a. Uji Normalitas
Uji normalitas data dilakukan dengan maksud untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel dependen dan variabel
independen mempunyai distribusi normal atau tidak Ghozali, 2005. Uji normalitas penting dilakukan karena untuk menentukan alat uji
statistik apa yang sebaiknya digunakan untuk pengujian hipotesis. Apabila berdistribusi normal, maka digunakan test parametrik,
sebaliknya apabila tidak normal maka lebih sesuai dipilih alat uji statistik non parametrik dalam pengujian hipotesis.Salah satu uji
normalitas untuk mengetahui apakah data menyebar normal atau tidak adalah dengan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov K-S dengan
membuat hipotesis. Hipotesis yang digunakan adalah: H
o
: Data residual berdistribusi normal H
a
: Data residual tidak berdistribusi normal Data penelitian dikatakan menyebar normal atau memenuhi uji
normalitas apabila nilai Asymp.Sig 2-tailed variabel residual berada di atas 0,05 atau 5, sebaliknya jika nilai Asymp.Sig 2-tailed
variabel residual berada di bawah 0,05 atau 5, maka data tersebut tidak berdistribusi normal atau data tidak memenuhi uji normalitas.
b. Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antara variabel bebas. Model
regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel
bebas.Untuk mendeteksi ada tidaknya multikolinieritas dalam model regresi adalah dengan menganalisis matrik korelasi variabel-variabel
bebas. Jika antar variabel bebas ada korelasi tinggi umumnya di atas 0,90 maka hal ini mengindikasikan adanya multikolinieritas.
Multikolonieritas juga dapat dilihat dari nilai tolerance dan nilai VIF Variance Inflation Factor. Kedua ukuran ini menunjukkan
setiap variabel bebas manakah yang dijelaskan oleh variabel bebas lainnya. Nilai cut off
yang umum dipakai adalah nilai tolerance ≤0,10 atau sama dengan nilai VIF ≥10 Ghozali, 2007. Toleransi variabel
didefinisikan sebagai berikut: 1-R
2
, dimana R adalah koefisien Multikolinieritas ketika suatu
variabel indipenden diprediksi oleh variabel independen yang lain. Semua variabel harus mempunyai tolerance 0,0001, ada cara lain
untuk mengetahui Multikolinieritas adalah dengan melihat VIF Variance Inflation Factor, dimana VIF diperoleh dari:
R I
I VIF
atau
TOLERANCE I
VIF
Pedoman model regresi yang bebas Multikoliniearitas yaitu mempunyai nilai VIF di sekitar angka 1 dan mempunyai angka
tolerance mendekati
1 Singgih
Santoso, 2002.
Jika terjadi
Multikolinieritas antara variabel bebas maka prasyarat uji regresi linier