37
autokorelasi. Model regresi akan dapat dijadikan alat estimasi yang tidak bias jika telah memenuhi persyaratan BLUE
best linear unbiased estimator
yakni tidak terdapat heteroskedastistas, tidak terdapat multikolinearitas, dan tidak terdapat autokorelasi. Jika
terdapat heteroskedastisitas, maka varian tidak konstan sehingga dapat menyebabkan biasnya standar
error.
Jika terdapat multikolinearitas, maka akan sulit untuk mengisolasi pengaruh-pengaruh individual dari
variabel, sehingga tingkat signifikansi koefisien regresi menjadi rendah. Dengan adanya autokorelasi mengakibatkan penaksir masih
tetap bias dan masih tetap konsisten hanya saja menjadi tidak efisien. Oleh karena itu, uji asumsi klasik perlu dilakukan.
3.6.2.1 Uji Normalitas Data
Menurut Erlina dan Mulyani 2007 : 103, ”uji ini berguna untuk tahap awal dalam metode pemilihan analisis data. Jika data
normal, gunakan statistik parametrik dan jika data tidak normal gunakan statistik non parametrik atau lakukan treatment agar data
normal.” Menurut Ghozali 2005 : 110, ”uji normalitas bertujuan
untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Seperti diketahui bahwa
uji t dan F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal. Kalau asumsi ini dilanggar maka uji statistik
menjadi tidak valid untuk jumlah sampel kecil.”
Universitas Sumatera Utara
38
Ada dua cara untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak menurut Ghozali 2005 : 110,yaitu:
a. Analisis grafik
Salah satu cara termudah untuk melihat normalitas residual adalah
dengan melihat
grafik histogram
yang membandingkan antara data observasi dengan distribusi
yang mendekati distribusi normal. Metode yang lebih handal adalah dengan melihat
normal probability plot
yang membandingkan distribusi kumulatif dari distribusi normal.
Distribusi normal akan membentuk satu garis lurus diagonal dan plotnya data residual akan dibandingkan
dengan garis diagonal.Jika distribusi data residual normal, maka garis yang menggambarkan data sesungguhnya akan
mengikuti garis diagonalnya.
b. Analisis statistik
Uji statistik sederhana dapat dilakukan dengan melihat nilai kurtosis dan nilai Z skewness. Uji statistik lain yang dapat
digunakan untuk menguji normalitas residual adalah uji statistik non parametrik Kolmogorov-Smirnov K-S.
Pedoman pengambilan keputusan tentang data tersebut mendekati atau merupakan distribusi normal berdasarkan uji
Kolmogorov Smirnov dapat dilihat dari : i.
Nilai Sig. atau signifikan atau probabilitas 0,05, maka distribusi data adalah normal.
ii. Nilai Sig. atau signifikan atau probabilitas 0,05, maka
distribusi data adalah normal.
3.6.2.2 Uji Heteroskedastisitas
