grafik dan uji statistik Ghozali, 2005. Untuk menguji normalitas dalam penelitian ini digunakan uji one sample Kolmogorov-Smirmov, normal probability
plots , dan grafik histogram. Dasar pengambilan keputusan dengan menggunakan
uji statistik non-parametrik Kolmogorov-Smirnov adalah jika nilai signifikansinya lebih dari 0,05 maka menunjukkan distribusi yang normal.
3.5.3.2 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antara variabel bebas independen. Model regresi
yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen. Jika variabel independen saling berkorelasi, maka variabel-variabel ini tidak ortogonal.
Variabel ortogonal adalah variabel independen yang nilai korelasi antar sesama variabel independen sama dengan nol Ghozali, 2005.
Untuk menguji ada tidaknya multikolinearitas dalam suatu model regresi salah satunya adalah dengan melihat nilai tolerance dan lawannya, dan Variance
Inflation Factor VIF. Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel independen
manakah yang dijelaskan oleh variabel lainnya. Tolerance mengukur variabilitas variabel independen yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independen
lainnya. Jadi nilai tolerance yang rendah sama dengan nilai VIF tinggi karena VIF = 1Tolerance dan menunjukkan adanya kolinearitas yang tinggi. Nilai cut-
off yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolinearitas adalah nilai
Tolerance 0.10 atau sama dengan nilai VIF 10 berarti tidak ada multikolinearitas antar variabel dalam model regresi Ghozali, 2005.
3.5.3.3 Uji Heterokedastisitas
Uji ini
bertujuan untuk
menguji apakah
model regresi
terjadi ketidaksamaan varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain.
Jika varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model
regresi yang lebih baik adalah yang homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas Ghozali, 2005
Untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas adalah dengan cara melihat grafik plot antara nilai prediksi variabel terikat dependen dengan
residualnya. Deteksi ada atau tidaknya heterokedastisitas dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot antara SRESID dan
ZPRED dimana sumbu Y adalah Y yang telah diprediksi, dan sumbu X adalah residual Y prediksi-Y sesungguhnya yang telah di-studentize. Jika tidak ada pola
yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heterokedastisitas.
3.5.4 Uji Analisis Regresi Berganda
3.5.4.1 Uji Hipotesis
Persamaan regresi yang diperoleh dalam suatu proses perhitungan tidak selalu baik untuk mengestimasi nilai variabel dependen. Untuk mengetahui
apakah suatu persamaan regresi yang dihasilkan baik untuk mengestimasi nilai variabel dependen atau tidak, dapat dilakukan dengan uji koefisien determinasi
R2, uji pengaruh simultan uji statistik F, dan uji parsial uji statistik t.
