2. Uji Asumsi Klasik
Peneliti menggunakan uji asumsi klasik terlebih dahulu sebelum melakukan pengujian hipotesis. Pengujian asumsi klasik yang digunakan meliputi :
a. Uji Normalitas
Uji normalitas digunakan untuk mendeteksi normalitas data yang digunakan dalam pengujian hipotesis kelak. Tujuan dari uji normalitas adalah
mengetahui apakah dalam model regresi variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal Erlina, 2007 : 103. Uji normalitas dapat ditempuh
dengan menggunakan kurva persebaran data atau menggunakan uji Kolmogorov- Smirnov K-S dengan kriteria jika p-value 0.05 berarti data terdistribusi tidak
normal. Normalitas data merupakan asumsi terpenting dalam statistika parametrik sehingga pengujian terhadap normalitas data harus dilakukan agar asumsi dalam
statistika parametrik terpenuhi Supramono dan Utami, 2004 : 82 Apabila distribusi melanggar asumsi normalitas dapat dijadikan menjadi
bentuk yang normal dengan beberapa cara sebagai berikut : 1
Transformasi data Transformasi data dapat dilakukan dengan logaritma natural Ln, Log
10, maupun akar kuadrat. Jika ada data yang bernilai negatif, transformasi data dengan logaritma akan menghilangkannya sehingga
sampel n akan berkurang.
Universitas Sumatera Utara
2 Trimming
Trimming adalah memangkas atau membuang observasi yang bersifat outlier, yaitu yang nilainya lebih kecil dari µ-
2σ atau lebih besar dari µ+2σ. Metode ini juga mengecilkan jumlah sampelnya.
3 Winzorising
Winzorising mengubah nilai-nilai outlier menjadi nilai-nilai minimum atau maksimum yang diizinkan supaya distribusinya normal. Nilai-nilai
yang lebih kecil dari µ- 2σ akan diubah menjadi µ-2σ dan nilai-nilai
yang lebih besar dari akan diubah menjadi µ- 2σ.
b. Uji Heterokedastisitas
Uji heterokedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang
lain. Jika varian dari residual suatu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homokedastisitas, demikian jika sebaliknya. Model regresi yang baik tidak
terjadi gejala heterokedastisistas Erlina, 2007 : 108. Pengujian heterokedastisitas dalam penelitian ini dilakukan dengan Grafik
Plot, deteksi ada tidaknya heterokedastisitas dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot dimana sumbu Y adalah Y yang
telah diprediksi, dan sumbu X adalah residual Y prediksi – Y sesungguhnya yang telah di-studentized Ghozali, 2005 : 105.
c. Uji Autokorelasi
