Uji Asumsi Klasik Teknik Analisis Data
tersebut maka diperlukan uji normalitas data, uji multikolinieritas, uji autokorelasi, dan uji heteroskedastisitas.
a. Uji Normalitas
Uji normalitas data dalam penelitian ini menggunakan Kolmogorov – Smirnov Test. Tujuan pengujian ini adalah untuk mengetahui apakah
sampel yang digunakan dalam penelitian ini berdistribusi normal atau tidak. Sampel berdistribusi normal apabila Asymptotic sig tingkat
keyakinan yang digunakan dalam pengujian, dalam hal ini adalah 95 atau α=5. Sebaliknya dikatakan tidak normal apabila Asymptotic sig
tingkat keyakinan.
b. Uji Multikolinieritas
Uji Multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antara variabel independen Ghozali
2011. Jika terdapat hubungan linear antar sesama variabel independen maka dapat dikatakan model terkena masalah multikolinier. Hasil
pengujian multikolinieritas dapat dilihat berdasarkan nilai Variance Inflation Factor VIF. Jika nilai VIF 10 maka antar variabel tidak
terjadi multikolinieritas.
c. Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas adalah keadaan dimana faktor gangguan tidak memiliki varian yang sama. Uji heteroskedastisitas menunjukkan bahwa
varian dari setiap error bersifat heterogen yang berarti melanggar asumsi klasik yang mensyaratkan bahwa varian dari error harus bersifat
homogen. Uji heteroskedastisitas ini bertujuan untuk menguji apakah dalam regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual satu pengamatan
ke pengamatan lainnya. Pengujian dilakukan dengan uji Glejser yaitu meregresi masing – masing variabel independen dengan absolute residual
sebagai variabel dependen, sebagai pengertian dasar, residual adalah selisih antara nilai observasi dengan nilai prediksi, sedangkan absolute
adalah nilai mutlaknya. Jika nilai signifikansi antara variabel independen dengan absolut residual lebih dari 0,05 maka tidak terjadi masalah
heteroskedastisitas.
d. Uji Autokorelasi
Uji Autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ada korelasi antara kesalahan penggunaan pada peroide t dengan
kesalahan penggunaan pada periode t-1 sebelumnya. Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi. Alat ukur yang
digunakan untuk mendeteksi adanya autokorelasi dalam penelitian ini
menggunakan Tes Durbin Watson D-W. Pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi berdasarkan pada ketentuan sebagai berikut:
Tabel 2. Durbin Watson
1 J ika