3.6.1.1 Uji Normalitas
Uji ini berguna untuk tahap awal dalam metode pemilihan analisis data. Jika data normal, gunakan statistik parametrik, dan jika
data tidak normal, gunakan statistik nonparametrik atau lakukan treatment agar data normal.
Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah variabel dependen, independen atau keduanya berdistribusi normal, mendekati
normal atau tidak. Model regresi yang baik hendaknya berdistribusi normal atau mendekati normal.
Mendeteksi apakah data berdistribusi normal atau tidak dapat diketahui dengan menggambarkan penyebaran data melalui sebuah
grafik. Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonalnya, model regresi memenuhi asumsi normalitas. Uji
kenormalan data juga bisa dilakukan tidak berdasarkan grafik, misalnya dengan uji Kolmogorov-Smirnov. Jika nilai signifikannya 0.05 maka
data tersebut berdistribusi normal.
3.6.1.2 Uji Multikolinieritas
Multikolinieritas adalah suatu situasi adanya korelasi variabel- variabel independen antara yang satu dengan yang lainnya. Dalam hal ini
kita sebut variabel-variabel bebas ini tidak ortogonal. Variabel-variabel bebas yang bersifat ortogonal adalah variabel bebas yang memiliki nilai
korelasi di antara sesamanya sama dengan nol.
Universitas Sumatera Utara
Uji multikolinieritas bertujuan untuk mengetahui apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antarvariabel independen.
Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Ada beberapa cara yang dapat dilakukan jika terjadi
multikolinieritas yaitu: 1.
Mengeluarkan salah satu variabel, misalnya variabel independen A dan B saling berkorelasi kuat, maka bias dipilih
A atau B yang dikeluarkan dari model regresi. 2.
Membiarkan saja 3.
Menambah ukuran sampel 4.
Transformasi variabel multikolinieritas
3.6.1.3 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas dilakukan untuk mengetahui apakah dalam sebuah model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual
suatu pengamatan ke pengamatan lain. Jika varians dari residual suatu pengamatan ke pengamatan lain tetap, disebut homoskedastisitas,
sementara itu untuk varians yang berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas.
Metode yang dapat digunakan untuk membuktikan kesamaan varians yaitu melalui gambargrafik penyebaran nilai-nilai residual terhadap
nilai-nilai prediksi. Keadaan homokedastisitas terpenuhi jika penyebarannya tidak membentuk suatu pola tertentu seperti meningkat
Universitas Sumatera Utara
atau menurun. Untuk membuktikan adanya heteroskedastisitas yaitu dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik Scatterplot. Dasar
pengambilan keputusan: 1.
Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik poin-poin yang ada membentuk suatu pola tertentu yang teratur maka terjadi
heteroskedastisitas. 2.
Jika tidak ada pola tertentu seperti titik-titik poin-poin menyebar diatas dan dibawah angka 0 nol maka tidak terjadi
heteroskedastisitas.
3.6.1.4 Uji Autokorelasi
Kategori