3. Uji Asumsi Klasik a. Uji Normalitas Data
Untuk mengolah data digunakan Uji Normalitas, yang menguji apakah dalam sebuah model regresi, variabel independen dan variabel
dependen atau keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak. Dengan menggunakan Normal P-P Plot data yang ditunjukkan
menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi dapat dikatakan memenuhi asumsi normalitas
Santoso, 2002:212.
b. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas dilakukan dengan tujuan yaitu untuk mengetahui hubungan yang bermakna korelasi antara setiap variabel
dependen dalam suatu model regresi. Model regresi yang baik adalah seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independennya
Ghozali 2005:9. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolinearitas didalam model regresi adalah sebagai berikut:
1 Nilai R
2
yang dihasilkan oleh suatu estimasi model regresi empiris sangat tinggi, tetapi secara individual variabel independen banyak
yang tidak signifikan mempengaruhi variabel dependen. 2 Menaganalisis matrik korelasi variabel independen, jika variabel
independen ada korelasi yang cukup tinggi umumnya diatas 0,90, maka hal ini mengindikasikan adanya multikolinearitas. Tidak
47
adanya korelasi yang tinggi antar variabel independen tidak berarti bebas dari multikolinearitas.
3 Multikolinearitas dapat juga dilihat dari: 1 nilai tolerance dan lawannya, 2 Variance Inflation Factor VIF. Kedua ukuran ini
menunjukan setiap variabel independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independent lainnya.
c. Uji Heterokedastisitas
Uji heterokedastisitas dilakukan dengan tujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dan residual
satu pengamatan ke pengamatan lain. Jika varians dan residual suatu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut heterokedastisitas
dan jika berbeda disebut heterodastisitas. Model regresi yang baik adalah
yang terdapat
homokedastisitas atau
terjadi gejala
heterokedastisitas Ghozali 2005:105. Kebanyakan data crossection mengandung situasi heterokedastisitas karena data ini menghimpun data
yang mewakili berbagai ukuran kecil, sedang, dan besar.
d. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regensi linear ada kolerasi antara kesalahan pengganggu pada periode t
dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1sebelumnya. Jika terjadi korelasi,maka dinamakan ada problem autokolerasi. Autokolerasi
muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu satu sama lainnya. Masalah ini timbul karena residual kesalahan pengganggu
48
tidak bebas dari satu obsevasi ke observasi lainnya. Hal ini sering ditemukan pada data runtut waktu time series karena “gangguan” pada
seseorang individu kelompok cenderung mempengaruhi “gangguan” pada individu kelompok yang sama pada periode berikutnya.
4. Uji Hipotesis
Kategori