apakah residual tersebar normal atau tidak. Uji ini dilakukan dengan SPSS 16.0 dengan menentukan nilai Asymp.sig 1 tailed pada uji sampel Kolmogorov-
Smirnov Gujarati 2006. Prosedur pengujian parametrik umumnya mensyaratkan
kenormalan dari sebaran : F
n x =
∑ � ≤ x
=
Persamaan Kumulatif Distribusi Normal : �
= ∫
−∞
�√ � �
Persamaan Kolmogorov :
� = �
| � � − � � |
Hipotesis pada uji normalitas adalah sebagai berikut: H
: Error term terdistribusi normal H
1
: Error term tidak terdistribusi normal Kriteria pengujian:
Jika nilai P-value uji normalitas α 0.05 maka terima H
; error trem terdistribusi normal
Jika nilai P-value uji normalitas α 0.05 maka tolak H
; error term tidak terdistribusi normal.
c.2. Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedasitas merupakan error term yang memiliki varian tidak konstan. Penelitian ini mengunakan uji Glejser sebagai deteksi terhadap masalah
heteroskedastisitas. Uji Glajser dilakukan dengan meregresikan nilai absolut residual terhadap variabel independen bebas. rumus Uji Glejser adalah sebagai
berikut Gujarati, 2003:
|U
j
| = α + βχ
j
+ v
j
Keterangan: |U
j
| = nilai absolute residual
Χ
j
= variabel independen Apabila variabel independen dalam persamaan regresi ini signifikan secara
statistik mempengaruhi variabel dependen nilai absolute residual, maka ada indikasi heteroskedastsitas Gujarati, 2003. Hipotesis yang digunakan dalam
pengujian heteroskedastisitas adalah sebagai berikut: H
: tidak terdapat heteroskedastisitas homoskedastisitas H
1
: terdapat heteroskedastisitas Kriteria pengujian:
P-value uji heteroskedastisitas α 0.05, maka tolak H
; artinya terdapat heteroskedastisitas
P-value uji heteroskedastisitas α 0.05, maka terima H
; artinya tidak terdapat
heteroskedastisitas homoskedastisitas.
c.3. Uji Multikolinieritas
Multikolinieritas merupakan korelasi antara variabel independen pada model. Multikolinieritas yang kuat pada persamaan regresi akan mengakibatkan
varian penduga koefisien regresi menjadi tidak signifikan. Kuat atau rendahnya multikolinieritas dalam suatu persamaan dapat dilihat dengan melakukan
pengujian Variancde Inflation Factor VIF. Apabila nilai VIF kurang dari 10 maka tidak terdapat masalah multikolinieritas yang kuat Gujarati, 2003. R
j 2
adalah koefisien determinasi dari regresi variabel bebas ke-n dengan variabel bebas lainnya. Rumus FIV adalah sebagai berikut:
VIF =
[
−�
� 2
]
