40
3.5.2.1 Uji Normalitas
Uji Normalitas dalam pengujian ini bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal.
Model Regresi yang baik adalah memiliki distribusi data normal atau mendekati normal. Seperti diketahui bahwa uji t dan F mengasumsikan bahwa nilai residual
mengikuti distribusi normal Kalau asumsi ini dilanggar maka uji statistik menjadi tidak valid untuk jumlah sampel yang kecil Ghozali, 2007.
Ada dua cara untuk menguji apakah residual berdistribusi normal atau tidak yaitu dengan analisis grafik dan uji statistik. Salah satu cara termudah untuk
melihat normalitas
residual adalah
dengan melihat
histogram yang
membandingkan antara data observasi dengan distribusi yang mendekati distribusi normal. Namun demikian hanya dengan melihat histogram hal ini dapat
menyesatkan khususnya untuk jumlah sampel yang kecil. Metode yang lebih handal adalah dengan melihat distribusi normal probability plot yang
membandingkan distribui kumulatif dari distribusi normal. Distribusi normal akan membentuk satu garis lurus diagonal, dan ploting data residual akan dibandingkan
dengan garis diagonal. Jika distribusi data residual adalah normal, maka garis yang menggambarkan data sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya
Ghozali, 2007.
41
3.5.2.2 Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen. Model Regresi yang baik
seharusnya tidak terjadi korelasi antara variabel independen. Jika variabel independen saling berkolerasi, maka variabel-variabel ini tidak ortogonal.
Variabel ortogonal adalah variabel yang nilai kolerasi antar sesama variabel independen sama dengan nol Ghozali, 2007.
Ghozali 2007 mengatakan bahwa untuk mendeteksi ada tidaknya gejala multikolinearitas di dalam model regresi adalah sebagai berikut :
a. Nilai R2 yang dihasilkan oleh suatu estimasi model regresi empiris sangat
tinggi, tetapi secara individual variabel-variabel independen banyak yang tidak signifikan mempengaruhi dependen.
b. Menganalisis matriks korelasi variabel-variabel inedependen. Jika antar
variabel independen ada korelasi yang cukup tinggi umumnya diatas 0,90, maka hal ini merupakan indikasi adanya multikolinearitas. Tidak adanya
kolerasi yang tinggi antar variabel independen tidak berarti bebas dari multikolinearitas. Multikolinearitas dapat disebabkan karena ada efek
kombinasi dua atau lebih variabel independen. c.
Multikolinearitas juga dapat dilihat dari 1 nilai tolerance dan lawannya 2 variance inflation factor VIF. Kedua ukuran ini menunjukkan setiap
variabel independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Tolerance mengukur variabilitas variabel independen yang terpilih
yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Jadi nilai tolerance
42
yang tinggi sama dengan nilai VIF tinggi karena VIF=1Tolerance. Nilai cutoff yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolinearitas
adalah nilai Tolerance0.10 atau sama dengan nilai VIF10 dengan tingkat kolonieritas 0.50.
3.5.2.3 Uji Autokorelasi