normal, maka dikatakan ada masalah terhadap asumsi normalitas.
85
Asumsi normalitas merupakan persyaratan yang sangat penting pada pengujian kebermaknaan signifikansi koefisien regresi, apabila model
regresi tidak berdistribusi normal maka kesimpulan dari uji F dan uji t masih meragukan, karena statistik uji F dan uji t pada analisis regresi diturunkan
dari distribusi normal. Hasil uji normalitas menggunakan SPSS versi 23.0 dapat dilihat berdasar Tabel 4.3.
85
Singgih Santoso, Menguasai Statistik Parametrik; Konsep dan Aplikasi dengan SPSS, hal. 190
digilib.uinsby.ac.id digilib.uinsby.ac.id digilib.uinsby.ac.id digilib.uinsby.ac.id digilib.uinsby.ac.id digilib.uinsby.ac.id digilib.uinsby.ac.id
Tabel 4.3 Hasil uji normalitas Dasar pengambilan keputusan:
a. Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi memenuhi asumsi Normalitas.
b. Jika data menyebar jauh dari garis diagonal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi Normalitas.
Dari grafik di atas, terlihat titik-titik menyebar di sekitar garis diagonal, serta penyebarannya mengikuti arah garis diagonal. Maka model
digilib.uinsby.ac.id digilib.uinsby.ac.id digilib.uinsby.ac.id digilib.uinsby.ac.id digilib.uinsby.ac.id digilib.uinsby.ac.id digilib.uinsby.ac.id
regresi layak dipakai untuk memenuhi syarat dilakukan analisis Regresi Berganda.
4. Uji Autokorelasi
Alat uji autokorelasi ini bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode
t-1 sebelumnya. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem autokorelasi.
86
Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi.
Hasil output uji autokorelasi dengan teknik Durbin Watson DW test menggunakan SPSS versi 23.0 dapat dilihat pada Tabel 4.4.
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 ,601
a
,362 ,326
4,648 1,619
a. Predictors: Constant, X2, X1 b. Dependent Variable: Y
Tabel 4.4 Hasil uji autokorelasi Dasar pengambilan keputusan:
a. Jika angka D-W lebih kecil dari dL atau lebih besar dari 4-dL maka terdapat autokorelasi.
b. Jika angka D-W terletak antara dU dan 4-dU, maka tidak ada autokorelasi.
86
Singgih Santoso, Menguasai Statistik Parametrik; Konsep dan Aplikasi dengan SPSS, hal. 192
