30 bersifat BLUE Best, Linear, Unbiased, and Estimator, yang artinya nilai
estimator yang terbaik, estimator yang linear, dan estimator yang tidak bias, maka data-data yang digunakan dalam analisis regresi terlebih dahulu
akan diuji normalitas, uji multikolinearitas, uji heteroskedastisitas, dan uji autokorelasi.
3.8.2.1. Uji Normalitas
Uji ini digunakan untuk proses awal di dalam metode pemilihan analisis data. Jika data normal, gunakan statistik parametrik, dan jika data
tidak normal, gunakan statistik nonparametrik atau lakukan treatment agar data normal.
Tujuan uji normalitas adalah ingin mengetahui apakah dalam model regresi, variabel terikat, variabel bebas mempunyai distribusi
normal atau tidak. Untuk melihat normalitas dapat dilakukan dengan melihat histogram atau pola distribusi data normal. Apabila data tersebar
di area garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau garis histogramnya menunjukkan pola berdistribusi normal menyerupai
lonceng, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
3.8.2.2. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi diantara variabel independen. Korelasi
antar variabel independen yang satu dengan yang lainnya disebut dengan multikolinieritas. Ada tidaknya multikolinieritas dapat dideteksi dengan
melihat nilai tolerance dan variance inflation factor VIF, serta dengan
Universitas Sumatera Utara
31 menganalisis matriks korelasi variabel-variabel independen. Nilai cut off
yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolinearitas adalah jika nilai tolerance 0,1 atau sama dengan nilai VIF10, maka model
dapat dikatakan terbebas dari multikolinearitas.
3.8.2.3. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke
pengamatan yang lain Erlina, 2011:106. Model regresi yang baik adalah yang tidak terjadi heteroskedasitas. Metode yang dapat dipakai untuk
mendeteksi gejala heterokedasitas antara lain: metode grafik, park glejser, rank spearman dan barlett.
Dalam penelitian ini metode yang digunakan untuk mendeteksi gejala heteroskedasitas dengan melihat grafik plot antara nilai prediksi
variabel terikat ZPRED dengan residualnya SRESID. Deteksi ada tidaknya heteroskedasitas dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya
pola tertentu pada grafik scatterplot antara ZPRED dan SRESID dimana sumbu Y adalah Y yang telah diprediksi, dan sumbu X adalah residual Y
prediksi – Y sesungguhnya yang terletak di Studentized ketentuan
tersebut adalah sebagai berikut: 1 Jika ada titik-titik yang membentuk pola tertentu yang teratur maka
mengidentifikasikan telah terjadi heterokedasitas. 2 Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan
dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedasitas.
Universitas Sumatera Utara
32
3.8.2.4. Uji Autokorelasi
