40
2. Uji Asumsi Klasik
Untuk melakukan uji asumsi klasik atas data primer ini, maka peneliti melakukan uji multikolonieritas, uji normalitas dan uji heteroskedastisitas.
a. Uji Multikolonieritas
Pengujian multikolonieritas bertujuan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen Ghozali,
2013:91. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan terdapat problem multikoliniearitas multiko. Model regresi yang baik seharusnya tidak
terjadi korelasi di antara variabel independen. Untuk mendeteksi adanya problem multiko, maka dapat dilakukan dengan melihat nilai Tolerance dan
Variance Inflation Factor VIF serta besaran korelasi antar variabel independen. Suatu model regresi dapat dikatakan bebas multiko jika
mempunyai nilai VIF kurang dari 10, dan nilai tolerance tidak kurang dari 0,1. Jadi dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolonieritas antar variabel
independen dalam model regresi ini Ghozali, 2013:93.
b. Uji Normalitas
Pengujian normalitas ini bertujuan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi, variabel dependen dan variabel independen atau keduanya
mempunyai distribusi normal atau tidak Ghozali, 2013:110. Model regresi yang baik adalah distribusi data normal atau mendekati normal. Cara
mendeteksinya yaitu dengan melihat penyebaran data titik pada sumbu diagonal dari garfik. Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan
mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi memenuhi asumsi
41 normalitas. Sedangkan jika data menyebar jauh dari garis diagonal dan atau
tidak mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas Ghozali, 2013:110
c. Uji Heteroskedastisitas
Pengujian heterokedastisitas ini bertujuan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi, terjadi ketidaksamaan varians dari residual dari satu
pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varians dari residual dari suatu pengamatan
ke pengamatan
yang lain
tetap, maka
disebut homoskedastisitas. Jika varians berbeda, disebut heteroskedastisitas. Model
regresi yang baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas. Cara mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas yaitu dengan melihat ada atau tidaknya
pola tertentu pada grafik, dimana sumbu X adalah Y yang telah diprediksi, dan sumbu X adalah residual Y prediksi
– Y sesungguhnya yang telah di studentized. Jika pola tertentu, seperti titik-titik poin-poin yang ada
membentuk suatu pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar kemudian menyempit, maka telah terjadi heteroskedastisitas. Jika tidak ada
pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas Ghozali, 2013:105.
3. Uji Koefisien Determinasi
Koefisien Determinasi R² pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai
koefisien determinasi adalah antara 0 nol dan 1 satu. Nilai R² yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi