normal,sebaliknya jika titik-titik menyebar jauh dari garis diagonal dan tidak mengikuti arah garis tersebut, maka regresi tidak memenuhi asumsi normalitas Ghozali, 2005 :
214. 3.7.1.2 Uji Multikolinearitas
Uji Multikolinieritas bertujuan untuk menunjukkan apakah terdapathubungan korelasi yang sempurna atau mendekati sempurna antar variabel bebas yang terdapat
dalam model, yaitu koefisien korelasinya tinggi ataubahkan satu Algifari, 2000: 84. Untuk mengetahui ada atau tidaknya gejalamultikolinieritas dilakukan dengan melihat
harga VIF Variance InflationFactor melalui SPSS. Apabila nilai tolerence-nya diatas 0,1 dan VIF dibawah 10, maka model regresi bebas dari multikolinieritas Ghozali,
2005 :65.
3.7.1.3 Uji Heteroskedastisitas
Uji ini bertujuan untuk mengetahui apakah didalam model regresididapat penaksir yang efisien baik dalam sampel besar maupun kecil karenaitu maka dilakukan
uji heteroskedastisitas. Melalui SPSS dapat dilihat pola yang dihasilkan dari scatter plot. Apabila scatter plot menunjukkan pola tertentu maka model regresi dinyatakan
memiliki gejala heteroskedastisitas Ghozali,2005:210. Untuk mendeteksi adanya heteroskedastisitas yaitu dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada scatterplot
yang menunjukkan hubungan antara Regression Studentised Residual SRESID dengan Regression Standardized Predicted Value ZPRED Ghozali, 2005. Dasar
pengambilan keputusan berkaitan dengan gambar tersebut adalah :
1. Jika terdapat pola tertentu, yaitu titiknya membentuk pola tertentu dan teratur bergelombang,melebar kemudian menyempit, maka diindikasikan terdapat
masalah heteroskedastisitas. 2. Jika tidak terdapat pola yang jelas, yaitu jika titik-titiknya menyebar diatas
dan dibawah angka nol pada sumbu Y, maka diindikasikan tidak terdapat masalah heteroskedastisitas
3.7.1.4 Uji Autokorelasi
Uji autokeralasi bertujuan untuk menganalisis apakah dalam model regresi terdapat korelasi antara kesalahan pengganggu pada perode t dengan kesalahan t
1
atau sebelumnya Erlina, 2007. Model regresi yang baik adalah yang bebas dari
autokorelasi. Untuk mendeteksi masalah autokorelasi dapat dilakukan menggunakan uji Durbion Watson DW. Menurut Sugiyono 2006:76 mengemukakan bahwa
terjadinya Autokorelasi jika nilai Durbin-Watson DW memiliki nilai lebih dari 5, atau Durbin-Watson DW 5. Selain itu, panduan untuk mendeteksi ada atau tidaknya
autokorelasi adalah sebagai berikut:
1. Nilai Durbin-Watson terletak antara batas atas dan Upper Bound dan 4-DU, maka koefisien autokorelasi sama dengan nol, berarti tidak ada autokorelasi.
2. Bila nilai DW lebih rendah daripada batas bawah atau Lower Bound DL, maka koefisien autokorelasi lebih besar daripada nol, berarti ada autokorelasi
positif. 3. Bila nilai DW lebih besar daripada 4-DL, maka koefisien autokorelasi lebih
kecil dari nol, berarti ada autokorelasi negatif.
4. Bila nilai DW terletak diantara batas atas DW dan batas bawah DL atau DW terletak antara 4-DU dan 4-DL, maka hasilnya tidak dapat disimpulkan
Ghozali, 2001
3.7.2 Pengujian Hipotesis
