a. Uji Normalitas Data
Uji normalitas data digunakan untuk mengetahui apakah data yang akan dianalisis tersebut berdistribusi normal atau tidak. Uji
normalitas data dalam penelitian ini menggunakan uji
Kolmogorov- Smirnov
. Uji
Kolmogorov-Smirnov
menggunakan bantuan SPSS versi 19 untuk mengetahui apakah data berdistribusi normal atau
tidak haya dilihat pada baris
Asymph. Sig
2-
tailed
. Jika nilai tersebut kurang dari taraf signifikansi yang ditentukan misalnya 5
maka data tersebut tidak berdistribusi normal, sebaliknya jika
Asymph. Sig
lebih dari atau sama dengan 5 maka data berdistribusi normal Muhson, 2005.
b. Uji Multikolinearitas
Multikolinearitas artinya
antara variabel
independen yang
terdapat dalam model memiliki hubungan yang mendekati sempurna Koefisien
tinggi atau = 1. Adanya multikolinearitas akan
menyebabkan ketidakpastian
estimasi, sehingga
mengarah kesimpulan yang menerima hipotess nol. Menurut Ghozali 2011
untuk menguji ada tidaknya gejala multikolinearitas digunakan
Tolerance Value
atau
Variance Inflation F actor
VIF. Jika nilai VIF dibawah 10 dan
Tolerance Value
diatas 0,10 maka tidak terjadi multikolinearitas dan sebaliknya, jika nilai VIF diatas 10 dan
Tolerance Value
dibawah 0,10
maka terdapat
gejala multikolinearitas .
c. Autokorelasi
Autokorelasi adalah keadaan residual pada periode pengamatan berkorelasi
dengan residual
lain. Autokorelasi
menyebabkan parameter yang diestimasi menjadi bias dan variannya tidak minimal
serta tidak efisiennya parameter atau estimasi. Salah satu cara untuk mendeteksi adanya autokorelasi adalah dengan uji
Durbin Watson
. Uji ini sangat populer digunakan dalam mendeteksi ada tidaknya
autokorelasi dalam model estimasi. Nilai d-hitung ini otomatis dihitung oleh SPSS ketika diregres dan desdiakan hasilnya bersama-
sama dalam
tampilan regresi.
Caranya adalah
dengan membandingkan nilai DW hitung dengan DW tabel. Jika nilai DW
hitung DW tabel maka tidak terdapat autokorelasi dalam model tersebut Ghozali, 2011.
Pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi didasarkan pada ketentuan berikut:
Tabel 3. Pengambilan Keputusan Ada Tidaknya Autokorelasi Hipotesis nol
Keputusan Jika
Tidak ada autokorelasi positif Tidak ada autokorelasi positif
Tidak ada autokorelasi negatif Tidak ada autokorelasinegatif
Tidak ada autokorelasi positfnegatif Tolak
No decision
Tolak
No decision
Terima 0 d dl
dl ≤ d ≤ du
4 – dl d 4
4 – du ≤ d ≤ 4 – du
Du d 4 - du Sumber: Ghozali 2011
Kategori