4.6.1 Statistik Deskriptif
Statistik ini digunakan untuk memberikan gambaran profil data sampel. Penelitian ini menggunakan statistik deskriptif yang terdiri dari rata-rata , deviasi
stsndar, minimum dan maksimum.
4.6.2. Uji Asumsi Klasik
Salah satu syarat pengujian hipotesis dengan menggunakan analisis regresi adalah uji asumsi klasik. Uji ini meliputi : Uji normalitas, uji multikolinearitas, uji
autokolerasi, dan uji heterokedastisitas.
1. Uji Normalitas
Uji normalitas digunakan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel independen dan variabel dependen berdistribusi normal atau tidak. Model
regresi yang baik hendaknya berdistribusi normal atau mendekati normal. Cara untuk menguji normalitas adalah dengan uji Kolmogorov-Smirnov untuk
menentukan normalitas distribusi residual. ”Jika sig atau p-value 0,05, maka data berdistribusi normal.” Ghozali, 2005:27.
2. Uji Multikolonieritas
Multikolinearitas adalah suatu keadaan dimana satu atau lebih variabel dependen dinyatakan sebagai kombinasi linier dengan variabel dependent lainnya.
Jika suatu model regresi mengandung multikolinearitas maka kesalahan standar estimasi akan cenderung meningkat dengan bertambahnya variabel dependen.
Multikolinearitas dapat dideteksi dengan, Ghozali, 2005:92 :
Universitas Sumatera Utara
1 Nilai deskriminasi yang sangat tinggi dan diakui dengan nilai F test yang sangat tinggi, serta tidak atau hanya sedikit nilai t test yang signifikan.
2 Meregresikan model analisis dan melakukan uji korelasi antar variable dependent dengan menggunakan Variance Inflating Factor VIF dan
Tolerance Value. Batas VIF adalah 10 dan Tolerance Value adalah 0.1 jika nilai VIF lebih besar dari 10 dan nilai Tolerance Value lebih kecil dari 0.1
maka terjadi multikolinearitas dan harus dikelompokkan dari model.
3. Uji Autokolerasi
“Autokorelasi adalah korelasi antar anggota sampel yang diurutkan berdasarkan waktu. Autokorelasi menunjukkan adanya kondisi yang berurutan
antara gangguan atau distribusi yang masuk dalam regresi.” Algifari, 2000:177. Uji autokorelasi bertujuan untuk mengetahui apakah terjadi korelasi antara
anggota serangkaian data observasi yang diurutkan menurut waktu time series. Untuk mendeteksi terjadinya autokorelasi dalam penelitian ini maka digunakan uji
DW dengan melihat koefisien korelasi DW test Algifari, 2000. Salah satu pengujian yang digunakan untuk mengetahui adanya
autokolerasi adalah dengan memakai uji statistik Durbin-Watson DW test. Adapun criteria pengujian adalah Setiaji, 2004 :
a. Jika nilai D-W diantara 0 sampai 1,5 berarti ada Autokolerasi positif; b. Jika nilai D-W diantara 1,5 sampai dengan 2,5 berarti tidak ada Autokolerasi;
c. Jika nilai D-W diantara 2,5 sampai dengan 4 berarti ada Autokolerasi negatif.
Universitas Sumatera Utara
4. Uji Heterokedastisitas
Kategori