56
1. Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif umumnya digunakan oleh peneliti untuk memberikan informasi mengenai karakteristik variabel penelitian.
Ukuran yang yang digunakan dalam deskriptif antara lain berupa: frekuensi, tedensi sentral rata-rata, median, modus, dispersi deviasi
standar dan varian, dan koefisien korelasi antar variabel penelitian Indriantoro dan Supomo, 2002:170.
2. Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik yang digunakan dalam penelitian ini adalah uji normalitas data, uji multikolonieritas, uji autokorelasi dan uji
heteroskesdatisitas, karena data yang digunakan lebih dari satu tahun.
a. Uji Normalitas Data
Menurut Ghozali 2006:147 uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi variabel dependen dan
variabel independen keduanya memiliki konstribusi normal ataukah tidak. Model regresi yang baik adalah yang memiliki
distribusi data normal atau mendekati normal. Peneliti yang menggunakan metode yang lebih handal untuk menguji apakah
distribusi data normal atau tidak, yaitu dengan melihat normal probability plot yang membandingkan distribusi kumulatif dari
distribusi normal. Distribusi normal akan membentuk satu garis lurus diagonal. Jika distribusi data adalah normal, maka garis yang
menggambarkan data sesungguhnya akan mengikuti garis
57
diagonalnya. Menurut Ghozali 2006:149 dalam pada dasarnya normalitas dapat dideteksi dengan melihat histogram dari
residualnya. Dasar pengambilan keputusannya adalah: 1. Jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah
garis diagonal atau grafik histogramnya menunjukkan pola disribusi normal, maka model regresi terebut memenuhi asumsi
normalitas. 2. Jika data menyebar jauh dari garis diagonal dan atau tidak
mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogram tidak menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi tidak
memenuhi asumsi normalitas. 3. Uji statistik lain yang digunakan untuk menguji normalitas
residual adalah uji statistik non-parametrik Kolmogorov- Smirnov K-S.
b. Uji Multikolinearitas
Uji Multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas
independent. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel bebas. Jika variabel bebas saling
berkorelasi, maka variabel-variabel ini tidak orthogonal. Variabel orthogonal adalah variabel bebas yang nilai korelasi antar sesama
variabel bebas sama dengan nol Ghozali, 2006:95.
58
Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolinearitas di dalam model regresi adalah sebagai berikut Ghozali, 2006:95-96:
1. Nilai R
2
yang dihasilkan oleh suatu estimasi model regresi empiris sangat tinggi, tetapi secara individual variabel-variabel
independen banyak yang tidak signifikan mempengaruhi variabel dependen.
2. Menganalisis matrik korelasi variabel-variabel bebas. Jika antar variabel bebas ada korelasi yang cukup tinggi umumnya diatas
95 maka hal ini indikasi adanya multikolinearitas. 3. Multikolinearitas juga dapat dilihat dari nilai tolerance dan
lawannya Variance Inflation Factor VIF. Suatu model regresi yang bebas multikolinearitas adalah mempunyai nilai VIF
berkisar pada angka 1 hingga 10 dan mempunyai angka tolerance mendekati 1.
c. Uji Autokorelasi
Kategori