74
e. BI rate
BI ratesuku bunga adalah suku bunga kebijakan yang mencerminkan sikap atau stance kebijakan moneter yang ditetapkan oleh Bank Indonesia dan
diumumkan kepada publik.
12
Dalam penelitian ini, data BI rate bersumber dari hasil pubilkasi oleh Bank Indonesia.
C. Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik dalam penelitian ini dilakukan guna memperoleh hasil regresi yang bisa dipertanggungjawabkan dan mempunyai hasil yang tidak bias.
Dari pengujian tersebut asumsi-asumsi yang harus dipenuhi adalah data yang dihasilkan terdistribusi normal normalitas, tidak terdapat korelasi yang erat
antara variabel independen multikolinearitas, tidak terdapat korelasi residual periode t dengan t-1 autokorelasi, dan tidak terjadi ketidaksamaan varian dari
residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain heterokedastisitas. Adapun pengujian asumsi klasik terdiri dari :
1. Uji Normalitas
Menurut Ghozali
13
, uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal.
Seperti diketahui bahwa uji t dan uji F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal. Jika asumsi ini dilanggar maka uji statistik menjadi
12
http:finansial.bisnis.comread2015011411390588apa-pengertian-fungsi-sejarah-bi- rate-simak-selengkapnya
diakses pada 21 April 2015.
13
Imam Ghozali, Aplikasi analisis Multivariate dengan Program SPSS, Semarang: Universitas Diponegoro, 2011, h.160.
75
tidak valid untuk jumlah sampel kecil. Cara untuk mengetahui normalitas residual adalah melalui analisis grafik Histogram dan Normal P-Plot, dan analisis
statistik Kolmogorov
– Smirnov . Analisis grafik, yaitu dengan melihat grafik
Histogram dan grafik P-Plot yang membandingkan distribusi komulatif dari distribusi normal, dasar pengambilan keputusan:
1.Jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi normal, maka model
regresi memenuhi asumsi normalitas. 2.Jika data menyebar jauh dari garis diagonal atau tidak mengikuti arah garis
diagonal atau grafik histogram tidak menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.
Analisis statistik yaitu melalui uji Kolmogorov
– Smirnov dimana bila nilai asymp sig 2 tailed dibawah 0,05 maka data dalam penelitian ini telah
berdistribusi secara normal. Apabila ditemukan data yang tidak berdistribusi normal, maka data perlu
ditransformasi agar data terdistribusi normal. Untuk menormalkan data sebelumnya harus mengetahui terlebih dahulu bagaimana bentuk histogram dari
data yang ada. Berikut ini bentuk-bentuk histogram yang akan dijadikan acuan sebelum menentukan jenis transformasi data yang tepat.
76
77
2. Uji Heteroskedastisitas
Menurut Ghozali
15
, uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual pengamatan satu
ke pengamatan yang lain. Jika varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homoskedastisitas begitu juga sebaliknya
jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Adapun beberapa cara untuk mendeteksi
ada atau tidaknya heteroskedastisitas: 1. Melihat grafik plot antara nilai prediksi variabel terikat dependen yaitu
ZPRED dengan residualnya SRESID. Deteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot
anatara SRESID dan ZPRED dimana sumbu Y adalah Y yang telah diprediksi, dan sumbu X adalah residual Y prediksi
– Y sesungguhnya yang telah di studentized.
Dasar analisis: 1.Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang
yang teratur
bergelombang, melebar
kemudian menyempit,
maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas.
2. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
15
Ibid., h.139.
