3.9. Pengujian Asumsi Klasik
3.9.1. Uji Normalitas Data
Menurut Situmorang 2008 menyatakan bahwa tujuan uji normalitas ini adalah ingin mengetahui apakah distribusi sebuah data mengikuti atau mendekati
distribusi normal, yakni distribusi data dengan bentuk lonceng. Data yang baik adalah data yang mempunyai pola seperti distribusi normal, yakni distribusi data tersebut
tidak menceng ke kiri atau menceng ke kanan. Uji normalitas ini menggunakan metode pendekatan grafik. PP plot akan
membentuk plot antara nilai-nilai teoritis sumbu x melawan nilai-nilai yang didapat dari sampel sumbu y. Apabila plot dari keduanya berbentuk linier dapat didekati
oleh garis lurus, maka hal ini merupakan indikasi bahwa residual menyebar normal. Seringkali ditemui bahwa ujung-ujung plot pada pp plot agak menyimpang dari garis
lurus. Bila pola-pola titik yang terletak selain diujung-ujung plot masih berbentuk linier meskipun ujung-ujung plot agak menyimpang dari garis lurus, kita dapat
mengatakan bahwa sebaran data dalam hal ini residual adalah menyebar normal.
3.9.2. Uji Multikolinieritas
Multikolinieritas adalah kejadian yang menginformasikan terjadinya hubungan antara variabel-variabel dan hubungan yang terjadi cukup besar. Hal ini akan
menyebabkan perkiraan keberartian koefisien regresi yang diperoleh. Menurut Umar 2000 menyatakan bahwa jika terdapat multikolinieritas
sempurna akan berakibat koefisien regresi tidak dapat ditentukan, serta standard deviasi akan menjadi tak hingga. Jika multikolinieritas kurang sempurna maka
Universitas Sumatera Utara
koefisien regresi meskipun berhingga akan mempunyai standard deviasi yang besar, yang berarti pula koefisien-koefisiennya tidak dapat ditaksir dengan mudah
Pendekatan multikonieritas dalam penelitian ini menggunakan rumus yang dikembangkan oleh Usman 2006 sebagai berikut:
Di mana: R
2
= koefisien determinasi kuadrat dari koefisien korelasi i
= 1,2,3,…,n VIF
= Faktor varian inflasi
3.9.3. Uji Heteroskedastisitas
Kategori