37
3.6. Metode Analisis Data
3.6.1. Teknik Analisis Deskriptif
Analisis statistik deskriptif merupakan teknik deskriptif yang memberikan informasi mengenai data yang dimiliki dan tidak bermaksud
menguji hipotesis. Analisis ini hanya digunakan untuk menyajikan dan menganalisis data disertai dengan perhitungan agar dapat memperjelas
keadaan atau karakteristik data yang bersangkutan. Pengukuran yang digunakan statistik deskriptif ini meliputi jumlah sample, nilai minimum,
nilai maksimum, nilai rata-rata dan deviasi standar Ghozali, 2011. Nilai minimum digunakan untuk mengetahui jumlah terkecil data yang
bersangkutan bervariasi dari rata-rata. Nilai maksimum digunakan untuk mengetahui jumlah terbesar data yang bersangkutan. Nilai rata-rata digunakan
untuk mengetahui rata-rata data yang bersangkutan. Deviasi standar digunakan untuk mengetahui seberapa besar data yang bersangkutan
bervariasi dari rata-rata. 3.6.2.
Uji Asumsi Klasik
Model penelitian sebaiknya diuji terlebih dahulu asumsi klasiknya untuk memastikan tidak adanya bias atau rancu yang dapat membuat hasil
penelitian menjadi tidak akurat Sunjoyo dkk, 2013:54.
3.6.2.1. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel penggangu atau residual memiliki distribusi normal.
Gujarati, 2008. Sementara Erlina 2011:101 menjelaskan bahwa
38
“tujuan daripada uji normalitas data adalah untuk mengetahui apakah dalam model regresi variabel pengganggu atau residual memiliki
distribusi normal”. Model regresi yang baik adalah yang mempunyai
distribusi data normal atau mendekati normal. Uji normalitas pada penelitian ini didasarkan pada uji statistik sederhana dengan melihat
nilai nilai signifikan pada uji statistik nonparametik Kolmogorov- Smirnov K-S. Uji K-S dilakukan dengan membuat hipotesis:
H
o
: data residual berdistribusi normal H
a
: data residual tidak berdistribusi normal Dasar pengambilan keputusan pada uji K-S ini adalah dengan
melihat nilai probabilitas signifikansi data residual. Jika angka probabilitas kurang dari 0,05 maka variabel ini tidak berdistribusi
secara normal. Sebaliknya, bila angka probabilitas di atas 0,05 maka Ha ditolak yang berarti variabel terdistribusi secara normal Ghozali, 2011 :
29-35. 3.6.2.2.
Uji Multikolinieritas
Uji multikolinearitas adalah untuk melihat ada atau tidaknya korelasi yang tinggi antara variabel-variabel bebas dalam suatu model
regresi linear berganda. Jika ada korelasi tinggi diantara variabel- variabel bebasnya, maka hubungan antara variabel bebas terhadap
variabel terikatnya menjadi terganggu Sunjoyo dkk, 2013:65. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolonieritas di dalam model regresi
adalah sebagai berikut:
39
1. Menganalisis matrik korelasi variabel-variabel independen, jika
diantara variabel independen ada korelasi yang cukup tinggi umumnya diatas 0.90, maka hal ini merupakan indikasi adanya
multikolonieritas. 2.
Multikolonieritas dapat juga dilihat dari 1 nilai tolerance dan lawannya 2 Variance Inflation Factor VIF, nilai cutoff yang
umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolonieritas adalah nilai tolerance 0,10 atau sama dengan nilai VIF 10.
3.6.2.3. Uji heterokedastisitas
Kategori