3.6. Metode Analisis Data
Penelitian ini menggunakan metode analisis data berupa uji asumsi klasik dan uji hipotesis. Peneliti menggunakan program SPSS 17 dalam menganalisis
data.
3.6.1. Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik dilakukan sebelum dilakukan uji hipotesis sebagai persyaratan untuk melakukan analisis regresi linier berganda. Uji asumsi
klasik diperlukan untuk mengetahui apakah hasil estimasi regresi yang dilakukan benar-benar bebas dari gejala heteroskedastisitas,
multikolinearitas, dan autokorelasi serta data tersebut terdistribusi secara normal.
3.6.1.1. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah terdapat variabel pengganggu atau residual berdistribusi normal atau tidak. Uji ini ditujukan
untuk mendapat kepastian terpenuhinya syarat normalitas yang akan menjamin dapat dipertanggungjawabkannya langkah-langkah analisis
statistik sehingga kesimpulan yang diambil dapat dipertanggungjawabkan. Peneliti menggunakan uji Kolmogorov dan Smirnov dalam menguji
normalitas data dengan cara menentukan hipotesis pengujian terlebih dahulu, yaitu :
Hipotesis Nol Ho : Data terdistribusi normal
Hipotesis Alternatif Ha : Data tidak terdistribusi normal
Universitas Sumatera Utara
Jika probabilitas 0,05 pada uji Kolmogorov Smirnov maka data terdistribusi normal dan dapat digunakan regresi berganda dan jika
probabilitas 0,05 maka data terdistribusi tidak normal. Menurut Erlina 2011 : 100 untuk data yang tidak normal dapat dinormalkan dengan
berbagai cara sebagai berikut : 1. Transformasi data
Tranformasi data dilakukan dengan logaritma natural, log. 10, maupun akar kuadrat. Jika data negatif, transformasi akan
menghilangkannya sehingga sampel berkurang
2. Trimming Trimming adalah dengan memangkas atau membuang observasi
yang bersifat outlier. 3. Winzorising
Winzorising mengubah nilai-nilai outlier menjadi nilai-nilai minimum atau maksimum yang diizinkan supaya distribusinya
menjadi normal.
Uji normalitas data dapat juga dengan melihat grafik histogram dan penyebaran titik pada normal probability plot, dimana :
1. Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arahnya, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
2. Jika data menyebar jauh dari garis diagonal dan tidak mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.
3.6.1.2. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan korelasi diantara variabel independennya. Model regresi
yang baik seharusnya korelasi diantara variabelnya tidak terjadi. Untuk menguji ada atau tidaknya multikolinearitas, dapat dilakukan dengan cara :
Universitas Sumatera Utara
1. Melihat nilai tolerance : Nilai cutoff yang umumnya dipakai untuk menunjukkan adanya multikolinearitas adalah nilai tolerance 0,10.
2. Melihat VIF varians inflation factor : Nilai cutoff yang umum digunakan adalah nilai VIF 10.
3. Menganalisis matriks korelasi variabel-variabel independen.
3.6.1.3. Uji Heteroskedastisitas
Kategori