Jenis Penelitian Definisi Operasional Variabel

klasik terhadap model yang telah diformulasikan yang mencakup pengujian sebagai berikut : a. Uji Normalitas Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi variabel dependen dan variabel independen mempunyai distribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi data normal atau mendekati normal Ghozali, 2009. Untuk menguji normalitas, dapat menganalisis dengan melihat nilai probabilitasnya. Dasar pengambilan keputusan adalah jika nilai probabilitas 0,05, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas. b. Uji Linearitas Uji linearitaas digunakan untuk mengetahui hubungan antara variabel bebas dan variabel terikat bersifat linear atau tidak. Uji linearitas merupakan kunci yang digunakan untuk masuk ke model regresi linear. Apabila kunci tersebut tidak sesuai, artinya model regresidari hasil uji linearitas menyatakan bahwa garis regresi tidak linear. Maka kita dapat masuk pada model regresi linear, artinya model regresi linear tidak dapat digunakan untuk mengenalisis data R.Gunawan, Sudarmanto, 2005:125. c. Uji Multikolinieritas Uji ini bertujuan untuk mengetahui antara variabel independen yang satu dengan independen yang lain dalam regresi saling berhubungan secara sempurna atau mendekati sempurna koefisien korelasinya tinggi atau bahkan 1. Konsekuensi bagi model regresi yang mengandung multikolinieritas adalah bahwa kesalahan standar estimasi akan cenderung meningkat dengan bertambahnya variabel independen, tingkat signifikansi yang digunakan untuk menolak hipotesis nol akan semakin besar, akibatnya model regresi yang diperoleh tidak valid untuk menaksir variabel independen. Untuk mengetahui ada tidaknya multikolinieritas dalam model regresi adalah melihat nilai tolerance dan lawannya variance inflantion factor VIF. Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel bebas lainnya. Nilai cut off yang umumnya digunakan adalah tolerance 0,10 sama dengan nilai VIF di atas 10. Nugroho,2005: 62-63. Menurut Imam Ghozali 2009:26, untuk mendeteksi ada tidaknya multikolinearitas atau korelasi yang tinggi antar variabel independen dapat dilakukan dengan beberapa cara sebagai berikut: 1 Nilai R 2 tinggi, tetapi hanya sedikit nilai t ratio yang signifikan 2 Melihat matrik korelasi antar variable independen. Jika antar variable independen ada korelasi yang tinggi missal 0,08, maka hal ini merupakan indikasi adanya multikolinearitas. Tidak adanya korelasi yang tinggi antar variable independen tidak berarti bebas dari multikolinearitas. Multikolinearitas dapat disebabkan karena ada efek kombinasi dua atau lebih variable independen. 3 Multikolinearitas dapat juga dilihat dari a nilai tolerance dan lawannya, b Variance inflation factor VIF. Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Dalam pengertian sederhana setiap variabel independen dan diregres terhadap variabel independen lainnya. Tolerance mengukur variabilitas independen yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Jadi nilai tolerance yang rendah sama dengan nilai VIF tinggi karena VIF = 1Tolerance. Nilai cut off yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolinearitas adalah nilai tolerance 0,10 atau sama dengan VIF 10. Pada penelitian ini untuk menguji ada atau tidaknya multikolinearitas adalah dengan cara melihat nilai tolerance dan lawannya, serta nilai Variance inflation factor VIF. Untuk mengambil keputusannya digunakan criteria sebagai berikut: 1 Jika VIF 10 atau tolerance 0,10, maka ada multikolinearitas dalam model regresi.