3.8 Pengujian Asumsi Klasik
Berkaitan dengan penggunaan model regresi liner berganda, maka pada pengujian asumsi klasik dilakukan pengujian normalitas, uji multikolineritas dan uji
heteroskedastisitas.
3.8.1 Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Dalam uji t dan uji F
diasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal. Menurut Ghozali 2005, pada prinsipnya normalitas dapat dideteksi dengan melihat penyebaran data
titik pada sumbu diagonal dari grafik atau dengan melihat histogram dari residualnya. Dasar pengambilan keputusan yaitu:
i. Jika data menyebar disekitar diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau
grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi normal maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
ii. Jika data menyebar jauh dari garis diagonal dan atau tidak mengikuti arah garis
diagonal atau grafik histogram tidak menunjukkan pola distribusi normal maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.
Universitas Sumatera Utara
3.8.2 Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antara variabel independen. Model regresi yang baik
seharusnya tidak terjadi korelasi antara variabel independe. Menurut Ghozali 2005, jika variabel independen saling berkorelasi, maka
variabel ini tidak orthogonal. Untuk mendeteksi ada tidaknya multikolinieritas di dalam model regresi adalah sebagai berikut:
1. Jika nilai Variance Inflation Factor VIF tidak lebih dari 10 dan nilai Tolerance tidak kurang dari 0,1 maka model dapat dikatakan terbebas dari multikolinieritas.
2. Menganalisis matrik korelasi variabel-variabel independen. Jika antara variabel independen ada korelasi yang cukup tinggi umumnya diatas 0,90, maka hal ini
merupakan indikasi adanya multikolinieritas.
3.8.3 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual dari suatu pengamatan ke pengamatan lainnya.
Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lainnya tetap, maka disebut homokedastisitas, dan jika variance berbeda disebut heteroskedastisitas.
Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas. Menurut Ghozali 2005 deteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dapat
dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot antar sumbu Y. Analisisnya adalah sebagai berikut:
Universitas Sumatera Utara
1. Jika terdapat pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu
yang teratur bergelombang, melebar kemudian menyempit maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas.
2. Jika tidak ada pola yang jelas serta titik-titik menyebar diatas dan dibawah
angka 0 nol pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
3.9 Model Analisis Data
Kategori