Uji Asumsi Klasik Metode Analisis Data

3.8 Metode Analisis Data

Dalam penelitian ini, metode analisis data yang digunakan adalah metode analisis statistik dengan menggunakan SPSS Statistical product and Service Solution. Adapun analisis yang dilakukan adalah sebagai berikut :

3.8.1 Uji Asumsi Klasik

A. Uji Normalitas Uji normalitas bertujuan unutk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distirbusi memiliki distribusi normal. Model regresi yang baik adalah yang mendekati normal atau yang normal. Untuk menguji apakah distribusi data normal atau tidak, histogram yang membanding kan antara observasi data dengan distribusi yang mendekati distribusi normal. Selain itu alat uji yang bisa digunakan adalah metode uji Kolmogorov-Smirnov. Uji Kolmogorov-Smirnov adalah metode yang umum digunakan unutk menguji normalitas data. Jika nilai Kolmogorov-Smirnov tidak signifikan Variabel memiliki tingkat signifikan diatas 0,05 maka semua data terdistribusi secara normal. Namun demikian dengan melihat histogram saja hal ini bisa menyesatkan khususnya unutk sample yang kecil. Metode yang lebih handal adalah dengan melihat Normal Probability plot yang membandingkan distribusi kumulatif dari data sesungguhnya dengan distribusi kumulatif dari distribusi normal. Distribusi normal akan membentuk satu garis lurus diagonal, dan ploting data akan dibandingkan dengan garis diagonal, dan ploting data akan dibandingkan dengan garis diagonal. “Jika distribusi data adalah normal, maka garis yang menggambarkan data sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya “Ghozali, 2006 B. Multikolinieritas Multikolinieritas adalah adanya suatu hubungan linier yang sempurna antara beberapa atau semua variabel independen. Uji Multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antara variabel bebas independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel bebas. Pada program SPSS, ada beberapa metode yang sering digunakan untuk mendeteksi adanya multikolineritas. Salah satunya adalah dengan cara mengamati nilai Variance inflation Factor VIF dan Tolerence. Batas dari VIF adalah 10 dan nilai dari Tolerence adalah 0,1. Jika nilai VIF lebih besar dari 10 dan nilai Tolerence kurang dari 0,1 maka terjadi multikolinieritas. Bila ada variabel independen yang terkena multikolinieritas, maka signifikan secara statistic, maka variabel independen dalam model regresi tersebut tidak mengalami heteroskedasitas. C. Heteroskedasitas Uji heteroskedasitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksaaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskeditas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homoskesditas atau tidak heteroskedasitas. Cara mendeteksi adalah dengan melihat grafik scatterplot. Pada output yang dihasilkan, jika titik titik membentuk suatu pola tertentu, maka hal ini mengindikasikan terjadinya heteroskedasitas, tetapi apabila titik titik pada grafik scatterplot menyebar diatas dan dibawah angka 0, maka hal ini mengindikasikan tidak terjadi heteroskedasitas. Cara lain untuk mendeteksinya dengan cara uji park. Uji park mengemukakan metode bahwa varians merupakan fungsi dari variabel-variabel independen yang dinyatakan dengan persamaan linear yang dibentuk dalam persamaan logaritma. Apabila koefisien parameter beta dari persamaan regresi linear signifikan secara statistik, hal ini menunjukkan bahwa dalam data model empiris yang diestimasi terdapat heteroskedasitas. Apabila parameter beta tidak signifikan secara statistik, maka variabel independen dalam model regresi tersebut tidak mengalami heteroskedasitas. D. Autokorelasi Uji autokorelasi bertujuan untuk mengetahui apakah dalam suatu model regresi linier terdapat korelasi antara pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1 sebelumnya. Apabila terjadi gejala autokorelasi maka estimator least square masih tidak bias, tetapi menjadi tidak efisien. Dengan demikian, koefisien estimasi yang diperoleh menjadi tidak akurat.

3.8.2 Analisis Regresi Berganda