dilakukan proses pengujian analisis F dan pengujian analisis t untuk mengetahui apakah masing – masing variabel independen berpengaruh secara individu
maupun secara simultan terhadap variabel dependen. Model persamaan regresi berganda ini adalah
Y = a + b
1
x
2
+ b
2
x
2
Keterangan : Y
= Volume penjualan Rp
a =
Intercept b
1
= Koefisien regresi
b
2
= Koefisien regresi
x
1
= Harga Pokok Produksi Rp
x
2
= Harga jual Rp
1. Pengujian Asumsi Klasik
a. Uji Normalitas
“Uji normalitas untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distrtibusi normal. Kalau nilai residual
tidak mengikuti distribusi normal, uji statistik menjadi tidak valid untuk jumlah sampel yang kecil”, Ghozali, 2005 : 110. Pengujian normalitas ini
dilakukan dengan menggunakan analisis normal probability plot. Normalitas dapat dideteksi dengan melihat penyebaran data titik pada sumbu diagonal
dari grafik atau dengan melihat histogram dari nilai residualnya. Jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau
grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
b. Uji Heterokedastisitas
Universitas Sumatera Utara
Menurut Erlina dan Mulyani 2007:107 “uji ini bertujuan untuk melihat apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variabel dari residual satu
pengamatan ke pangamatan lain. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heterokedastisitas”. . Ada beberapa cara untuk menguji ada tidaknya situasi
heteroskedastisitas dalam varian error terms untuk model regresi. Dalam penelitian ini akan digunakan metode chart diagram Scatterplot, dengan
dasar pemikiran bahwa : 1
Jika ada pola tertentu seperti titik-titik poin-poin, yang ada membentuk suatu pola tertentu yang beraturan bergelombang, melebar,
kemudian menyempit, maka terjadi heteroskedastisitas. 2 Jika ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar keatas dan dibawah 0
pada sumbu Y maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
c. Uji Autokorelasi
“Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan
pengganggu pada periode t-1 sebelumnya. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem autokorelasi” Ghozali, 2005:95. Pengambilan
keputusan ada tidaknya autokorelasi dapat dilihat dalam tabel berikut:
Tabel 3.2 Kriteria Pengambilan Keputusan Uji Durbin Watson
Hipotesis Nol Keputusan
Jika
Tidak ada autokorelasi positif
Tolak 0 d dl
Tidak ada autokorelasi positif
No decision dl
≤ d ≤ du Tidak ada korelasi negatif
Tolak 4 − dl d 4
Universitas Sumatera Utara
Hipotesis Nol Keputusan
Jika
Tidak ada korelasi negatif No decision
4 − du ≤ d ≤ 4 – dl
Tidak ada korelasi, positif atau negatif
Tidak ditolak Du d 4 – du
Sumber: Ghozali, 2005 : 96
c. Uji Multikolinearitas
