Teknik Pengumpulan Data Data dan Sumber Data

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 distribusi normal. 30 Uji normalitas juga dapat dilakukan menggunakan uji kolmogorov-smirnov K-S. Uji K-S dilakukan dengan menggunakan taraf signifikansi 5 sign.0,05. Jika signifikansi lebih besar dari 5 sign. 0,05 maka data berdistribusi normal.. 2 Uji Multikolinearitas Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi yang terbentuk ada korelasi yang tinggi atau sempurna diantara variabel bebas atau tidak. Jika dalam model regresi yang terbentuk terdapat korelasi yang tinggi atau sempurna diantara variabel bebas maka model regresi tersebut dinyatakan mengandung gejala multikolinier. Metode yang digunakan untuk mendeteksi adanya masalah multikolinieritas adalah dengan metode Variance Inflation Factor VIF. Jika nilai VIF tidak lebih dari 10, maka model dinyatakan tidak terdapat gejala multikolinier. 31 3 Uji Heteroskedastisitas Menurut Ghozali uji heteroskedasitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut 30 Imam Ghozali, Aplikasi Analisis Multivariate …, 160. 31 Ibid., 90. 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 heteroskedasitas. 32 Model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas atau tidak terjadi heterokedastisitas. Uji ini menggunakan uji sperman’s Rho, antar nilai prediksi variabel dependen dengan variabel independen. Apabila nilai signifikan 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa model regresi tidak terjadi masalah heteroskedastisitas. 4 Uji Autokorelasi Uji autokorelasi bertujuan untuk mengetahui ada tidaknya korelasi antara satu variabel error dengan variabel error yang lain. Untuk mendeteksi adanya autokrelasi dalam model regresi linier berganda dapat digunakan metode Durbin-Watson. Berikut ini pedoman ketentuannya: a Jika nilai DW dibawah -2 berarti ada autokorelasi positif. b Jika nilai DW diantara angka -2 sampai +2, berarti tidak ada autokorelasi. c Jika nilai DW diatas +2, maka terjadi autokorelasi negatif. 33 d. Koefisien Beta Koefisien beta ini digunakan untuk menguji variabel bebas mana yang paling menentukan dominan berpengaruh terhadap variabel terikat dalam suatu model regresi linier. Nilai Beta terbesar 32 Ibid., 139. 33 Ibid, 153.