Variabel Independen X Definisi Operasional Variabel Penelitian
. o
rm l
t s
n o
rm l
t s
rt n
u n
tu k
m k
l m
m l r
r ,
r l
n n
u t
u r
l m m
l str
n o
rm l.
l m
n o
rm l
t s
r u
n tu
k m
t p
r l
r str
n o
rm l
t u
t k
, y tu
n n
l s
r
+
k n
st t
st k
Ghozali, 2011. Alat uji yang digunakan adalah dengan analisis grafik histogram
dan grafik
,-. 01 2. -
3 0 34 14 56
21 -5
dan uji statistik dengan K
-1 - 7 -.
-8 9 :
4 . ,-8
Z 1-Sample K-S. Dasar pengambilan keputusan dengan analisis grafik normal probability
plot adalah Ghozali, 2011: 1
Jika titik menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
2 Jika titik menyebar jauh dari garis diagonal dan atau tidak mengikuti
arah garis diagonal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.
Dasar pengambilan keputusan uji statistik dengan Kolmogorov-Smirnov Z 1-Sample K-S adalah Ghozali, 2011:
1 Jika nilai Asymp. Sig. 2-tailed kurang dari 0,05, maka H0 ditolak. Hal ini berarti data residual terdistribusi tidak normal.
2 Jika nilai Asymp. Sig. 2-tailed lebih besar dari 0,05, maka H0 diterima. Hal ini berarti data residual terdistribusi normal.
; =?
AB
t
?
k o
l
? CD
r
?
t
E
s
=?
m u
lt
?
k o
l
? CDE
r
?
t
E
s
;D
rt
AAE
n u
n tu
k m
DCFA ?
EGEHE I
J E
l
E
m m
KJD
l r
D F
r
DL ?
J?
t
D
m
AHE
n
E J E
n y
E
k o
r
D
l
E L ?
E
n t
E
r
M E
r
? E;D
l
;D; E
s
?CJD
p
DCJD
n Ghozali, 2011. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi
diantara variabel independen. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolinearitas, dapat dilhat dari nilai
N OPQR STU Q
dan lawannya
VSR W STUQ
W TX PS N W OT
X SU N
OR
VIF. Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya.
Y OPQR STU Q
mengukur variabilitas variabel independen yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Model Regresi yang
baik seharusnya tidak terjadi Multikolinearitas. Multikolinearitas dapat dilihat dari nilai
N OPQ R STU
Q
dan VIF. Untuk terbebas dari masalah multikolinearitas, nilai
N O
PQ R STU
Q
harus 10 Ghozali, 2011.
c. Uji Heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model
regresi terjadi ketidaksamaan
VSR W STU
Q
dari
R QZ
W [\ SP
satu pengamatan ke pengamatan yang lain Ghozali, 2011. Jika
VS R
W STU Q
dari
R QZ W[\ SP
satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut Homoskedastisitas
dan jika berbeda disebut Heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homokesdastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas.
Terdapat beberapa metode pengujian yang dapat digunakan yaitu Uji Park, Uji Glejser, Melihat Pola Grafik Regresi, dan Uji Koefisien Korelasi
Spearman. Pengujian dalam penelitian ini dilakukan dengan uji
] P Q Z
Q R
y
_ `
tu
a b
n
c _
n m
b
r
b c
r
b
s
d _
r
` _ e
b
l
`f ab
p
b f ab
n t
b
r
g_a_
p
hij kl mno
p o j
qr mh l
. Jika variabel independen signifikan secara statistik memengaruhi variabel
dependen, maka ada indikasi terjadi heteroskedastisitas. Kriteria yang biasa digunakan untuk menyatakan apakah terjadi
heteroskedastisitas atau tidak diantara data pengamatan dapat dijelaskan dengan menggunakan koefisien signifikan. Koefisien signifikansi harus
dibandingkan dengan tingkat signifikansi yang ditetapkan sebelumnya = 5. Apabila koefisien signifikansi nilai probabilitas lebih besar dari
tingkat signifikansi yang ditetapkan, maka dapat disimpulkan tidak terjadi heteroskedastisitas.
d. Uji Autokolerasi Uji autokorelasi digunakan untuk menguji apakah dalam model regresi
linear terdapat korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 sebelumnya. Model
regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi. Untuk mendeteksi ada tidaknya autokorelasi penelitian ini menggunakan metode
uji
s mp iqt uv
hn j kt
DW test. Metode Durbin-Watson menggunakan titik kritis yaitu batas bawah dl dan batas atas du. Hipotesis yang akan diuji
dalam penelitian ini adalah H tidak adanya autokorelasi, r=0 dan H
a
adanya autokorelasi, r 0.
Tabel 2. Tabel Pengambilan Keputusan Uji Autokorelasi Nilai Statistik d
Hasil
0 d dl Ada autokorelasi