3.6.2. Uji Asumsi Klasik
Suatu model dikatakan cukup baik dan dapat dipakai untuk memprediksi apabila sudah lolos dari serangkaian uji asumsi klasik yang mendasarinya. Uji
asumsi klasik dalam penelitian ini terdiri dari: 1. Uji Normalitas Data
Pengujian data atau uji kenormalan data dilakukan sebelum uji hipotesis dilakukan. Menurut Ghozali 2011: 160, “Uji normalitas bertujuan untuk menguji
apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal”. Uji normalitas dilihat pada grafik Normal P-Plot jika titik-titik
mendekati garis diagonal maka model regresi tersebut berdistribusi normal. Menurut Ghozali 2011: 161 menyatakan:
Metode yang lebih handal adalah dengan melihat probability plot yang membandingkan distribusi kumulatif dari distribusi normal. Distribusi normal
akan membentuk satu garis lurus diagonal, dan ploting data residual akan dibandingkan dengan garis diagonal. Jika distribusi data residual normal,
maka garis yang menggambarkan data sesunggunhnya akan mengikuti garis diagonalnya.
2. Uji Multikolinieritas Uji multikolonieritas adalah uji yang digunakan untuk mengetahui apakah
model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen. Menurut Ghozali 2011: 105, “Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi
korelasi diantara variabel independen”. Multikolonieritas pada suatu model dapat dilihat dari nilai tolerance dan lawanya VIF Variance Inflatori Faktor. Model
regresi antar variabel bebas dapat dikatakan tidak ada multikolinieritas jika hasil nilai VIF ≥ 10 dan nilai tolerance ≤ 0,10.
3. Heteroskedastisitas Menurut Ghozali 2011: 139, “Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk
menguji apakah dalam sebuah model regresi tidak terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Model regresi yang baik
adalah yang homoskesdastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas”.
Heteroskedastisitas menunjukkan penyebaran variabel bebas.Penyebaran yang acak
menunjukkan model
regresi yang
baik, artinya
tidak terjadi
heterokedastisitas. Ada tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat grafik
scatterplot dengan menggunakan dasar analisis sebagai berikut: 1. Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu
yang teratur bergelombang, melebar kemudian menyempit, maka mengidentifikasikan telah terjadi heteroskedastisitas.
2. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
3.6.3. Analisis Regresi Berganda
Kategori