41
3.5.2 Uji Asumsi Klasik 3.5.2.1 Uji Normalitas
Uji Normalitas digunakan untuk mengetahui apakah dalam model regresi kedua variabel yang ada yaitu variabel bebas dan terikat mempunya distribusi data
yang normal atau mendekati normal Ghozali, 2005. Ada dua cara untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak yaitu dengan analisis
grafik dan uji statistik. Alat analisis yang digunakan dalam uji ini adalah
histogram
dan metode
normal probabitility plot
yang membandingkan distribusi kumulatif dari data sesungguhnya dengan distribusi kumulatif dari distribusi
normal. Distribusi normal akan membentuk satu garis lurus diagonal, dan
ploting
data akan membandingkan dengan garis diagonal. Jika distribusi data adalah normal, maka garis yang menggambarkan data seseungguhnya akan mengikuti
garis diagonalnya. Alat analisis lain yang digunakan adalah dengan alat uji Kolmogrov-
Smirnov. Alat uji ini digunakan untuk memberikan angka-angka yang lebih detail untuk menguatkan apakah terjadi normalitas atau tidak dari data-data yang
digunakan. Normalitas terjadi apabila hasil dari uji Kolmogrov-Smirnov lebih dari 0,05 Ghozali, 2005.
3.5.2.2 Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya kolerasi anta variabel bebas independen. Model regresi ya ng baik
seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Jika variabel
42 independen saling berkorelasi, maka variabel-variabel ini tidak ortogonal. Variabel
ortogonal adalah variabel independen yang nilai korelasi antar sesama variabel indepe nden sama dengan nol Ghozali, 2006. Var iabel yang menyebabkan
multikolinieritas ditunjukkan dengan nilai toleransi yang lebih kecil dari 0,1 nilai tolerance 0,1 atau nilai VIF
Va ria nce Infla tion Fa ctor
yang lebih besar daripada 10 VIF 10. Jika tolerance value 0,10 dan VIF 10 maka tidak terjadi
multikolinieritas.
3.5.2.3 Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji pakah dalam model regresi linier terdapat korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan
pengganggu pada periode t-1 sebelumnya. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan problem autokorelasi. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan
sepanjang waktu berkaitan satu sama lain Ghozali, 2006. Untuk mendeteksi ada tidaknya autokorelasi, dilakukan alat analisis Durbin-Watson statis
intellectual capital
. Skala pengujian autokorelasi didasarkan pada nilai table Durbin-Watson, sehingga diketahui nilai dl dan du dengan mencarai berdasarkan banyak variabel
k dan banyak sampel n.
3.5.2.4 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi terjadi ketidaksamaan
variance
dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika
variance
dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap maka disebut homoskedastisitas. Cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya
43
heterokedastisitas dengan melihat
grafik plot
antara nilai-nilai prediksi variabel terikat dependen yaitu ZPRED dengan residual SRESID Ghozali, 2006.
3.5.3 Analisis Regresi
