3.10.2 Uji asumsi klasik
Sebelum melakukan analisis regresi, agar didapat perkiraan yang efisien dan tidak bias maka dilakukan uji asumsi klasik. Beberapa kriteria persyaratan
asumsi klasik yang harus dipenuhi.
3.10.2.1 Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah distribusi sebuah data mendekati distribusi normal, yaitu data dengan bentuk lonceng, data tidak
melenceng ke kiri dan kanan, dan titik-titik mengikuti data di sepanjang garis diagonal. Untuk memastikan apakah data di sepanjang garis diagonal berdistribusi
normal maka dilakukan uji kolmogrov smirnov. Dengan menggunakan tingkat signifikan 5, maka jika nilai Asymp. Sign 2-tailed diatas nilai signifikan 5
0,05 artinya variabel residual berdistribusi normal.
3.10.2.2 Uji Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedastisitas merupakan varians variabel independent yang konstan untuk setiap nilai tertentu variabel independent homokedastisita. Alat
untuk menguji heteroskedastisitas dibagi menjadi dua bagian yaitu analisis grafik dan uji glejser. Melalui analisis grafik, suatu model regresi dianggap tidak terjadi
heteroskedastisitas apabila titik-titik menyebar secara acak tidak membentuk suatu pola tertentu yang jelas serta tersebar baik di atas maupun di bawah angka nol
pada sumbu Y, sedangkan kriteria glejser adalah : a.
Jika nilai signifikan 0,5 maka tidak mengalami gangguan heteroskedastisitas.
Universitas Sumatera Utara
b. .Jika nilai signifikan 0,5 maka mengalami gangguan
heteroskedastisitas.
3.10.2.3 Uji Multikolinearitas
Uji Multikolinearitas artinya variabel independent yang satu dengan variabel yang lain dalam model regresi berganda tidak saling berhubungan secara
sempurna atau mendekati sempurna. Untuk mengetahui tidak adanya gejala multikolinearitas dapat dilihat dari besarnya nilai tolerance dan VIF Variance
inflation Factor dengan menggunakan program SPSS. Tolerance mengukur
variabilitas variabel terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independent lainnya. Nilai umum yang biasa dipakai adalah nilai tolerance 0,1 atau nilai VIF
5, maka tidak terjadi multikolinearitas. Dan model yang baik apabila tidak terjadi multikolinearitas.
3.10.3 Analisis Regresi Sederhana