menghasilkan solusi yang tepat, ekonomis, dapat diandalkan, cepat, mudah untuk digunakan dan dimengerti.
3.7.1
Metode Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif adalah statistik yang berfungsi untuk mendeskripsikan atau memberikan gambaran terhadap obyek yang diteliti melalui data sampel atau populasi
sebagaimana adanya, tanpa melakukan analisis dan membuat kesimpulan yang berlaku sugiono 2011:29.
3.7.2 Uji Asumsi Klasik
Pendugaan nilai koefisien regresi dengan metode kuadrat terkecil OLS bertujuan untuk mencapai kondisi yang baik. Untuk mancapai kondisi yang baik,
maka persamaan regresi harus memenuhi asumsi klasik. Sebelum pengujian hipotesis, terlebih dahulu data diuji apakah terdapat kondisi normality,
multicollinearity dan heterokedastisitas.
3.7.2.1 Uji Normalitas Data
Uji normalitas data bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Kalau nilai residual
tidak mengikuti distribusi normal, uji statistik menjadi tidak valid untuk jumlah sampel kecil. Cara untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau
tidak ada dua, yaitu analisis grafik dan analisis statistik. Normalitas dapat dideteksi dengan melihat penyebaran data titik pada sumbu diagonal dan grafik
dengan melihat histogram dari residualnya. Dasar pengambilan keputusannya adalah:
1 Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogramnya menunjukkan pola berdistribusi normal, maka model
regresi memenuhi asumsi normalitas, 2 Jika data menyebar jauh dari diagonal dan tidak mengikuti arah garis diagonal
atau grafik histogram tidak menunjukkan data berdistribusi normal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.
Uji statistik yang dapat digunakan untuk menguji normalitas residual adalah uji statistik Kolmogorov-Smirnov K-S. Uji K-S dibuat dengan membuat
hipotesis: H0 : Data residual berdistribusi normal
Ha : Data residual tidak berdistribusi normal Bila signifikansi 0,05 dengan α = 5 berarti distribusi data normal dan
H0 diterima, sebaliknya bila nilai signifikan 0,05 berarti distribusi data tidak normal dan Ha diterima
3.7.2.2 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi diantara variabel independen. Model regresi yang baik
seharusnya menunjukkan tidak terjadinya korelasi diantara variabel independen. Ada tidaknya multikolonieritas dapat dideteksi dengan melihat:
1 Melihat nilai tolerance, Nilai cutoff yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolonieritas adalah nilai tolerance 0,10.
2 Melihat nilai variance inflation factor VIF, Nilai cutoff yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolonieritas adalah nilai VIF 10.
3 Menganalisis matrik korelasi variabel-variabel independen untuk matrik korelasi adanya indikasi multikolonieritas dapat dilihat jika antar variabel
independen ada korelasi yang cukup tinggi umumnya diatas 0,95. 4 Melihat nilai Condition Index CI, Jika nilai CI antara 10 dan 30 terdapat
multikolinearitas moderat ke kuat, sedangkan jika nilai CI 30 artinya terdapat multikolinearitas sangat kuat.
3.7.2.3 Uji Heteroskedastisitas
