2. Analisis Statistik
Untuk mendereksi normalitas data dapat dilakukan melalui analisis statistik yang dapat dilihat melalui Kolmogorov-Smirnov test K-S. Data
pengambilan keputusan dalam uji K-S yaitu: a. apabila probabiltas nilai Z uji K-S signifikan secara statistik maka Ho
ditolak, yang berarti terdistribusi tidak normal, b. apabila probabilitas nilai Z uji K-S tidak signifikan statistik maka Ho
diterima, yang berarti data terdistribusi normal.
3.8.2 Uji Heteroskedastisitas
Uji heterokedastisitas dilakukan untuk menguji apakah dalam sebuah model regrsi terjadi ketidaksamaan varians dari residual dari satu
pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varians dari residual dari suatu pengamatan ke pengamatan yang tetap, maka disebut Homoskedastisitas.
Dan jika varians berbeda, maka disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang tidak terjadi heteroskedastisitas.
Model regresi yang baik adalah yang homokedasitas atau tidak terjadi heteroskedasitas. Untuk mendeteksi adanya heterokedastisitas
dilakukan dengan melihat grafik plot antara nilai prediksi variabel terikat ZPRED dengan residualnya SRESID.
Dasar analisis yang digunakan dalam uji heterokedastisitas dijelaskan sebagai berikut:
a. jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang membentuk suatu pola tertentu teratur, bergelombang, melebar, kemudian menyempit maka
mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas, b. jika tidak ada pola tertentu serta titik-titik menyebar diatas dan
dibawah angka nol pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas, maka mengindikasikan terlah terjadi heteroskedastisitas. Analisis dengan
grafik plots memiliki kelemahan yang cukup signifikan oleh karena jumlah pengamatan mempengaruhi hasil ploting. Semakin sedikit jumlah
pengamatan, semakin sulit untuk menginterpretasikan hasil grafik plot.
Universitas Sumatera Utara
3.8.3 Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dan
kesalahan pengganggu pada pada periode sebelumnya t - l Wijaya, 2009:122. Apabila terjadi korelasi maka hal tersebut menunjukkan adanya
problem autokorelasi. Masalah autokorelasi sering terjadi pada data time series data runtun waktu. Sementara itu, pada data cross section
crosssectional, autokorelasi sangat jarang terjadi sehingga uji autokorelasi tidak wajib dilakukan pada penelitian yang menggunakan data cross section
penelitian yang dilakukan hanya dalam kurun waktu tertentu dan biasanya menggunakan kuesioner. Uji autokorelasi dapat dilakukan dengan uji
Durbin-Watson, uji Langrage Multiplier LM, uji statistik Q, dan uji Run Test. Uji autokorelasi yang paling sering digunakan oleh peneliti adalah uji
Durbin-Watson.
3.8.4 Uji Multikolinearitas
Kategori