3.6 Metode Analisis Data
Data yang telah terkumpul selanjutnya dianalisis untuk dapat memberikan jawaban dari masalah yang dibahas dalam penlitian ini. Metode analisis data yang
digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
3.6.1 Statistik Deskriptif
“Statistik ini digunakan untuk menginformasikan nilai minimum, maksimun, mean, standar deviasi, dan menguji apakah data berdistribusi normal
atau tidak” Wijaya, 2011 : 41. Dengan menggunakan software statistik SPSS Versi 17.
3.6.2 Pengujian Asumsi Klasik
Penggunaan analisis regresi dalam statistik harus bebas dari asumsi – asumsi klasik. Adapun pengujian asumsi klasik yang digunakan dalam penelitian
ini adalah uji normalitas, uji multikolonearitas, uji heteroskedatisitas, dan uji autokorelasi.
3.6.2.1 Uji Normalitas Data
Uji normalitas data bertujuan untuk mengetahui apakah dalam model regresi variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal Erlina,
2008: 100. Pengujian ini diperlukan karena untuk melakukan uji t dan uji F
Universitas Sumatera Utara
mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal. Jika asumsi ini tidak dipenuhi maka uji statistik menjadi tidak valid untuk jumlah sampel kecil.
Ada beberapa cara yang dapat digunakan untuk melihat normalitas data dalam penelitian ini.
1. Uji Kolmogrov Smimov, dalam uji ini terdapat pedoman yang digunakan
dalam pengambilan keputusan. • Jika nilai signifikan 0,05 maka distribusi data tidak normal.
• Jika nilai signifikan 0,05 maka distribusi data normal.
Menurut Erlina 2008 : 104 ada beberapa cara mengubah model regresi menjadi normal yaitu :
• Lakukan transformasi data ke bentuk lainnya. • Lakukan trimming, yaitu membuang data outlier
• Lakukan winsorizing, yaitu mengubah data yang di outlier ke suatu nilai tertentu.
2. Histogram, yaitu pengujian dengan menggunakan ketentuan bahwa data
normal berbentuk lonceng Bell Shaped . Data yang baik adalah daya yang memiliki pola distribusi normal. Jika data menceng ke kanan atau
menceng ke kiri berarti menunjukkan bahwa data tidak berdistribusi secara normal.
3. Grafik Normality Probablitiy Plot, ketentuan yang digunakan adalah :
• Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
Universitas Sumatera Utara
• Jika data menyebar jauh dari diagonal atau tidak mengikuti arah garis diagonal maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.
3.6.2.2 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah regresi mempunyai korelasi antar variabel independen. Multikolinearitas adalah ada tidaknya korelasi
yang sempurna atau korelasi yang tidak sempurna tetapi relatif tinggi pada variabel bebasnya. Cara yang digunakan untuk melihat adanya multikolinieritas
dapat dilakukan dengan dua pengujian yaitu : • Jika nilai VIF labih besar dari 10, maka terjadi multikolinieritas yang
cukup berat diantara variabel independen atau apabila jika korelasi diantara variabel independen lebih besar dari 0,8 Erlina, 2008 :
103.
3.6.2.3 Uji Heteroskedastisitas