Analisis Deskriptif Teknik Analisis Data
diagonal grafik atau dengan melihat histogram dari residualnya. Dasar pengambilan keputusan:
a. Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis
diagonal atau grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
b. Jika data menyebar jauh garis diagonal danatau tidak mengikuti arah garis
diagonal atau grafik histogram tidak menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas Ghozali, 2005.
2. Uji Heteroskedastisitas
Dalam persamaan regresi berganda perlu juga diuji mengenai sama atau tidak varians dari residual dari observasi yang satu dengan observasi lain. Jika
residualnya mempnyai varians yang sama disebut terjadi homoskedastisitas. Persamaan yang baik adalah jika tidak terjadi heteroskedastisitas.
Heteroskedastisitas terjadi jika pada scatterplot titik-titiknya mempunyai pola yang teratur, baik menyempit, melebar maupun bergelombang-gelombang
Sunyoto, 2013. Terdapat beberapa cara untuk untuk mendeteksi adanya heteroskeditas yang
menunjukkan bahwa model penelitian yang kurang layak. Dalam penelitian ini untuk melihat terjadi atau tidaknya heteroskeditas maka digunakan
diagram titik scatter plot yang seharusnya titik-titik tersebut tersebar secara acak agar tidak terdapat heteroskeditas pada data yang diteliti.
3. Uji Autokorelasi Uji DW
Uji asumsi autokorelasi melalui uji statistik Durbin Watson ini bertujuan untuk mengetahui ada tidaknya korelasi antara kesalahan pengganggu. Dalam
penelitian ini pengujian dilakukan pada batas atas du dan batas bawah dl dengan tingkat kepercayaan 95 dengan nilai n=5 dan k-1=2. Kriteria yang
digunakan untuk mengambil keputusan ada tidaknya autokorelasi adalah: d dl
: tidak terjadi autokorelasi positif dan negatif d dl
: ada autokorelasi positif d 4
– dl : ada autokorelasi negatif
du d 4 – du
: tidak ada autokorelasi
dl d du : tidak dapat disimpulkan
4 – du d 4 – dl
: tidak dapat disimpulkan 4.
Uji Multikolinieritas Uji multikolinieritas adalah untuk melihat ada atau tidaknya korelasi yang
tinggi antara variabel-variabel bebas dalam suatu model regresi linear berganda. Jika ada korelasi yang tinggi di antara variabel-variabel bebasnya,
maka hubungan antara variabel bebas terhadap variabel terikatnya menjadi terganggu. Dikatakan tidak terjadi multikolonieritas jika koefisien korelasi
antar variabel bebas lebih kecil atau sama dengan 0,60 r ≤ 0,60 Sunyoto, 2013.
Kriteria uji multikolinieritas pada penelitian ini yaitu bertujuan untuk melihat
apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel. Uji ini dilakukan dengan Tolerance Value dan Variance Inflation Factor VIF. Agar
tidak terjadi multikolinearitas, batas Tolerance Value 0,1 dan VIF 10.