penelitian yang BLUE Best, Linier, Unbiased, Estimation. Uji asumsi klasik yakni uji normalitas, multikolinearitas, heterokedastisitas, dan autokorelasi.
3.9.1 Uji Normalitas
Uji normalitas data digunakan untuk menguji apakah model regresi dalam penelitian antara variabel dependen dengan variabel independen keduanya
memiliki distribusi normal ataukah tidak. Untuk dapat dianalisis, data harus berdistribusi normal atau mendekati normal yaitu distribusi dengan data bentuk
lonceng. Data yang baik adalah data yang mempunyai pola seperti distribusi normal yakni distribusi data yang tidak menceng ke kiri atau menceng ke kanan.
Cara menguji normalitas data dapat dilihat dengan tiga pendekatan yaitu pendekatan histogram, grafik, dan Kolmogorov-Smirnov. Pada pendekatan
histogram variabel berdistribusi normal jika dapat ditunjukkan oleh distribusi data yang tidak menceng ke kiri atau menceng ke kanan.
Pada pendekatan grafik, uji normalitas dapat dilihat dari titik-titik disepanjang garis diagonal. Jika pada scattler plot terlihat titik yang mengikuti data di
sepanjang garis diagonal. Hal ini berarti data berdistribusi normal. Sedangkan pendekatan Kolmogorov-Smirnov digunakan untuk memastikan apakah data
disepanjang garis diagonal berdistribusi normal. Nilai kolmogorov smirnov Z lebih kecil dari 1,97 berarti data dikatakan normal Situmorang dan Lufti, 2012:107.
Pengambilan keputusan mengenai normalitas adalah sebagai berikut: 1.
Jika p 0.05 maka distribusi data tidak normal 2.
Jika p 0.05 maka distribusi data normal
Universitas Sumatera Utara
3.9.2 Uji Heterokedastisitas
Uji heterokedastisitas pada prinsipnya ingin menguji apakah sebuah grup mempunyai varians yang sama diantara anggota grup tersebut. Jika varians sama,
dan ini yang seharusnya terjadi maka dikatakan ada homokedastisitas. Sedangkan, jika varians tidak sama dikatakan terjadi heterokedastisita Situmorang dan Lutfi,
2012:108. Pengujian heterokedastisitas dapat dilakukan dengan scatterplot. Apabila terlihat
titik-titik menyebar secara acak tidak membentuk pola yang jelas serta tersebar baik diatas maupun dibawah angka nol pada sumbu Y. Hal ini berarti tidak terjadi
heterokedastisitas pada model regresi sehingga model regresi layak dipakai.
3.9.3 Uji Autokorelasi
