1. Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik digunakan untuk menguji apakah model regresi benar-benar menunjukkan hubungan yang signifikan dan representatif.
Ada empat pengujian dalam uji asumsi klasik, yaitu : a.
Uji Normalitas Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam
model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Dalam uji normalitas ini ada 2 cara untuk
mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak, yaitu dengan analisis grafik dan uji statistik Ghozali, 2009.
Alat uji yang digunakan adalah uji statistik dengan Kolmogorov-Smirnov Z 1-Sample K-S.
Dasar pengambilan keputusan uji statistik dengan Kolmogorov-Smirnov Z 1-Sample K-S adalah Ghozali,
2009: 1
Jika nilai Asymp. Sig. 2-tailed kurang dari 0,05, maka H0 ditolak. Hal ini berarti data residual
terdistribusi tidak normal. 2
Jika nilai Asymp. Sig. 2-tailed lebih besar dari 0,05, maka H0 diterima. Hal ini berarti data residual
terdistribusi normal.
b. Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel
bebas independen Ghozali 2011:105. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel
independen. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolinieritas, dapat dilihat dari nilai tolerance dan
lawannya variance inflation factor VIF. Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel independen manakah yang
dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Tolerance mengukur variabilitas variabel independen yang terpilih yang
tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya.Model Regresi yang baik seharusnya tidak terjadi Multikolinieritas.
Multikolineritas dapat dilihat dari nilai tolerancedan VIF VarianceInflation Factor. Untuk terbebas dari masalah
multikoliniearitas, nilai tolerance harus ≤ 10 Ghozali,
2011:105-106. c.
Uji Heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam
model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain Ghozali, 2011. Jika
variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain
tetap, maka disebut Homoskedastisitas dan jika berbeda disebut Heteroskedastisitas. Pengujian dilakukan dengan uji Glejser
yaitu dengan meregres variabel independen terhadap absolute residual. Jika variabel independen signifikan secara statistik
memengaruhi variabel dependen, maka ada indikasi terjadi heteroskedastisitas.
Kriteria yang biasa digunakan untuk menyatakan apakah terjadi heteroskedastisitas atau tidak diantara data
pengamatan dapat dijelaskan dengan menggunakan koefisien signifikansi. Koefisien signifikansi harus dibandingkan dengan
tingkat signifikansi yang ditetapkan sebelumnya α= 5.
Apabila koefisien signifikansi nilai probabilitas lebih besar dari tingkat signifikansi yang ditetapkan, maka dapat
disimpulkan tidak terjadi heteroskedastisitas. d.
Uji Autokorelasi Uji autokorelasi digunakan untuk menguji apakah
dalam model regresi linear terdapat korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada
periode t-1 sebelumnya. Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi. Untuk mendeteksi ada
tidaknya autokorelasi penelitian ini menggunakan metode uji Durbin-Watson DW test. Metode Durbin-
Watsonmenggunakan titik kritis yaitu batas bawah dl dan batas atas du. Hipotesis yang akan diuji dalam penelitian ini adalah:
H tidak adanya autokorelasi, r = 0 dan H
a
ada autokorelasi, r
≠ 0.Tabel 1. Tabel pengambilan keputusan Uji Autokorelasi Nilai Statistik d
Hasil 0 d dl
Ada autokorelasi dl d du
Tidak ada keputusan du d 4-du
Tidak ada autokorelasi 4-du d 4-dl
Tidak Ada Keputusan 4-dl d 4
Ada autokorelasi sumber : Ghozali, 2011
2. Uji Regresi Linier Berganda
Kategori