25
25
Setelah uji validitas dilakukan, selanjutnya variabel-variabel yang valid diuji reliabilitasnya.
3.4. Metode Pengolahan dan Analisis Data
3.8.1 Normalitas Model Regresi
Uji normalitas pada model regresi digunakan untuk menguji apakah nilai residual terdistribusi secara normal atau tidak. Model regresi yang baik
adalah yang memiliki nilai residual yang terdistribusi secara normal. Cara untuk mendeteksinya adalah dengan uji statistik dengan One
Sample Kolmogorov Smirnov. Kriteria pengujiannya adalah sebagai berikut: Santoso, 2001
- Jika nilai Signifikansi Asym Sig 2 tailed 0,05, maka data berdistribusi normal.
- Jika nilai SignifikansiAsym Sig 2 tailed 0,05, maka data tidak berdistribusi normal.
Cara lain untuk mendeteksinya adalah dengan melihat penyebaran data pada sumber diagonal pada grafik NormalP-P Plotof regression
standardized sebagai dasar pengambilan keputusannya. Jika menyebar sekitar garis dan mengikuti garis diagonal maka model regresi tersebut telah
normal dan layak dipakai untuk memprediksi variabel bebas dan sebaliknya Ghozali, 2005.
3.8.2 Uji Multikolinearitas
Multikolinearitas adalah keadaan dimana terjadi hubungan linear yang sempurna atau mendekati antar variabel independen dalam model regresi.
Suatu model regresi dikatakan mengalami multikolinearitas jika ada fungsi linear yang sempurna pada beberapa atau semua independen variabel dalam
fungsi linear. Dan hasilnya sulit didapatkan pengaruh antara independen dan dependen variabel.
Cara untuk mengetahui ada atau tidaknya gejala multikoliniearitas antara lain dengan melihat nilai Variance Inflation Factor VIF dan
Tolerance, apabila nilai VIF kurang dari 10 dan Tolerance lebih dari 0,1 maka dinyatakan tidak terjadi multikoliniearitas Ghozali, 2005.
26
26
3.8.3 Uji
Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas adalah keadaan dimana terjadi ketidaksamaan varian dari residual untuk semua pengamatan pada model regresi. Untuk
mendeteksi ada tidaknya heterokedastisitas dengan meregresikan variabel- variabel bebas terhadap nilai absolute residual. Sebagai pengertian dasar,
residual adalah selisih antara nilai observasi dengan nilai prediksi, dan absolut adalah nilai mutlaknya. Jika nilai signifikansi antara variabel
independen dengan residual lebih dari 0,05 maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
Cara lain untuk mendeteksi ada tidaknya heterokedastisitas dengan melihat pola titik-titik pada scatterplots regresi. Jika titik-titik menyebar
dengan pola yang tidak jelas diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y maka tidak terjadi masalah heteroskedastisitasGhozali, 2005.
3.8.4 Uji Autokorelasi
Kategori