D. Metode Analisis
1. Uji Asumsi Klasik
Sebelum melakukan pengujian regresi linier berganda maka dilakukan pengujian asumsi klasik berupa normalitas, multikolinealiritas, autokorelasi
dan heteroskedastisitas.
a. Uji normalitas data
Pengujian normalitas adalah pengujian tentang kenormalan distribusi data. Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah model
regresi dependen variabel dan independent variabel ataupun keduanya mempunyai distribusi yang normal atau tidak. Menurut Singgih Santoso
2004 : 124 ada beberapa cara untuk mendeteksi normalitas yaitu dengan penyebaran data titik pada sumbu diagonal dari grafik. Dasar
pengambilan keputusan dalam uji normalitas adalah : • Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis
diagonal maka model regresi tersebut memenuhi asumsi normalitas. • Jika data menyebar dari garis diagonal dan atau tidak mengikuti arah
garis diagonal maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas. b.
Uji Multikolinearitas Uji ini digunakan untuk mendeteksi adanya hubungan yang
sempurna dan pasti diantara variabel bebas yang dianalisis. Multikolonieritas dapat dilihat dati nilai Tolerance dan lawannya Variance
Inflation Factor VIF. Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel
independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya.
43
Nilai cutoff yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolonieritas adalah nilai Tolerance 0,10 atau sama dengan nilai
VIF10. Kriteria pengujian adalah apabila nilai Tolerance berada dibawah 0,01 atau nilai VIF diatas 10 maka terjadi multikolinearitas.
c. Uji Autokorelasi
Salah satu asumsi dari model regresi linier klasik adalah bahwa tidak ada autokorelasi atau korelasi serial autocorrelation or serrial correlation
antara kesalahan pengganggu. Untuk mendeteksi gejala autokorelasi dapat djadikan dasar
pengambilan keputusan sebagai berikut : 1
Angka D-W dibawah -2, berarti terdapat autokorelasi positif 2
Angka D-W diantara -2 sampai +2, berarti tidak terdapat autokorelasi 3
Angka D-W diatas +2, berarti terdapat autokorelasi negative d.
Uji Heteroskedastisitas Uji ini digunakan untuk menguji apakah dalam model regresi
terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke
pengamatan lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang
homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan beberapa
cara, namun pada penelitian kali ini penulis melakukan Uji Park. Jika
44
parameter beta tidak signifikan secara statistik, maka asumsi homoskedastisitas pada data model tersebut tidak ditolak.
2. Pengujian Hipotesis