50
Apabila nilai signifikansinya lebih dari 0,05 maka data dikatakan mempunyai distribusi normal Ghozali, 2005.
2. Uji Multikolinearitas
Uji Multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen. Model
regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi antara variabel bebas Ghozali, 2005. Deteksi ada tidaknya Multikolinearitas yaitu
dengan menganalisis matrik korelasi variabel-variabel bebas, dapat juga dengan melihat nilai
tolerance
serta nilai
Variance Inflation Vactor VIF
. Nilai toleransi yang rendah sama dengan nilai VIF tinggi karena VIF - 1
tolerance
dan menunjukkan adanya kolinearitas yang tinggi. Nilai kritis yang umum dipakai adalah nilai
VIF di atas 10. Apabila nilai VIF kurang dari 10 maka tidak terjadi multikolinearitas. Dengan rumus Ghozali, 2005:
i i
i
VIF X
b .
var
2 2
å
=
s
TOL
j
= 1- R
2 j
= 1 VIF
j
3. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variansi dari residual satu pengamatan
kepengamatan yang lain. Jika variansi dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan
jika berbeda disebut heteroskedstisitas. Model regresi yang baik perpustakaan.uns.ac.id
commit to user
51
adalah yang homoskedastisitas. Deteksi adanya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan uji korelasi
Spearman’s
. Model regresi dikatakan terbebas dari heteroskedastisitas apabila masing-masing
variabel mempunyai nilai signifikansinya diatas 0,05 Ghozali, 2005.
4. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam suatu model regresi linier ada korelasi antara kesalahan penganggu pada periode t
dengan kesalahan pada periode t-1 sebelumnya. Jika terjadi korelasi maka dinamakan ada problem autokorelasi. Untuk menguji
ada tidaknya problem autokorelasi ini maka dapat melakukan uji Durbin Watson DW-test yaitu dengan membandingkan nilai DW
statistik dengan DW-tabel. Dengan rumus DW-Satistik Ghozali, 2005:
å å
= =
= =
-
- =
n t
t t
n t
t t
t
e e
e d
3 2
3 2
1
Apabila nilai DW statistik terletak pada daerah
no autocorrelation
berarti telah memenuhi asumsi klasik regresi Ghozali, 2005.
Gambar 3.2 Distribusi Durbin Watson DW-test 2
4 d
L
d
U
4-d
U
4-d
L
No autocorrelation
commit to user
52
b. Uji Statistik 1. Uji-F
Uji-F ini digunakan untuk menguji keberartian koefisien regresi secara bersama-sama simultan, dengan uji hipotesisGhozali, 2005:
a. H
0:
b
1
=b
2
=b
3
=b
4
=b
5
= 0 b. Menentukan a = 5 0,05.
c. Daerah kritik, H
o
ditolak jika: F
hit
F
tab
Gambar 3.3 Distribusi F-tabel Daerah penolakan H d. Statistik Uji:
1 1
2 2
k n
R k
R F
hit
- -
- =
Derajat bebas: df
1
= k-1 , df
2
= n-k R
2
= Koefisien R
2
n = Jumlah Data sampel
k = Banyaknya Kelompok dependen dan idependen
e Dengan Kriteria: 1 Ho diterima jika: F
hit
F
tab
atau jika: nilai sign. probabilitas value
α 0,05, berarti secara simultan variabel independen tidak berpengaruh terhadap variabel dependen.
Daerah penolakan H
F
tab
commit to user
53
2 Ho ditolak jika: F
hit
F
tab
atau jika: nilai sign. probabilitas value
α 0,05, berarti secara simultan variabel independen berpengaruh terhadap variabel dependen.
2. Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi yang dinotasikan dengan R
2
merupakan suatu ukuran yang penting dalam regresi, karena dapat menginformasikan
baik tidaknya regresi yang diestimasi. Atau dengan kata lain, angka tersebut dapat mengukur seberapa dekatkah garis regresi yang
diestimasi dengan data sesungguhnya. Nilai koefisien determinasi ini mencrminkan seberapa besar variasi variabel dependen dapat dijelaskan
oleh variabel independen. Secara manual rumus uji tersebut adalah Ghozali, 2005:
TSS ESS
Y e
R
i i
= =
å å
2 2
2
Keterangan: R
2
= Koefisien Σe
i 2
= ESS
Explined Sum Square
= Jumlah Kuadrat Sesatan Σe
i 2
= TSS
Total Sum Square
= Jumlah Kuadrat
3. Uji-t
