dilakukan adalah uji normalitas, uji multikolonieritas, uji heteroskedasitas, dan uji autokorelasi.
3.5.2.1 Uji Normalitas
Uji normalitas data bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel dependen maupun independen mempunyai distribusi normal atau tidak.
Model regresi yang baik adalah yang memiliki distribusi normal atau mendekati normal Ghozali, 2011. Seperti diketahui bahwa uji F mengasumsikan bahwa
nilai residual mengikuti distribusi normal. Jika asumsi ini dilanggar maka uji statistik menjadi tidak valid. Ada dua cara untuk mendeteksi apakah residual
berdistribusi normal atau tidak yaitu dengan analisis grafik dan uji statistik. Analisis grafik dilakukan dengan menggunakan melihat grafik histogram
dan grafik normal plot
normal probability plot of regression standarized residual
. Data dikatakan berdistribusi normal apabila data berada disekitar garis diagonal dan mengikuti garis diagonal, dan sebaliknya. Selain itu, dalam
penelitian ini, untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak maka dilakukan uji statistik non-parametrik
kolgomorov-smirnov
Uji K-S. Uji K-S dilakukan dengan melihat nilai probabilitas signifikansi atau
asymp. Sig 2- tailed
. Sebelumnya perlu ditentukan terlebih dahulu hipotesis pengujian, yaitu: Hipotesis Ho : data terdistribusi secara normal
Hipotesis H1 : data tidak terdistribusi secara normal Apabila nilai probabilitas signifikansi 0,05, maka data terdistribusi secara
normal. Apabila nilai probabilitas signifikansi 0,05 maka data tidak terdistribusi secara normal.
3.5.2.2 Uji Multikolonieritas
Uji multikolonieritas untuk menguji ada tidaknya korelasi antar variabel independen dalam model regresi. Model regresi yang baik adalah yang tidak ada
korelasi antar variabel independennya. Multikolonieritas yang tinggi ditandai dengan nilai R
2
yang sangat tinggi, variabel independen memiliki korelasi diatas 0.90, nilai
tolerance
atau dengan nilai
variance inflation factor
VIF Ghozali, 2011.
3.5.2.3 Uji Heteroskedastisitas
Kategori