48 minimum. Statistik deskriptif menyajikan ukuran-ukuran numerik yang sangat
penting bagi data sampel.
3.7.2 Uji Asumsi Klasik
Pengujian regresi linier berganda dapat dilakukan setelah model dari penelitian ini memenuhi syarat–syarat yaitu lolos dari asumsi klasik. Syarat-syarat
yang harus dipenuhi adalah data tersebut harus terdistribusikan secara normal, tidak mengandung multikolinearitas, dan heterokedastisitas. Untuk itu sebelum
melakukan pengujian regresi linier berganda perlu dilakukan lebih dahulu pengujian asumsi klasik yang terdiri dari :
3.7.2.1 Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, varaibel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Menurut Ghozali
2009 ada dua cara untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak, yaitu dengan cara analisis grafik dan analisis statistik. Uji normalitas pada
penelitian ini didasarkan pada uji statistik sederhana dengan melihat nilai kurtosis dan skewness untuk semua variabel dependen dan variabel independen. Uji
lainnya yang digunakan adalah uji statistic non-parametik Kolmogorov-Smirnov K-S. Uji K-S dilakukan dengan meN mbuat hipotesis :
H0 : data residual berdistribusi normal HA : data residual tidak berdistribusi normal
Universitas Sumatera Utara
49
3.7.2.2 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah di dalam model regresi ditemukan adanya kolerasi antar variabel bebas independent. Menurut
Ghozali 2009:124, untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolinearitas di dalam model regresi sebagai berikut :
a. Nilai
�
2
yang dihasilkan sangat tinggi, tetapi secara individual variabel- variabel independen banyak yang tidak signifikan dan mempengaruhi
variabel dependen. b.
Menganalisis matrik korelasi variabel-variabel independen. Jika cukup tinggi, maka terdapat multikolinearitas.
c. Dilihat dari nilai tolerance dan variance inflation factor VIF.
3.7.2.3 Uji Heteroskedastisitas
Uji hetroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah di dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke
pengamatan lain. Cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas dengan cara : a melihat grafik plot antara nilai prediksi variabel terikat, b Uji
Park, c Uji Glejser, dan d Uji White.
3.7.2.4 Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linier ada korelasi antara kesalahan penganggu pada periode t dengan kesalahan
Universitas Sumatera Utara
50 pengganggu pada periode t-
1
sebelumnya. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem autokorelasi. Penelitian ini menggunakan uji Durbin-Watson untuk
mendeteksi masalah autokorelasi. Uji Durbin-Warson merupakan sebuah test yang digunakan untuk mendeteksi terjadinya autokorelasi pada nilai residual
prediction errors dari sebuah analisis regresi. Ketentuan untuk menilai hasil uji Durbin-Watson terdiri dari :
1. Angka D-W di bawah -2 berarti ada autokorelasi positif.
2. Angka D-W di antara -2 sampai +2 berarti tidak ada autokorelasi.
3. Angka D-W di atas +2 berarti ada autokorelasi negatif.
3.7.3 Analisis Regresi
