Uji Autokorelasi Uji Multikolinier

41

3.4.1. Uji Normalitas

Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah suatu data mengikuti sebaran normal atau tidak. Untuk mengetahui apakah data tersebut mengikuti sebaran normal, dapat dilakukan dengan berbagai metode. Diantaranya metode Kolmogrov Smirnov, Sumarsono, 2004: 40. Pedoman dalam pengambilan keputusan apakah sebuah distribusi data mengikuti distirbusi normal dalah jika nilai signifikan nilai probabilitasnya lebih kecil dari 0,05, maka distirbusi tidak normal namun jika nilai signifikasinya lebih dari 0,05 distribusinya adalah normal.

3.4.2. Uji Asumsi Klasik

3.4.2.1. Uji Autokorelasi

Uji Autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi ada korelasi antara korelasi pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1 sebelumnya. Tujuan uji autokorelasi ini adalah untuk menguji apakah dalam model regresi linier ada korelasi antara korelasi penganggu pada tahun ini dengan periode tahun sebelumnya. Untuk mengetahui apakah terjadi autokorelasi atau tidak, dapat digunakan uji Durbin Watson. Ghozali, 2006: 95. Untuk mendiagnosa adanya autokorelasi dalam suatu model regresi dilakukan melalui pengujian terhadap nilai uji Durbin Watson uji DW dengan ketentuan sebagai berikut : Tabel 3.1 : Kriteria Uji Durbin Watson Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. 42 Nilai d Kesimpulan 0 d d L Ada autokorelasi positif d L ≤ d ≤ d U Tidak ada kesimpulan d U d 4-d U Tidak ada autolorelasi 4-d U ≤ d ≤ 4-d L Tidak ada kesimpulan 4-d L d 4 Ada autokorelasi negatif Gambar 3.1 : Kurva Uji Autolorelasi

3.4.2.2. Uji Multikolinier

Uji Multikolinier bertujuan untuk menguhi apakah dalam persamaan regresi ditentukan adanya korelasi antara variabel bebas Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel bebas. Menurut Ghozali 2006: 91, deteksi adanya multikolinieritas adalah multikolinieritas dapat dilihat 1 nilai tolerance dan lawannya 2 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 terikat dan diregres terhadap variabel independen lainnya.tolerance mengukur nilai variabilitas variabel inpenden yang dipilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Jadi nilai tolerance yang rendah sama nilainya dengan VIF tinggi karena VIF = 1 tolerance. Ada autokorelasi positif Daerah keragu- raguan Daerah keragu- raguan Ada autokorelasi negatif Tidak ada autokorelasi positif dan tidak ada autokorelasi negatif dL dU 4-dU 4-dL 4 Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. 43 Nilai cutoff yang umum dipakai untuk menunjukkan adannya multikolinieritas adalah nilai tolerance 0,10 atau sama dengan nilai VIF 10.

3.4.2.3. Uji Heteroskedastisitas