4.4 Uji Asumsi Klasik
Suatu model dikatakan baik untuk alat prediksi apabila mempunyai sifat- sifat best linear unbiased estimator. Di samping itu suatu model dikatakan cukup
baik dan dapat dipakai untuk memprediksi apabila sudah lolos dari serangkaian uji asumsi ekonometrika yang melandasinya. Suatu model regresi berganda yang
digunakan untuk menguji hipotesa harus memenuhi asumsi klasik. Uji asumsi klasik dilakukan juga untuk mendapatkan model regresi yang tidak bias dan
efisien. Estimasi dari parameter-parameter dengan metode ordinary least square
OLS akan memiliki sifat ketidakbiasan unbiasedness, varians yang minimum minimum varians, dan sebagainya, yang disebut best linear unbiased estimator.
Dalam penggunaan regresi linear sederhana hanya melibatkan satu variabel bebas, uji asumsi yang akan diuji adalah asumsi normalitas dan asumsi
homoskedastisitas.
4.4.1 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. Dalam penelitian ini, uji normalitas terhadap residual dengan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov. Dalam penelitian ini, tingkat signifikansi
yang digunakan . Dasar pengambilan keputusan adalah melihat angka
probabilitas , dengan ketentuan sebagai berikut.
Jika nilai probabilitas 0,05, maka asumsi normalitas terpenuhi.
Jika probabilitas 0,05, makaasumsi normalitas tidak terpenuhi.
Tabel 4.10 Uji Normalitas
Sumber : hasil olahan software SPSS
Perhatikan bahwa berdasarkan Tabel 4.10, diketahui nilai probabilitas atau Asymp. Sig. 2-tailed sebesar 0,958. Dalam penelitian ini, tingkat
signifikansi yang digunakan adalah . Karena nilai probabilitas , yakni
0,958, lebih besar dibandingkan tingkat signifikansi, yakni 0,05. Hal ini berarti asumsi normalitas dipenuhi.
Pengujian asumsi normalitas dapat juga digunakan pendekatan analisis grafik, seperti normal probability plotdan histogram. Pada pendekatan normal
probability plot, jika titik-titik dots menyebar jauh menyebar berliku-liku pada garis diagonal seperti ular dari garis diagonal, maka diindikasi asumsi normalitas
error tidak dipenuhi. Jika titik-titik menyebar sangat dekat pada garis diagonal, maka asumsi normalitas dipenuhi. Sedangkan untuk pendekatan histogram, jika
kurva berbentuk kurva normal, maka asumsi normalitas dipenuhi.
Gambar 4.2 Normal Probability Plot untuk Pengujian Asumsi Normalitas
Gambar 4.3 Histogram untuk Pengujian Asumsi Normalitas
Gambar 4.2 dan Gambar 4.3 merupakan outputdari SPSS. Perhatikan bahwa kurva pada histogram berbentuk kurva normal, sehingga disimpulkan bahwa
asumsi normalitas error dipenuhi. Di samping itu pada normal probability plot Gambar 4.2, titik-titik menyebar cukup dekat pada garis diagonal, maka
disimpulkan bahwa asumsi normalitas dipenuhi.
4.4.2 Uji Heteroskedastisitas
Kategori