59
2 Uji Normalitas Secara Statistik
Uji normalitas secara grafik dapat menyesatkan apabila tidak berhati-hati dalam melihatnya. Oleh sebab itu dianjurkan untuk
melengkapi uji normalitas secara grafik dengan uji normalitas secara statistik Ghozali, 2011:163. Selain dengan melihat kurva
normal p-plot, uji normalitas juga dapat dilakukan menggunakan uji kolmogorov-smirnov.Dalam uji ini apabila nilai sig. 0,05
maka data tidak terdistribusi dengan normal. Namun, jika nilai sig. 0,05 maka data terdistribusi dengan normal Santoso, 2012:193-
196.
2. Uji Multikolonieritas
Uji Multikolonieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan
adanya korelasi
antar variabel
bebas independen
Ghozali,2009:95 . Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Jika variabel independen saling berkolerasi,
maka variabel-variabel tidak orthogonal. Variabel orthogonal adalah variabel independen yang nilai korelasi antar sesama variabel independen sama dengan
nol. Multikolonieritas dapat juga dilihat dari nilai tolerance dan lawannya Varience Inflantion Factor VIF. Kedua ukuran ini menunjukan setiap
variabel independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Setiap variabel independen menjadi variabel dependent terikat dan
diregres terhadap variabel independen lainnya. Tolerance mengukur variabilitas variabel independen yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh
60
variabel independen lainnya. Jadi nilai Tolerance yang rendah sama dengan nilai VIF tinggi Karena VIF = 1Tolerance. Nilai Cutoff yang umum dipakai
untuk menunjukan adanya multikolonieritas adalah nilai Tolerance ≤ 0,10 atau
sama deng an nilai VIF ≥ 10.
3. Uji Heterokedasitas
Heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke
pengamatan lainnya. Heteroskedastisitas menunjukkan bahwa variasi variabel tidak sama untuk semua pengamatan. Jika residual satu pengamatan
ke pengamatan lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang
homoskedastisitas atau tidak heteroskedastisitas. Uji heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan 2 langkah yaitu secara grafik dan secara statistik,
adapun hasil pengujian heteroskedastisitas dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
a. Uji heteroskedastisitas secara grafik Scatterplot
Deteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot antara SRESID
dan ZPRED dimana sumbu Y adalah Y yang diprediksi, dan sumbu X adalah residual Y prediksi - Y sesungguhnya yang telah di studentized
Ghozali,2011:125-126.
61
b. Uji heteroskedastisitas secara statistik
Uji heteroskedastisitas juga dapat dilakukan dengan menggunakan uji glesjer yaitu dengan tujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi
ketidaksamaan variance dari residualsatu pengamatan ke pengamatan yang lain. Apabila koefisien korelasi dari masing-masing variabel bebas ada yang
signifikan pada tingkat kekeliruan dibawah 5, mengindikasikan adanya gejala heteroskedastisitas dan jika nilai signifikan pada tingkat kekeliruan di
atas 5, mengindentifikasikan tidak adanya gejala heteroskedastisitas.
G. Analisis Regresi Linear Berganda
