40
3.8.3. Uji Asumsi Klasik
Uji penyimpangan asumsi klasik dilakukan untuk memenuhi beberapa penyimpangan yang terjadi pada data yang digunakan untuk penelitian. Hal ini
agar model regresi bersifat BLUE. Menurut Toerema Gauss-Markow, kriteria BLUE yaitu Gujarati, 1995 dalam Susanti 2010 yaitu:
a. Best
= yang terbaik b.
Linear = merupakan kombinasi linear dari data sampel
c. Unbiased
= rata-rata atau nilai harapan E b
i t
harus sama dengan nilai yang sebenarnya.
d. Efficient estimator
= memiliki varians yang minimal di antara pemerkira lain yang tidak bias.
Asumsi yang digunakan pada penelitian ini yaitu uji normalitas, multikolinearitas, heteroskedastisitas dan autokorelasi yang secara rinci dijelaskan sebagai berikut:
3.8.3.1 Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal Ghozali, 2006. Uji
normalitas ini menggunakan histogram sebagai salah satu alat untuk membandingkan antara data hasil observasi dengan distribusi yang mendekati
normal. Selain itu juga dilakukan dengan melihat
probability plot
yang membandingkan antara distribusi kumulatif dari data sesungguhnya dengan
distribusi normal. Garis lurus diagonal akan dibentuk oleh distribusi normal dan plotting data akan dibandingkan dengan garis diagonal. Jika distribusi data
Universitas Sumatera Utara
41 normal, maka garis yang menunjukkan data sesungguhnya akan mengikuti garis
diagonalnya Ghozali, 2006.
3.8.3.2 Uji multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah pada model regresi terdapat korelasi antarvariabel bebas. Pada model yang baik tidak boleh terjadi
korelasi diantara variabel bebas Ghozali, 2006. Untuk mendeteksi ada tidaknya multikolinearitas dalam model regresi dapat dilihat dari
tolerance value
atau
variance inflation factor
VIF. Sebagai dasar dapat disimpulkan: 1. Jika nilai tolerance 0,1 dan nilai VIF 10, maka dapat disimpulkan
bahwa tidak ada multikolinearitas antarvariabel independen dalam model regresi.
2. Jika nilai tolerance 0,1 dan nilai VIF 10, maka dapat disimpulkan bahwa ada multikolinearitas antarvariabel independen dalam model
regresi.
3.8.3.3 Uji heteroskedastisitas
Uji ini bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain. Jika
variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homokedastisitas dan jika berbeda disebut heterokedastisitas. Model regresi yang
baik adalah yang homokedastisitas atau tidak terjadi heterokedastisitas Ghozali, 2006. Heterokedastisitas dapat diuji dengan menggunakan scatter plot v untuk
Universitas Sumatera Utara
42 mengetahui adanya tingkat signifikasi. Tidak ada gejala heterokedastisitas
ditunjukkan dengan tingkat signifikasi berada di atas 5 persen. Apabila berada di bawah 5 persen berarti terdapat gejala heterokedastisitas Ghozali, 2006.
3.8.3.4 Uji autokorelasi
Kategori