32
3.7.2. Uji Asumsi Klasik
Pengujian asumsi klasik ini bertujuan untuk mengetahui dan menguji kelayakan atas model regresi yang digunakan dalam penelitian ini. Pengujian ini
juga dimaksudkan untuk memastikan bahwa di dalam model regresi yang digunakan tidak terdapat multikolonieritas dan heteroskedastisitas serta untuk
memastikan bahwa data yang dihasilkan berdistribusi normal Ghozali, 2013.
3.7.2.1 Uji Normalitas
Uji Normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Seperti diketahui
bahwa uji t dan F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal. Kalau asumsi ini dilanggar maka uji statistik menjadi tidak valid untuk
jumlah sampel kecil. Pada prinsipnya normalitas dapat dideteksi dengan melihat penyebaran data titik pada sumbu diagonal dari grafik atau dengan melihat
histogram dari residualnya. Dasar pengambilan keputusan : a. Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal
atau garis histogramnya menunjukkan pola berdistribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
b. Jika data menyebar jauh dari diagonal danatau tidak mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogram tidak menunjukkan pola distribusi normal,
maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas. Uji normalitas dengan grafik dapat menyesatkan kalau tidak hati-ihati
secara visual kelihatan normal, pada hal secra statistik bisa sebaliknya.Oleh sebab itu dianjurkan disamping uji grafik dilengkapi dengan uji statistikUji statistik
Universitas Sumatera Utara
33
yang digunakan untuk menguji normalitas residual adalah uji statistik non- parametrik Kolmogorov-Smirnov K-S. Uji K-S dilakukan dengan membuat
hipotesis : H
₀ : Data residual berdistribusi normal Ha : Data residual tidak berdistribusi normal
3.7.2.2 Uji Multikolinearitas
Uji multikolonieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen. Model regresi yang
baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Jika variabel independen saling berkorelasi, maka variabelvariabel ini tidak ortogonal. Variabel
ortogonal adalah variabel independen yang nilai korelasi antar sesama variabel independen sama dengan nol. Deteksi ada atau tidaknya multikolinearitas di
dalam model regresi dapat dilihat dari besaran VIF Variance Inflation Factor dan tolerance. Regresi bebas dari multikolinearitas jika nilai VIF 10 dan
tolerance value 0,10 namun jika nilai VIF 10 dan tolerance value 0,10 maka terjadi multikolinearitas Ghozali, 2011:105.
3.7.2.3 Uji Autokorelasi
Kategori