E. Teknik Analisis Data
1. Uji Asumsi Klasik
a. Uji Normalitas
Uji normalitas berguna untuk menentukan data yang telah dikumpulkan berdistribusi normal atau diambil dari populasi normal.
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel independen dan variabel dependen, keduanya mempunyai
distribusi normal atau tidak . Uji normalitas dilakukan dengan metode kolmogorov smirnov, dengan tingkat nilai signifikan pada 0,05. Jika
nilai signifikan yang dihasilkan 0,05 maka terdistribusi normal. b.
Uji multikolinearitas
Uji multikolinearitas berguna untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas. Model regresi yang
baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen. Jika variabel independen saling berkorelasi, maka variabel-variabel
ini tidak orthogonal. Menurut Ghozali 2006, variabel orthogonal adalah variabel independen yang nilai korelasi antara sesame variabel
independen sama dengan nol. Pengambilan Keputusan :
a Melihat nilai Tolerance
1
Tidak terjadi Multikolinearitas , jika nilai Tolerance lebih
besar 0,10.
2 Terjadi Multikolinearitas, jika nilai Tolerance lebih kecil atau
sama dengan 0,10.
b Melihat nilai VIF Variance Inflation Factor
1 Tidak terjadi Multikonieritas, jika nilai VIF lebih kecil 10,00.
2 Terjadi Multikonieritas, jika nilai VIF lebih besar atau sama
dengan 10,00.
c. Uji Autokorelasi
Menurut Ghozali 2006, Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan penganggu
pada periode t dengan kesalahan pengganguan 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 hal tersebut maka digunakan uji
statistik Durbin-Watson dengan ketentuan sebagai berikut: H
: Tidak Ada Autokorelasi H
A
: Ada Autokorelasi 1
Deteksi Autokorelasi Positif : Jika d dL maka terdapat autokorelasi positif,
Jika d dU maka tidak terdapat autokorelasi positif, Jika dL d dU maka pengujian tidak meyakinkan atau tidak
ada kesimpulan yang pasti. 2
Deteksi Autokorelasi Negatif : Jika 4 - d dL maka terdapat autokorelasi negatif,
Jika 4 - d dU maka tidak terdapat autokorelasi negatif, Jika dL 4 - d dU maka pengujian tidak meyakinkan
atau tidak ada kesimpulan yang pasti.
d. Uji Heteroskedastisitas