56
Deden Ahmad Daenuri, 2014 Pengaruh Persaingan dan Perilaku Kewirausahaan Terhadap Profitabilitas
Universitas Pendidikan Indonesia
| repository.upi.edu
| perpustakaan.upi.edu
Alat bantu analisis yang digunakan yaitu dengan menggunakan program komputerSPSS Versi 21. Tujuan Analisis Regresi Linier Berganda adalah untuk
mempelajari bagaimana eratnya pengaruh antara satu atau beberapa variabel bebas dengan satu variabel terikat.
Dalam penelitian ini akan dilakukan pemilihan model fungsi regresimodel linier. Model analisa data yang digunakan untuk mengetahui pengaruh antara
variabel bebas terhadap variabel terikat dan untuk menguji kebenaran dari dugaan sementara digunakan model Persamaan Regresi Linier Ganda, sebagai berikut:
2 2
1 1
X b
X b
b
+ e
Dimana : Y adalah profitabilitas
b
o
adalah konstanta regresi b
1
adalah koefisien regresi X
1
b
2
adalah koefisien regresi X
2
X
1
adalah persaingan X
2
adalah perilaku kewirausahaan e adalah Faktor pengganggu
3.8.2 Uji Asumsi Klasik
Untuk mendapatkan model yang tidak bias unbiased dalam memprediksi masalah yang diteliti, maka model tersebut harus bebas uji Asumsi Klasik yaitu:
1. Uji Multikolinieritas
Pada mulanya multikoliniearitas berarti adanya hubungan linier yang sempurna atau pasti diantara beberapa atau semua variabel yang menjelaskan dari
model regresi.Dalam hal ini variabel-variabel bebas ini bersifat tidak orthogonal. Variabel-variabel bebas yang bersifat orthogonal adalah variabel bebas yang nilai
korelasi diantara sesamanya sama dengan nol. Jika terdapat korelasi yang sempurna diantara sesama variabel-variabel
bebas sehingga nilai koefisien korelasi diantara sesama variabel bebas ini sama dengan satu, maka konsekuensinya adalah :
57
Deden Ahmad Daenuri, 2014 Pengaruh Persaingan dan Perilaku Kewirausahaan Terhadap Profitabilitas
Universitas Pendidikan Indonesia
| repository.upi.edu
| perpustakaan.upi.edu
- Nilai koefisien regresi menjadi tidak dapat ditaksir - Nilaistandard error setiap koefisien regresi menjadi tak terhingga.
Ada beberapa cara untuk medeteksi keberadaan multikolinieritas dalam model regresi OLS, Yana Rohmana 2010:143 yaitu :
1 Mendeteksi nilai koefisien determinasi R
2
dan nilai t
hitung
. Jika R
2
tinggi biasanya berkisar 0,7
– 1,0 tetapi sangat sedikit koefisien regresi yang signifikan secara statistik, maka kemungkinan ada gejala multikolinieritas.
2 Korelasi Parsial Antarvariabel Independen dengan menghitung koefesien
korelasi antarvariabel independen. Apabila koefsiennya rendah, maka tidak terdapat multikolinearitas, sebaliknya jika koefesien antarvariabel
independen x itu koefesiennya tinggi 8,0-1,0 maka diduga terdapat multikolinearitas.
3 Regresi Auxiliary. Kita menguji multikolinearitas hanya dengan melihat
hubungan secara individual antara satu variabel independen dengan satu variabel independen lainnya.
4 Variance inflation factor dan tolerance.
Dalam penelitian ini penulis menggunakan Uji korelasi derajat nol untuk memprediksi ada atau tidaknya multikolinearitas.
Dalam penelitian ini akan mendeteksi ada atau tidaknya multiko dengan uji Variance inflation factor dan tolerance VIF antar variabel independen.
Sebagai aturan main yang kasar rule of thumb, jika koefisien korelasi cukup tinggi katakanlah diatas 10 maka kita duga ada multikolinieritas dalam model.
Sebaliknya jika koefisien korelasi relatif rendah maka kita duga model tidak mengandung unsur multikolinieritas
Apabila terjadi multikoliniearitas menurut Yana Rohmana 2010:149 disarankan untuk mengatasinya dapat dilakukan dengan cara sebagai berilkut :
Tanpa ada perbaikan Dengan perbaikan :
Informasi Apriori Menghilangkan Variabel Independen
Menggabungkan data cross section dan data time series
58
Deden Ahmad Daenuri, 2014 Pengaruh Persaingan dan Perilaku Kewirausahaan Terhadap Profitabilitas
Universitas Pendidikan Indonesia
| repository.upi.edu
| perpustakaan.upi.edu
Transformasi variable Penambahan data
2. Uji Heteroskedastisitas
