Uji Asumsi Klasik Metode Analisis Data

4.6. Metode Analisis Data

Sebelum melakukan pengujian hipotesis terlebih dahulu dilakukan pengujian asumsi klasik agar penggunaan analisis regresi berganda tidak bias.

4.6.1. Uji Asumsi Klasik

1. Uji Normalitas Data Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah dalam model regresi variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Pengujian ini diperlukan karena untuk melakukan uji t dan uji F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal. Uji normalitas data dapat dilakukan dengan analisis grafik dan uji statistik: a Uji Grafik Dengan pendekatan grafik, distribusi normal akan membentuk satu garis lurus diagonal, sebaran Plot pada Graph P-P Plot berbentuk linear dan tertumpu di sekitar garis diagonal P-P Plot. b Uji Statistik Uji statistik yang digunakan untuk menguji normalitas data adalah uji Kolmogorov-Smirnov, dengan ketentuan bila signifikan hitung 0,05; berarti data terdistribusi normal demikian sebaliknya, bila signifikan hitung 0,05; berarti data tidak terdistribusi normal. 2. Uji Multikolinearitas Pengujian multikolinearitas dilakukan untuk mengetahui apakah ada korelasi yang serius diantara variabel independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak pdf M a chine - is a pdf w r it e r t h a t pr odu ce s qu a lit y PD F file s w it h e a se Ge t you r s n ow “ Thank you very m uch I can use Acrobat Dist iller or t he Acrobat PDFWrit er bu t I consider your pr oduct a lot easier t o use and m uch pr efer able t o Adobes A.Sar r as - USA Universitas Sumatera Utara terjadi korelasi di antara variabel independen. Deteksi terhadap ada tidaknya multikolinearitas, yaitu dengan menganalisis nilai tolerance serta Variance Inflation Factor VIF. Menurut Ghozali 2005, batas tolerance adalah 0,01 dan batas VIF adalah 10. Di mana: Tolerance value 0,01 atau VIF 10, terjadi multikolinearitas Tolerance value 0,01 atau VIF 10, tidak terjadi multikolinearitas 3. Uji Heteroskedastisitas Uji ini dilakukan untuk melihat apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variabel dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homoskedastisitas, dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas dengan melihat Grafik Scatter Plot antara nilai prediksi variabel dependen yaitu ZPRED dengan residualnya SRESID. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas. 4. Uji Autokorelasi Uji ini dilakukan untuk melihat apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu residual pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 sebelumnya. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem autokorelasi. Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya autokorelasi menggunakan Uji pdf M a chine - is a pdf w r it e r t h a t pr odu ce s qu a lit y PD F file s w it h e a se Ge t you r s n ow “ Thank you very m uch I can use Acrobat Dist iller or t he Acrobat PDFWrit er bu t I consider your pr oduct a lot easier t o use and m uch pr efer able t o Adobes A.Sar r as - USA Universitas Sumatera Utara Durbin-Watson DW test. Jika nilai durbin-Watson berada diantara -2 sampai +2 berarti tidak ada autokorelasi Santoso, 2003.

4.6.2 Pengujian Hipotesis