1 Uji Normalitas
Uji ini bertujuan untuk mengetahui apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Kalau nilai residual tidak
mengikuti distribusi normal, uji statistik menjadi tidak valid untuk jumlah sampel kecil Ghozali, 2005 :110. Untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal
atau tidak adalah dengan analasis grafik. Jika distribusi data dalam bentuk diagram batang mengikuti pola distribusi normal, maka asumsi normalitas terpenuhi Ghozali,
2005:110.
2 Uji Asumsi Klasik
Pengujian hipotesis dapat dilakukan dengan terlebih dahulu menguji ada tidaknya pelanggaran terhadap asumsi klasik – asumsi klasik. Regresi linear berganda
memiliki syarat asumsi klasik yang harus dipenuhi sebelum data tersebut dianalisis yaitu sebagai berikut :
a. Uji Autokorelasi
Bertujuan menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode
sebelumnya. Metode deteksi terhadap autokorelasi dilakukan dengan metode Durbin – Watson. Kriteria keputusan dapat dilihat pada tabel 1.4
Universitas Sumatera Utara
Tabel 1.4 Kriteria Pengambilan Keputusan DW Test
Hipotesis Nol Keputusan
Jika Tidak ada autokorelasi positif
Tolak 0 d dl
Tidak ada autokorelasi positif No Decesion
dl ≤ d ≤ du
Tidak ada autokorelasi negatif Tolak
4 – dl d 4 Tidak ada autokorelasi positif
No Decesion 4 – du
≤ d ≤ 4-dl Tidak ada autokorelasi poisitf atau negatif
Tidak ditolak du d 4-du
Sumber : Situmorang et al 2008:86
b.
Uji Multikolinearitas
Artinya variabel independen antara satu dengan yang lain dalam model regresi berganda tidak saling berhubungan secara sempurna. Untuk mengetahui ada tidaknya
gejala multikolinearitas dapat dilihat dari besarnya nilai Tolerance dan VIF Variance Inflation Factor melalui program SPSS. Tolerance mengukur variabilitas variabel
terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Nilai umum yang biasa dipakai adalah Tolerance 0,1 atau VIF 5, maka tidak terjadi multikolineritas
Situmotang et al, 2008 : 104
c. Uji Heteroskedastisitas
Adanya varians variabel independen homokedastisitas. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas. Heteroskedastisitas di uji dengan
menggunakan uji Gletser dengan pengambilan keputusan jika variabel independen signifikan secara statistik mempengaruhi variabel independen, maka ada indikasi
terjadinya heteroskedasitas. Jika probabilitas signifikannya diatas tingkat kepercayaan 5 dapat disimpulkan model regresi tidak mengarah adanya heteroskedastisitas.
3 Pengujian Kelayakan Model Uji Goodness of Fit
Universitas Sumatera Utara
Ajusted R Square menunjukkan proporsi variabel dependen yang dijelaskan oleh variabel independen. Rasio yang semakin tinggi maka akan semakin baik bagi
model regresi karena menandakan bahwa kemampuan variabel bebas menjelaskan variabel terikat juga semakin besar.
c. Pengujian Hipotesis
