3.6 Metode dan Teknik Analisis Data
Dalam penelitian ini, metode analisis data yang dilakukan dengan analisis statistik dan menggunakan software SPSS 16.0 for Windows .Dalam penggunaan
metode analisis regresi dalam pengujian hipotesis, terlebih dahulu diuji apakah model tersebut memenuhi asumsi klasik atau tidak.
3.6.1 Uji Asumsi Klasik
Sebelum menganalisis data, terlebih dahulu dilakukan uji asumsi klasik yaitu uji normalitas, uji multikolinearitas, uji heterokedastisitas, dan
uji autokorelasi.
3.6.1.1 Uji Normalitas
Tujuan uji normalitas menurut Ghozali 2005:110 adalah untuk mengetahui apakah dalam model regresi variabel penganggu
atau residual memiliki distribusi normal. Model regresi yang baik
adalah distribusi data normal atau mendekati normal. Uji normalitas
dilakukan dengan menggunakan pendekatan kolmogrov smirnov, dengan menggunakan tingkat signifikan 5 maka jika nilai Asymp.
Sig. 2-tailed diatas nilai signifikan 5 artinya variabel residual berdistribusi normal.
Ada beberapa cara mengubah model regresi menjadi normal menurut Erlina 2007:106, yaitu:
1 lakukan transformasi data ke bentuk lainnya, dapat dilakukan dalam bentuk logaritma natural, kemudian data diuji ulang
berdasarkan asumsi normalitas, 2 lakukan trimming, yaitu membuang data outlier,
3 lakukan winsorizing, yaitu mengubah nilai data yang outlier ke suatu nilai tertentu.
3.6.1.2 Uji Multikolinearitas
Menurut Ghozali 2005:91 uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi
diantara variable independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Ada tidaknya
multikolinearitas dapat dideteksi dengan melihat nilai tolerance dan VIF dengan ketentuan bila VIF 10 terjadi masalah
multikolinearitas yang serius. Menurut Ghozali 2005: 95 cara mengobati
multikolinearitas, yaitu : 1 menggabungkan data crossection dan time series pooling data,
2 keluarkan satu atau lebih variabel independen yang mempunyai korelas tinggi dari model regresi dan identifikasikan variabel
independen lainnya untuk membantu prediksi, 3 transformasi variabel, dapat dilakukan dalam bentuk logaritma
natural dan first difference atau delta.
3.6.1.3 Uji Heterokedastisitas
Uji heterokedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terdapat ketidaksamaan varians dari residual
satu pengamatan ke pengamatan lainnya. Jika varians dari residual
satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka terjadi homokedastisitas dan jika berbeda disebut heterokedastisitas.
Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heterokedastisitas.
3.6.1.4 Uji Autokorelasi
Kategori