F. Metode Analisis Data
Metode analisis data dalam penelitian ini dengan bantuan program SPSS untuk melakukan uji dan analisis sebagai berikut :
1. Analisis Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif didefinisikan merupakan suatu metode dalam mengorganisis dan menganalisis data kuantitatif, sehingga diperoleh gambaran
yang teratur mengenai suatu kegiatan. Ukuran yang digunakan dalam deskripsi antara lain: frekuensi, tendensi sentral mean, median dan modus, dispersi
standar deviasi dan varian dan koefisien korelasi antara variabel penelitian. Ukuran yang digunakan dalam statistik deskriptif tergantung pada tipe skala
pengukuran construct yang digunakan dalam penelitian Ghozali, 2005.
2. Uji Asumsi Klasik
Karena data yang digunakan adalah data sekunder, maka untuk menentukan ketepatan model perlu dilakukan pengujian atas beberapa asumsi klasik yang
mendasari model regresi. Adapun uji asumsi klasik yang digunakan dalam penelitian ini meliputi uji normalitas, multikolinieritas, heteroskedastisitas dan
autokorelasi. Adapun masing-masing pengujian tersebut dijabarkan berikut ini :
a. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi linier variabel terikat dan variabel bebas keduanya mempunyai distribusi normal
atau tidak. Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi data normal atau mendekati normal. Cara untuk melihat normalitas adalah dengan melihat
histrogram yang membandingkan antara data observasi dengan distribusi yang
Universitas Sumatera Utara
mendekati distribusi normal. Namun demikian dengan hanya melihat histogram hal ini dapat menyesatkan khususnya untuk sampel yang kecil jumlahnya. Metode
yang lebih handal adalah dengan melihat normal probality plot yang membandingkan distribusi kumulatif dari data sesungguhnya dengan distribusi
kumulatif dari distribusi normal. Distribusi normal akan membentuk satu garis lurus diagonal, dan ploting
data akan dibandingkan dengan garis diagonal. Jika distribusi data adalah normal, maka garis yang menggambarkan data sesungguhnya akan mengikuti garis
diagonalnya Ghozali, 2005 : 110.
b. Uji Multikolinieritas
Pengujian multikolinieritas ini berguna untuk mengetahui apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas. Model regresi yang baik
seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel bebas. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolinieritas dalam model regresi adalah dengan menganalisis
matrik korelasi variabel-variabel bebas. Jika antar variabel bebas ada korelasi yang cukup tinggi umumnya di atas 0,90 maka hal ini mengindikasikan adanya
multikolinieritas Ghozali, 2001 : 57. Multikolinieritas dapat juga dilihat dari nilai tolerance dan nilai variance
inflation factor VIF. Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel bebas manakah yang dijelaskan oleh variabel bebas lainnya. Nilai cutoff yang umum
dipakai adalah nilai tolerance 0,10 atau sama dengan VIF di atas 10 Ghozali, 2001 : 91.
Universitas Sumatera Utara
c. Uji Heteroskedastisitas
Menurut Imam Ghozali 2005 : 105, uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terdapat ketidaksamaan variance dari
residual satu pengamatan ke pengamatan lain. Konsekuensinya adanya heteroskedastisitas dalam model regresi adalah penaksir yang diperoleh tidak
efisien, baik dalam sampel kecil maupun besar. Salah satu cara yang dapat digunakan untuk mengetahui ada tidaknya gejala heteroskedastisitas adalah
dengan melihat pada grafik scatter plot. Jika ada pola tertentu seperti titik-titik yang membentuk pola tertentu yang
teratur bergelombang, melebar, kemudian menyempit maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas. Jika tidak ada pola yang jelas maka tidak terjadi
gejala heteroskedastisitas. Untuk mengetahui ada tidaknya heteroskedastisitas juga dapat diketahui
dengan melakuka uji gletser. Jika variabel bebas signifikan secara statistik mempengaruhi variabel terikat maka ada indikasi terjadi heteroskedastisitas
Ghozali, 2001 : 69.
d. Uji Autokorelasi
Kategori