3.3.3 Pengumpulan Data
Dalam rangka memperoleh data-data yang diperlukan, maka metode pengumpulan data yang akan digunakan yaitu metode dokumentasi. Metode
dokumentasi adalah cara pengumpulan data yang berkaitan dengan obyek penelitian.
3.4 Teknik Analisis dan Uji Hipotesis
3.4.1 Uji Asumsi Klasik
Persamaan regresi tersebut diatas harus bersifat BLUE Best Linier Unbiased Estimator
, artinya pengambilan keputusan melalui uji t dan uji F tidak boleh bias. Untuk menghasilkan keputusan yang BLUE maka harus dipenuhi
diantaranya tiga asumsi dasar. Tiga asumsi dasar yang tidak boleh dilanggar dalam regresi linier berganda yaitu : tidak terjadi autokorelasi, tidak terjadi
multikolinieritas, tidak terjadi heteroskedastisitas. a. Autokorelasi
Menurut Gujarati dalam Habibi 2005, autokorelasi didefinisikan sebagai korelasi antara anggota serangkaian observasi yang diurutkan
menurut waktu seperti dalam data deretan waktu ruang seperti dalam data crossseetional. Menurut Santoso 2001 : 219 uji autokorelasi
bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi linier ada korelasi antara korelasi pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada
periode t-1 sebelumnya. Untuk menguji apakah terjadi autokorelasi atau
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
tidak, digunakan uji Durbin-Watson Dw-Test, dengan ketentuan sebagai berikut:
• Angka D-W di bawah -2 berarti ada autokorelasi positif
• Angka D-W di antara -2 sampai +2, berarti tidak ada autokorelasi
• Angka D-W di atas +2 berarti ada autokorelasi negatif.
b. Multikolinieritas Multikolinieritas artinya adanya hubungan linier yang “sempurna”
atau pasti diantara beberapa atau semua variabel yang menjelaskan dari model regresi. Alat uji yang digunakan untuk mengetahui ada tidaknya
multikolinieritas dalam penelitian ini dengan melihat besarnya nilai variance inflation factor VIF.
Dasar analisis yang digunakan yaitu jika nilai variance inflation factor VIF
10, dan mempunyai angka tolerance mendekati 1 maka hal ini berarti dalam persamaan regresi tidak ditentukan adanya kolerasi antar
variabel bebas atau bebas multikolinieritas Ghozali, 2006: 96. c. Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual suatu pengamatan ke
pengamatan yang lain. Jika variance dari residual suatu pengamat ke pengamat yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas. Dan jika
berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah model
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
yang bersifat homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas Ghozali, 2006: 125.
Menurut Santoso 2008:301 deteksi adanya heteroskedastisitas adalah:
a. Nilai probabilitas 0,05 berarti bebas dari heteroskedastisitas. b. Nilai probabilitas 0,05 berarti terkena heteroskedastisitas.
3.4.2 Teknik Analisis Data
Kategori