Uji Asumsi Klasik Kerangka Pemikiran dan Hipotesis

3. Uji Asumsi Klasik

Metode statistik yang digunakan untuk menguji hipotesis adalah regresi. Metode yang menghubungkan satu variabel dependen dengan dua atau lebih variabel independen, sesuai dengan hipotesis yang diuji dalam penelitian. Selain dari pada itu penelitian ini juga menggunakan uji asumsi klasik, diantaranya adalah:

a. Uji Multikolinieritas

Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen tidak terjadi multikolinieritas Ghozali, 2005. Uji multikolinearitas dilihat dari nilai tolerance dan variance inflantion factor VIF. Suatu model regresi yang bebas dari multikolinearitas adalah mempunyai nilai VIF lebih kecil dari 10 dan mempunyai tolerance lebih besar dari 0,1, maka apabila VIF lebih 10 dan mempunyai tolerance lebih besar dari 0,1, maka apabila VIF lebih kecil dari 0,1 dan lebih besar dari 10 maka terjadi multikolinieritas.

b. Uji Heteroskedastisitas

Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain. Jika varians residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut Homoskedastisitas dan jika berbeda disebut Heteroskedastisitas. Model regresi yang memenuhi persyaratan adalah di 42 mana terdapat kesamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap atau disebut homoskedastisitas. Deteksi heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan metode scatter plot dengan memplotkan nilai ZPRED nilai prediksi dengan SRESID nilai residualnya. Model yang baik didapatkan jika tidak terdapat pola tertentu pada grafik, seperti mengumpul di tengah, menyempit kemudian melebar atau sebaliknya melebar kemudian menyempit Ghozali, 2005.

c. Uji Normalitas Data

Uji normalitas dalam model regresi bertujuan untuk menguji apakah variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Seperti diketahui bahwa uji t dan F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal. Asumsi normalitas ini dilakukan dengan menggunakan kurva normal, dengan cara membuat titik temu antara data interval yang diletakkan pada sumbu X dan jumlah frekuensi pada sumbu Y. Jika titik-titik temu tersebut membentuk kurva normal, maka memang sampel maupun populasi dapat dianggap berdistribusi normal Umar, 2005 dalam Senjani, 2009.

4. Uji Hipotesis