Uji Normalitas Data Uji Multikolinearitas Uji Heteroskedastisitas

F. Metode Analisis Data 1. Pengujian Asumsi Klasik

a. Uji Normalitas Data

Tujuan uji normalitas adalah ingin mengetahui apakah dalam model regresi variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Uji ini berguna untuk tahap awal dalam metode pemilihan analisis data. Jika data normal, maka digunakan statistik parametrik, dan jika data tidak normal, maka digunakan statistik nonparametrik atau lakukan treatment agar data normal. Peneliti menggunakan uji Kolmogorov Smirnov untuk menguji normalitas data. Apabila probabilitas 0,05 maka distribusi data normal dan dapat digunakan regresi berganda. Selain itu, uji normalitas juga dapat dilakukan dengan melakukan analisis grafik normal probability plot dan grafik histogram.

b. Uji Multikolinearitas

Menurut Erlina 2008: 105 “multikolinearitas adalah situasi adanya korelasi variabel-variabel independen antara yang satu dengan yang lainnya”. Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi di antara variabel independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Menurut Nugroho 2005: 58 deteksi multikolenaritas pada suatu model dapat dilihat yaitu jika nilai Variance Inflation Factor VIF Universitas Sumatera Utara tidak lebih dari 10 dan nilai Tolerance tidak kurang dari 0,1 maka model dapat dikatakan terbebas dari multikolenearitas.

c. Uji Heteroskedastisitas

Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk melihat apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variabel dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas. Mengukur ada tidaknya heteroskedasititas dapat dilakukan dengan dua pendekatan. Pendekatan pertama dapat dilakukan dengan pendekatan grafik yakni melihat grafik Scatterplot. Cara memprediksi pola gambar Scatterplot adalah sebagai berikut: 1 titik- titik data menyebar di atas dan di bawah atau di sekitar angka 0, 2 titik- titik data tidak mengumpul hanya di atas atau di bawah saja, 3 penyebaran titik- titik data tidak boleh membentuk pola bergelombang melebar, 4 penyebaran titik- titik data sebaiknya tidak berpola. Pendekatan kedua adalah pendekatan statistik yakni menggunakan uji glejser. Data tidak terkena heterokedastitas jika nilai signifikan lebih besar dari 0,05 Universitas Sumatera Utara

d. Uji Autokorelasi