45
residual berdistribusi normal. Sebaliknya, jika nilai signifikansi lebih kecil dari 0.05 maka data residual tidak berdistribusi normal.
3.6.2.2 Uji Multikolinearitas
Tujuan uji multikolinearitas menurut Ghozali 2005 adalah untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi
antar variabel independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel bebasnya. Pengujian terhadap ada
tidaknya multikolinearitas dalam model regresi dapat dilakukan dengan melihat nilai
tolerance dan lawannya, serta Variance Inflation Factor VIF. Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel independen
manakah yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Dalam pengertian sederhana setiap variabel independen menjadi variabel
dependen dan diregres terhadap variabel independen lainnya. Tolerance
mengukur variabilitas variabel independen yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Jadi nilai
tolerance yang rendah sama dengan nilai VIF tinggi karena VIF=1
tolerance. Nilai cutoff yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolinearitas
adalah nilai tolerance 0.10 atau sama dengan nilai VIF 10.
3.6.2.3 Uji Autokorelasi
Menurut Ghozali 2005, uji ini bertujuan untuk melihat apakah dalam suatu model regresi linear ada korelasi antar kesalahan
pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1
Universitas Sumatera Utara
46
sebelumnya. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya. Masalah ini timbul
karena residual kesalahan pengganggu tidak bebas dari satu observasi ke observasi lainnya. Ada beberapa cara yang dapat digunakan untuk
mendeteksi masalah autokorelasi, di antaranya dengan Uji Durbin Watson. Pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi adalah
sebagai berikut :
bila nilai Durbin-Watson DW terletak antara batas atas atau Upper
Bound DU dan 4-DU, maka koefisien autokorelasi sama dengan nol, berarti tidak ada autokorelasi,
bila nilai Durbin-Watson DW lebih rendah daripada batas bawah
atau Lower Bound DL maka koefisien autokorelasi lebih besar
dari nol, berarti ada autokorelasi positif,
bila nilai Durbin-Watson DW lebih besar daripada 4-DL, maka koefisien autokorelasi lebih kecil dari nol, berarti ada autokorelasi
negatif,
bila nilai Durbin-Watson DW terletak antara batas atas DU dan batas bawah DL atau DW terletak antara batas antara 4-DU dan
4-DL, maka hasilnya tidak dapat disimpulkan.
3.6.2.4 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas menurut Ghozali 2005 bertujuan untuk menguji apakah di dalam model regresi terjadi ketidaksamaan
variance
Universitas Sumatera Utara
47
dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Suatu model regresi yang baik adalah tidak terjadi heterokedastisitas. Uji heterokedastisitas
dapat dilakukan dengan melihat grafik Scatterplot antar nilai prediksi
variabel independen dengan nilai residualnya. Jika ada pola seperti titik-titik yang membentuk pola tertentu yang teratur maka terjadi
heteroskedastisitas. Namun, jika tidak ada pola yang jelas serta titik menyebar ke atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, berarti tidak
terjadi heteroskedastisitas. Selain melihat grafik Scatterplot, untuk melihat adanya heterokedastisitas dapat juga digunakan uji Glejser. Jika
dari uji Glejser, didapatkan probabilitas signifikansi di atas tingkat kepercayaan 5 0.05 dapat disimpulkan model regresi tidak
menunjukkan adanya heterokedastisitas.
3.6.3 Koefisien Determinasi R
