1. Hasil Uji Normalitas
Uji normalitas dilakukan dengan mengamati penyebaran data pada sumbu diagonal grafik. Metode yang dipakai adalah metode plot. Cara pengambilan
keputusannya pada metode plot adalah: a. Jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal,
maka model garis regresi memenuhi asumsi normalitas. b. Jika data menyebar jauh dari garis diagonal atau tidak mengikuti arah garis
diagonal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.
Sumber: Hasil Penelitian, 2011 Data Diolah
Gambar 4.2. Hasil Uji Normalitas
Universitas Sumatera Utara
Pada Gambar 4.2 dapat dilihat bahwa data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, maka model garis regresi memenuhi asumsi
normalitas dan tidak terjadi masalah normalitas.
2. Uji Multikolinieritas
Uji Multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan korelasi antar variabel bebas independen. Model regresi yang baik
seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel bebas. Jika variabel bebas saling berkorelasi, maka variabel-variabel ini tidak ortogonal. Variabel ortogonal adalah
variabel bebas yang nilai korelasi antar sesama variabel bebas sama dengan nol. Oleh karena itu, hasil penelitian ini dapat diringkas dan disimpulkan sebagai berikut.
Tabel 4.9. Coefficients
Model
a
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Tolerance VIF
1 Constant
X1 X2
8,978 ,488
,168 5,838
,069 ,097
,596 ,334
1,538 7,076
1,784 ,128
,000 ,158
,996 ,996
1,004 1,004
Sumber: Hasil Penelitian, 2011 Data Diolah.
Tabel 4.10. Ringkasan Hasil Uji Multikolinieritas
Variabel Independen
Tolerance VIF
Simpulan X1
,996 1,004
Tidak terjadi multikolineritas X2
,996 1,004
Tidak terjadi multikolineritas
Sumber: Hasil Penelitian, 2011 Data Diolah.
Universitas Sumatera Utara
Berdasarkan Tabel 4.10 diatas, dapat diketahui hasil perhitungan nilai
tolerance menunjukkan, variabel bebas tidak memiliki nilai tolerance kurang dari
10 yang berarti tidak ada korelasi antar variabel bebas yang nilainya lebih dari 95. Hasil perhitungan nilai Variance Inflation Factor VIF juga menunjukkan hal
yang sama, tidak ada variabel bebas yang memiliki nilai VIF lebih besar dari 10. Jadi dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolineritas antar variabel bebas dalam model
regresi.
3. Uji Heteroskedastisitas