commit to user
53 dengan menggunakan
level of significant
sebesar 0,05 atau sebesar 5. Pengujian normalitas dilakukan dengan membandingkan p-value yang
diperoleh dengan tingkat signifikansi yang ditentukan sebesar 0,05. Bila p-value
≥ 0,05 maka data yang digunakan dalam penelitian merupakan data yang terdistribusi normal dan sebaliknya bila nilai p-
value 0,05 maka data tidak terdistribusi normal.
3. Uji Asumsi Klasik
a. Uji Multikolineritas
Uji multikolineritas ini diperlukan untuk mengetahui ada tidaknya variabel independen yang memiliki kemiripan dengan
variabel independen lain dalam satu model. Kemiripan antarvariabel independen dalam suatu model akan menyebabkan
terjadinya korelasi yang sangat kuat antara suatu variable independen dengan variabel independen yang lain. Selain itu,
deteksi terhadap multikolineritas juga bertujuan untuk menghindari kebiasan dalam proses pengambilan kesimpulan mengenai
pengaruh pada uji parsial masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen. Model regresi yang baik seharusnya
tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Untuk mengetahui ada tidaknya multikolinearitas dengan mendasarkan
pada nilai
tolerance
dan
variance inflation factor
VIF. Apabila nilai
tolerance
lebih besar dari 0,1 dan nilai VIF kurang dari 10 maka tidak terdapat multikolinearitas dalam penelitian.
commit to user
54
b. Uji Autokorelasi
Autokorelasi adalah situasi dimana terdapat korelasi yang terjadi pada kondisi serangkaian data dalam observasi yang terletak
berderetan secara
series
dalam bentuk waktu maupun tempat yang berdekatan. Autokorelasi timbul karena kesalahan pengganggu
tidak bebas dari satu observasi ke observasi lainnya. Uji Autokorelasi bertujuan untuk menguji model regresi
linear terdapat korelasi antar kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode sebelumnya t-1.
Untuk mendeteksi ada tidaknya auto korelasi dapat digunakan metode
Durbin Watson
DW
test
. DW
test
digunakan untuk autokorelasi tingkat satu yang mensyaratkan adanya
intercept
dalam model regresi dan tidak ada variabel lagi di antara variabel independen Ghozali, 2005. Penentuan ada tidaknya autokorelasi
dapat digunakan patokan nilai Durbin-Watson hitung yang berkisar antara 0 dan 4 Uyanto, 2009. Bila nilai uji statistik Durbin-
Watson lebih kecil dari 0 atau lebih besar dari 4 maka residual dari model regresi berganda tidak bersifat independen atau terjadi
autokorelasi.
commit to user
55
c. Uji Heteroskedastisitas
