4.6.1. Uji Asumsi klasik
Uji asumsi klasik digunakan dalam penelitian ini, dimaksudkan untuk mengetahui apakah penggunaan model regresi linier berganda dalam menganalisis
telah memenuhi asumsi klasik yang dipersyaratkan. Asumsi klasik yang digunakan dalam penelitian ini sebagai berikut:
a. Uji Multikolinearitas
Uji Multikolinearitas digunakan untuk menunjukkan adanya hubungan linear diantara variable-variabel dalam model regresi. Interprestasi dan persamaan regresi
linier secara emplisit bergantung bahwa variable-variable beda dalam persamaan tidak saling berkolerasi. Uji Multikoliniritas terjadi jika korelasi antara variabel
independen yang dilibatkan dalam model. Jika terjadi gejala multikolinearitas yang tinggi, standar error koefisien regresi akan semakin besar dan mengakibatkan
confidence interval untuk pendugaan parameter semakin besar, dengan demikian terbuka kemungkinan terjadinya kekeliruan terhadap hipotesa. Uji multikolinearitas
dapat dilakukan dengan meregresikan model analisis dan melakukan uji korelasi antar independen variabel dengan menggunakan Variance Inflating Factor VIF. Batas
VIF adalh 10 apabila nilai VIF lebih besar dari 10 maka terjadi multikoliniearitas, Ghozali, 2002.
b. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk mengetahui apakah terjadi korelasi antara residual anggota pada serangkaian observasi tertentu dalam satu periode tertentu.
Dalam model regresi linier berganda juga harus bebas dan autokorelasi. Ada berbagai
Universitas Sumatera Utara
metode yang digunakan untuk menguji ada tidaknya gejala autokorelasi. Dalam penelitian ini peneliti menggunakan metode Durbin Watson. Menurut Durbin
Watson, besarnya koefisien Durbin Watson adalah 0-4, kalau koefisien Durbin Watson sekitar 2, maka dapat dikatakan tidak ada korelasi, kalau besarnya mendekati
0, maka terdapat autokorelasi positif dan jika besarnya mendekati 4 empat maka terdapat autokorelasi negatif Gujarati, 2006.
c. Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas terjadi karena perubahan situasi yang tidak tergambarkan dalam spesifikasi model regresi yang dapat mengakibatkan terjadinya perubahan
tingkat keakuratan data. Dengan kata lain, heteroskedastisitas terjadi jika residual tidak memiliki varian yang konstan. Dalam model regresi diharapkan tidak terjadi
heteroskedastisitas. Heteroskedastisitas dapat diuji dengan menggunakan uji metode Grafik, yaitu dengan melihat ada tidaknya pola tertentu yang tergambar pada
csatterplot, Umar, 2008. Dasar pengambilan keputusan adalah:
1 Jika ada pola tertentu seperti titik-titik yang ada membentuk pola teratur
bergelombang, melebar kemudian menyempit maka telah terjadi heterokedastisitas.
2 Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah
angka 0 nol pada sumbu Y maka tidak terjadi heterokedastisitas, Umar, 2008
Universitas Sumatera Utara
d. Uji Normalitas Data
Kategori