47
3.7 Teknik Analisis Data 3.7.1 Uji Asumsi Klasik
Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah dengan menggunakan metode regresi berganda dengan menggunakan Software SPSS for Windows Versi
20. Sebelum menguji hipotesis, terlebih dahulu apakah data yang diperoleh dari sampel sudah memenuhi asumsi klasik atau tidak. Pengujian asumsi klasik terdiri
dari pengujian data apakah terdistribusi normal, tidak terjadi gejala multikolinearitas, tidak terdapat autokorelasi dan tidak terjadi gejala
heteroskedastisitas. Jika telah memenuhi keempat hal tersebut maka model regresi akan memberikan hasil yang Best Linear Unbiased Estimator BLUE, Ghozali,
2011:173.
a. Uji Normalitas
Pengujian normalitas data dilakukan untuk melihat apakah dalam model regresi, variabel dependen dan indepennya memiliki distribusi normal
atau tidak . Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal maka model regresi memenuhi asumsi normalitas. Menurut
gozhali 2011:160 mengatakan uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki
distribusi normal. Menurut gozhali 2011:160, ada dua cara untuk mendeteksi apakah
residual berdistribusi normal atau tidak dengan cara :
Universitas Sumatera Utara
48
1. Analisis Grafik Menurut gozhali 2011:163, normalitas dapat dideteksi dengan melihat
penyebaran data titik pada sumbu diagonal dari grafik atau dengan melihat histogram dari residualnya. Dasar pengambilan keputusannya
adalah : a. Jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis
diagonal atau grafik histogramnya menunjukan pola distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
b. Jika data menyebar jauh dari diagonal danatau tidak mengikuti arah garis diagonalatau grafik histogram tidak menunjukan pola distribusi
normal, maka model regresi tersebut tidak memenuhi asumsi normalitas.
Uji asumsi klasik dengan teknik analisis grafik memiliki kelemahan. Menurut ghoz
ali 2011:163 menyebutkan bahwa “uji normalitas dengan grafik dapat menyesatkan kalau tidak hati-hati secara visual kelihatan
normal, pada hal secara statistik bisa sebaliknya.” Untuk menutupi kelemahan tersebut, maka dilakukan juga uji normalitas dengan analisis
statistik. 2. Kolmogorov-smirnov test
Menurut gozhali 2011:164, uji Kolmogorov-Smirnov dilakukan dengan membuat hipotesis :
a. H : Data residual terdistribusi normal, apabila sig. 2-tailed
α = 0.05
Universitas Sumatera Utara
49
b. H
a
: Data residual tidak terdistribusi normal, apabila sig. 2-tailed α
= 0.05 Adapun kriteria untuk menentukan normal atau tidaknya data, maka
dapat dilihat dari nilai probabilitasnya. Data adalah normal, jika nilai Kolmogorov Smirnov adalah tidak signifikan Asym. Sig 2-tailed
α0,05.
b. Multikolinearitas
