Uji Normalitas Uji Asumsi Klasik

4. 21 - 40 Tidak baik 5. ≤ 20 Sangat tidak baik Sumber : Sugiyono 2008:149

3.6.2. Uji Asumsi Klasik

Pengujian asumsi klasik digunakan untuk mengetahui kondisi data yang ada agar dapat menentukan model analisis yang tepat. Data yang digunakan sebagai model regresi berganda dalam menguji hipotesis haruslah menghindari kemungkinan terjadinya penyimpangan asumsi klasik.

1. Uji Normalitas

Menurut Ghozali 2009:107 uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah data yang akan digunakan dalam model regresi berdistribusi normal atau tidak. Untuk mengetahui data yang digunakan dalam model regresi berdistribusi normal atau tidak dapat dilakukan dengan menggunakan Kolmogorov-Smirnov. Jika nilai signifikansi Kolmogorov- Smirnov lebih besar dari α 0,05 maka dapat dikatakan data berdistribusi normal. 2. Uji Multikolonieritas Uji multikolineritas bertujuan menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel bebas jika variabel bebas berkorelasi maka variabel-variabel ini tidak ortogonal. Variabel ortogonal adalah variabel bebas yang nilai korelasi antar sesama variabel bebas = 0. Multikolineritas dapat dilihat dari nilai Tolerance dan Variance Inflation Factor VIF. Menurut Ghozali 2009:26, cara mendeteksi terhadap adanya multikolineritas dalam model regresi adalah sebagai berikut: a. Besarnya Variabel Inflation Factor VIF, pedoman suatu model regresi yang bebas Multikolineritas yaitu nilai VIF ≤ 10. b. Besarnya Tolerance pedoman suatu model regresi yang bebas Multikoneritas yaitu nilai Tolerance ≥ 0,1. 3. Uji Heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas bertujuan apakah dalam model regresi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan kepengamatan yang lain. Jika variance dari residual pengamatan yang lain tetap, disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Menurut Ghozali 2009:43 Heteroskedastisitas dalam regresi dapat diketahui dengan menggunakan beberapa cara, salah satunya uji Glejser. Jika variabel independen signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dependen, maka indikasi terjadi Heteroskedastisitas. Jika signifikan diatas tingkat kepercayaan 5 maka tidak mengandung adanya Heteroskedastisitas.

3.6.3. Analisis Regresi Linear Berganda