Metode Analisis Data METODOLOGI PENELITIAN
59
a. Uji normalitas Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah variabel
dependent, independent atau keduanya berdistribusi normal, mendekati normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah memliki distribusi
normal atau mendekati normal Umar, 2010:77. Dalam penlitian ini, untuk mendeteksinya menggunakan uji normalitas berdasarkan Grafik
Normal Probability plot P-Plot dan uji normalitas berdasarkan kolmogorov-Smirnov Tes .
Uji normalitas berdasarkan grafik Normal Probability Plot P-Plot adalah apabila data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah
garis diagonal, maka model regresi memenuhi asusmi normalitas. Dan sebaliknya jika data menyebar jauh dari garis diagonal dan tidak mengikuti
arah garis diagonal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas Yama, 2008:13. Sedangkan uji normalitas berdasarkan
Kolmogorov-Smirnov Tes yaitu uji yang dapat dilihat dari Asymp. Sig. 2- tailed. Uji normalitas berdasarkan Kolmogorov-Smirnov Tes yang baik,
memiliki hasil Asymp. Sig 2-tailed harus lebih besar dari 0,05 Umar, 2010:79.
b. Uji multikolinearitas Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi
diajukan ditemukan korelasi kuat antar variabel independen Bebas. Jika
60
terjadi korelasi, maka dinamakan terdapat problem multikolinearitas multiko Umar, 2010:80.
Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel bebas independen. Uji multikolinearitas dilihat dari nilai
Tolerance dan Variance inflantion Factor VIF serta besaran korelasi antar variabel independen. Suatu model regresi dapat dikatakan bebas
multiko jika mempunyai angka Tolerance 10 dan mempunyai nilai VIF 10 Umar, 2010: 81.
c. Uji heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu
model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varians dari residual satu pengamatan ke
pengamatan yang lain tetap, maka disebut homokedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah
homokedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas Ghozali, 2013:139. Model regresi yang tidak terjadi heteroskedastisitas
menunjukkan bahwa model regresi tersebut memliki kesamaan varians atau data bersifat homogen Umar, 2010:82.
Uji heteroskedastisitas dapat dilihat dengan menggunakan grafik plot antara nilai prediksi variabel terikat ZPRED dengan residual SRESID.
Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang membentuk pola tertentu