Kolmogorov-Smirnov K-S. Apabila hasil atau nilai Kolmogorov-Smirnov K-S dan nilai Asimp.sig2-tailed atau probabilitasnya diatas 0,05 tingkat
probabilitas,maka data telah memenuhi asumsi normalitas. 3.8.2 Uji Multikolineritas
Uji multikolineritas dilakukan untuk melihat apakah ada variabel yang saling berkorelasi pada variabel bebas independent variable. Jika terjadi korelasi maka
terdapat masalah multikolineritas sehingga model regresi tidak dapat digunakan. Ghozali 2005 pengujian ini dapat dilihat melalui :
1. Nilai Tolerance Nilai tolerance, nilai outoff yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya
Multokolineritas adalah nilai tolerance 0,10. 2. Nilai Variance Inflation Factor VIF, apabila :
a.
Jika nilai Variance Inflation Factor VIF 10 maka terdapat persoalan multikolineritas diantara variabel bebas.
b.
Jika nilai Variance Inflation Factor VIF 10 maka tidak terdapat persoalan multikolineritas diantara variabel bebas.
3.8.3 Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu
pada periode t-1 sebelumnya. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan problema
Efi Herawati : Analisis Pengaruh Faktor produksi Modal, Bahan Baku, Tenaga Kerja Dan Mesin Terhadap…, 2008 USU e-Repository © 2008
autokorelasi. Ghozali 2005 autokorelasi muncul karena observasi yang muncul secara berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya.
Pengambilan keputusan ada atau tidaknya autokorelasi :
Tabel 3.1 Tabel Pengambilan keputusan ada tidaknya Autokorelasi Hipotesis Nol
Keputusan Jika
Tidak ada autokorelasi positif Tolak
0ddl Tidak ada autokorelasi positif
No Desicion dl
≤ d ≤ du Tidak ada korelasi negatif
Tolak 4 – dl d 4
Tidak ada korelasi negatif No Desicion
4 – du ≤ d ≤ dl
Tidak ada autokorelasi, positif atau negatif Tidak ditolak
du d 4 -du
Sumber : Ghozali 2005
Keterangan : d = Durbin Watson hitung
dl = Durbin Watson – Lower du = durbin Watson – Upper
Jika nilai d
hitung
berada diantara interval nilai du dan 4 – du maka tidak terdapat autokorelasi, sebaliknya jika nilai d
hitung
berada diluar interval nilai du dan 4 – du maka terdapat penyimpangan dari asumsi ini.
Cara yang digunakan untuk mendeteksi ada atau tidaknya autokorelasi yaitu dengan melihat uji Durbin-Watson DW test, hipotesis yang akan diuji :
H : tidak ada autokorelasi r = 0
H
a
: ada autokorelasi r ≠ 0
Efi Herawati : Analisis Pengaruh Faktor produksi Modal, Bahan Baku, Tenaga Kerja Dan Mesin Terhadap…, 2008 USU e-Repository © 2008
3.8.4 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam sebuah regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual suatu pengamatan kepengamatan yang
lain tetap, maka disebut homokedastisitas dan jika varians berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas.
Santoso 2002, untuk mendeksi apakah ada atau tidaknya gejala heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan menganalisis penyebaran titik yang
terdapat pada scaterplot yang dihasilkan dari pengolahan data SPSS dengan dasar pengambilan keputusan sebagai berikut :
Jika ada pola tertentu, seperti titik yang ada membentuk suatu pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar, kemudian menyempit maka telah
terjadi heteroskedastisitas. Jika ada pola yang jelas serta titik-titik menyebar diatas dan dibawah angka nol pada sumbu Y, maka tidak terjadi
heteroskedastisitas.
3.9 Pengujian Hipotesis
