Uji Normalitas Uji Multikolinearitas Uji Autokorelasi

commit to user 49

C. Pengujian Asumsi Klasik

Model regresi dalam penelitian dapat digunakan untuk estimasi dengan signifikan dan representatif jika model regresi tersebut tidak menyimpang dari asumsi dasar klasik regresi berupa: normalitas, autokorelasi, heteroskedastisitas dan multikolinearitas.

1. Uji Normalitas

Uji normalitas dalam penelitian ini menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov terhadap residual regresi yang dilakukan dengan program SPSS 16.0. hasil pengujian dapat dilihat pada lampiran. Secara ringkas hasil ditunjukkan pada tabel berikut. Tabel IV.3 Hasil Uji Normalitas Data Unstandardized Residual N 68 Normal Parameters a Mean 0,0000000 Std. Deviation 15,12257335 Most Extreme Differences Absolute 0,110 Positive 0,110 Negative -0,082 Kolmogorov-Smirnov Z 0,910 Asymp. Sig. 2-tailed 0,379 a. Test distribution is Normal. Sumber: hasil pengolahan data Hasil pengujian Kolmogorov-Smirnov dengan residual dapat diketahui p-value lebih besar dari 5 p α, maka dapat dinyatakan bahwa seluruh data memiliki sebaran data normal.

2. Uji Multikolinearitas

commit to user 50 Multikolinearitas digunakan untuk mengetahui korelasi antar variabel independen. Model regresi yang baik adalah model yang tidak terdapat korelasi antara variabel independen atau korelasinya rendah. Keberadaan multikolinearitas diketahui dengan Varians Inflating Factor VIF dan Tolerance. Berikut disajikan hasil uji multikolinearitas. Tabel IV.4 Hasil Uji Multikolinearitas Variabel Tolerance VIF Keterangan INSTT 0,848 1,179 Tidak terdapat multikolinearitas BOARD 0,953 1,049 Tidak terdapat multikolinearitas FREQ 0,809 1,235 Tidak terdapat multikolinearitas LN_SIZE 0,967 1,034 Tidak terdapat multikolinearitas Sumber: hasil pengolahan data Hasil pengujian multikolinearitas menunjukkan bahwa semua variabel independen memiliki nilai tolerance lebih dari 0,1 10, tidak ada korelasi antar variabel bebas yang nilainya lebih dari 90. Hasil penghitungan juga menunjukkan bahwa semua variabel bebas memiliki VIF kurang dari 10, sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi gejala multikolinearitas dalam model regresi yang digunakan.

3. Uji Autokorelasi

Pada penelitian ini menggunakan alat uji runs test. Dari pengujiaan ini dapat dilihat apakah terjadi autokorelasi atau tidak didasarkan pada nilai asymp. sig dalam uji run test. Apabila asymp. Sig. Lebih besar dari 5, maka tidak terjadi gejala autokorelasi dan sebaliknya jika asymp. Sig. Lebih kecil 5 maka terjadi gejala aoutokorelasi dalam commit to user 51 model regresi yang digunakan dalam penelitian ini. Berikut ini disajikan hasil uji runs test untuk mengindikasikan asumsi autokorelasi dalam model regresi yang digunakan dalam penelitian ini. Tabel IV.5 Hasil Uji Runs Test Unstandardized Residual Test Value a -0,77451 Cases Test Value 34 Cases = Test Value 34 Total Cases 68 Number of Runs 33 Z -0,489 Asymp. Sig. 2-tailed 0,625 a. Median Sumber: hasil pengolahan data

4. Uji Heteroskedastisitas