56
a. Uji Normalitas
Uji Normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Dalam uji Normalitas ini ada
dua cara untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak, yaitu dengan analisis grafik dan uji statistik Ghozali, 2009. Alat uji yang digunakan pada
penelitian ini adalah dengan analisis grafik histogram dan grafik normal probability plot dan uji statistik dengan Kolmogorov-Smirnov Z 1-Sample K-S.
b. Uji Mutikolinearitas
Uji multikolineraritas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antara variabel bebas Ghozali, 2009. Model regresi yang
baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolineraritas, dapat dilihat dari nilai tolerance dan
lawannya variance inflation factor VIF. Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel independen manakah yang dijelaskan variabel independen lainnya.
Tolerance mengukur variabilitas variabel independen yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Jadi nilai tolerance yang rendah sama
dengan nilai VIF yang tinggi karena VIF=1tolerance. Nilai cutoff yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolinearitas adalah nilai tolerance 0,10
atau sama dengan nilai VIF 10.
57
c. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain
Ghozali, 2009. 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 mengetahui ada tidaknya heteroskedastisitas dalam
penelitian ini, maka dapat diuji dengan melihat grafik scatterplot antara nilai prediksi variabel dependen ZPRED dengan nilai residualnya SRESID. Dasar pengambilan
keputusan sebagai berikut Ghozali, 2009: 1. Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu
yang teratur bergelombang, melebar kemudian menyempit, maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas.
2. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
d. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan
pada periode t-1. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lain. Masalah ini timbul karena residual kesalahan
58
pengganggu tidak bebas dari satu observasi ke observasi yang lain. Ada beberapa cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya autokorelasi, salah satunya adalah dengan
uji Durbin-Watson D-W test. Uji Durbin Witson banyak digunakan untuk autokorelasi tingkat satu first order autocorrelation dan mensyaratkan adanya
intersep dalam model regresi dan tidak ada autokorelasi lagi diantara variabel bebas, yang ditujukan dengan nilai D-W ada diantara nilai du dan 4-du.
3. Analisis Regresi Sederhana
Analisis Regresi Linear Sederhana bertujuan untuk mengetahui pengaruh antara variabel Independen X dengan variabel Dependen Y menggunakan
persamaan regresi linear sederhana dengan rumus sebagai berikut: Y = a + bx
Keterangan: Y
: Variabel Dependen a
: Konstanta X
: Variabel Independen b
: Koefisien regresi b Berdasarkan persamaan di atas, maka nilai a dan b dapat dicari dengan
menggunakan rumus sebagai berikut : Rumus untuk mengetahui besarnya nilai a
Kategori