Asumsi Analisis Diskriminan Teknik Analisis Data
49
1 Uji Asumsi Klasik
a Uji normalitas Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam
model variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Kalau asumsi ini dilanggar maka uji statistic menjadi
tidak valid untuk jumlah sampel kecil. Ada dua cara untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak
yaitu dengan analisis grafik dan uji statistik. Dalam melakukan uji normalitas dapat diketahui
dengan menggunakan Kolmogorov-Smirnov Test. Dalam uji normalitas ini, diperoleh hipotesis:
Ho : Variable bebas tidak terdistribusi secara normal Hi : Variable bebas terdistribusi secara normal
Apabila rasio Kolmogorov-Smirnov berada lebih dari nilai signifikasni 0,05 maka Ho ditolak, apabila kurang dari nilai
signifikansi maka Ho diterima dan Hi ditolak. b Uji Multikoleaniearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas
independent. Model yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi
diantara variabel
independent. Jika
variabel independent saling berkorelasi, maka variabel-variabel ini tidak
orthogonal. Variabel orthogonal adalah variabel independent sama dengan nol.
Uji multikolinerietas pada suatu model dapat dilihat dari
50
nilai VIF Variance Inflation Factor tidak lebih dari 10 dan nilai tolerance tidak kurang dari 0,1. Semakin tinggi VIF maka
tolerance semakin rendah. Sehingga model dapat dikatakan terbebas dari multikolinerietas.
Dalam uji multikolinearitas ini diperoleh hipotesis sebagai berikut:
Ho : Tidak terdapat hubunganpengaruh antar variable bebas Hi : Terdapat hubunganpengaruh antar variable bebas
Apabila nilai VIF Variance Inflation Factor kurang dari 10 dan nilai tolerance kurang dari 0,1 maka Ho diterima.
Namun apabila VIF Variance Inflation Factor lebih dari 10 dan nilai tolerance lebih dari 0,1tersebut maka Ho ditolak.
c Uji Heterokesditas Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam
model terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance dari
residual atau pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut
homoskedastisitas dan
jika berbeda
disebut heteroskedastisitas.
Model yang baik adalah yang homoskedastisitas atau tidak terjadi heterokedastisitas. Kebanyakan data crossection
mengandung situasi heteroskedastisitas karena data ini menghimpun data yang mewakili berbagai ukuran kecil,
sedang, dan besar.
51
Salah satu cara untuk melihat apakah terjadi ketidaksamaan variance adalah dengan melihat grafik scatter
plot. Dalam uji ini, diperoleh hipotesis sebagai berikut:
Ho : Tidak Terjadi kesamaan variance dari data yang diamati atau terjadi heterokedastisitas.
Hi : Terjadi kesamaan variance dari data yang diamati atau tidak terjadi heterokedastisitas.
Apabila tidak terdapat pola tertentu pada scatter plot, maka dapat dikatakan bahwa Ho ditolak yang berarti Hi diterima.
Apabila terdapat pola tertentu pada grafik scatter plot, maka dapat dikatakan bahwa Ho diterima, yang artinya dalam model terdapat
heterokedasitas.
2 Mengidentifikasi Variabel Diskriminan
Identifikasi variable bertujuan untuk mengetahui apakah variabel-variabel penelitian dapat digunakan untuk menguji
perbedaan antar kelompok. Hipotesis dalam identifikasi ini adalah sebagai berikut:
Ho : Variabel tersebut
tidak dapat
digunakan untuk
mengidentifikasi perbedaan antar kategori Hi : Variabel tersebut dapat digunakan untuk mengidentifikasi
perbedaan antar kategori. Kriteria dalam identifikasi ini adalah apabila jika nilai Sig.
F-test pada table test of Equality of Group Mean kurang dari taraf
52
signifikansi 0,05 maka Ho ditolak. Apabila lebih besar dari taraf
signifikansi maka Ho diterima. 3
Menentukan Fungsi Diskriminan
Menurut Santoso, 2002:164, kegunaan fungsi diskriminan adalah untuk mengetahui sebuah case dalam hal ini seorang
pelanggan masuk pada grup yang satu ataukah tergolong pada grup yang lainnya. Hipotesis yang digunakan adalah sebagai
berikut: Ho: Tidak terdapat perbedaan rata-rata antara dua kategori.
Hi: Terdapat perbedaan rata-rata antara dua kategori. Kriteria dalam menentukan fungsi diskriminan ini adalah
apabila jika nilai nilai Sig. F test tabel Wilk’s Lambda kurang dari
taraf signifikansi 0,05 maka Ho ditolak. Apabila lebih besar dari taraf signifikansi maka Ho diterima. Hi diterima artinya fungsi
diskriminan yang dibentuk memang benar-benar bisa membedakan kelompok yang satu dengan kelompok yang lain.
53