28 yang artinya nilai estimator yang terbaik, estimator yang linear, estimator yang tidak bias.
Maka data-data yang digunakan dalam analisis regresi terlebih dahulu akan diuji normalitas, multikolinearitas, heteroskedastisitas dan autokorelasi yang secara rinci
dijelaskan sebagai berikut:
3.9.3.1 Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel dependen dan variabel independen mempunyai distribusi normal atau
tidak. Model regresi yang baik, memiliki distribusi data normal atau mendekati normal. Jika analisis menggunakan metode parametrik, maka persyaratan
normalitas harus dipenuhi, yaitu data berasal dari distribusi normal. Pengujian normalitas dilakukan untuk menghindari terjadinya bias pada model regresi. Model
regresi yang baik adalah yang memiliki distribusi data normal atau mendekat normal. Uji ini biasanya digunakan untuk mengukur data berskala ordinal, interval,
ataupun rasio.Test statistik yang digunakan antara lain: a.
Grafik histogram Data dikatakan terdistribusi normal jika histogram yang dihasilkan berbentuk
seperti lonceng. a.
Normal probability plots Data berdistribusi normal jika sebaran data berada di sekitar garis diagonal.
3.9.3.2 Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada
periode t-1 sebelumnya.Jika terjadi korelasi, maka ada masalah autokorelasi. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan
Universitas Sumatera Utara
29 satu dengan yang lain. Masalah ini timbul karena residual kesalahan
pengganggu tidak bebas dari satu observasi ke observasi lainnya, biasanya dijumpai pada data deret waktu time series. Konsekuensi adanya autokorelasi
dalam model regresi adalah variance sample tidak dapat menggambarkan variance populasinya, sehingga model regresi yang dihasilkan tidak dapat
digunakan untuk menaksir nilai variabel dependen pada nilai independen tertentu Ghozali, 2013. Kriteria pengujian Autokorelasi dengan menggunakan
pengujian Durbin Watson DW adalah sebagai berikut: a.
Angka DW di bawah -2 berarti ada autokorelasi positif, b.
Angka DW di antara -2 sampai +2, berarti tidak ada autokorelasi, c.
Angka DW di atas +2 berarti ada autokorelasi negatif.
3.9.3.3 Uji Heteroskedastisitas
