Asumsi Normalitas Sisa Asumsi Kebebasan Residual Asumsi Kehomogenitas Ragam Residual

2.3.2 Asumsi-asumsi dalam Analisis Regresi Non Linier Sederhana

Asumsi yang harus dipenuhi dalam regresi non linier sedehana

2.3.2.1 Asumsi Normalitas Sisa

Pemeriksaan asumsi kenormalan residual bertujuan untuk mengetahui sebaran berdistribusi normal dengan rata-rata μ=0 dan keragaman σ 2 Permadi, 1999. Untuk menguji kenormalan residual menggunakan alat bantu minitab dan uji Anderson Darling dan mencari nilai P_value, dan dengan hipotesis sebagai berikut : H : Residual berdistribusi normal. H 1 : Residual tidak berdistribusi normal. Untuk menentukan menolak atau menerima H , dilakukan perbandingan P value dengan suatu nilai α taraf kepercayaan dengan ketentuan seperti pada Tabel 2.3 Tabel 2.3 Taraf Kepercayaan α Ketentuan 0.01 Data diperoleh dari penelitian di laboratorium 0.05 Data diperoleh dari penelitian di lapangan 0.1 Data diperoleh dari penelitian terhadap manusia atau binatang Sumber: Permadi, 1999 : 3 Dalam pengujian normalitas kriteria terima H jika nilai P value α yang artinya bahwa residual berdistribusi normal dan tolak H jika P value α yang artinya bahwa residiual tidak berdistribusi normal.

2.3.2.2 Asumsi Kebebasan Residual

Menurut Permadi 1999 pengujian kebebasan residual bertujuan untuk mengetahui ada atau tidak ketergantungan diantara sisaan. Sisa dikatakan bebas jika tidak ada korelasi antara ε i dan ε j untuk i≠ j sehingga ε i , ε j = 0. Dengan alat bantu minitab, untuk mengetahui ada atau tidak ketergantungan diantara sisaan dapat dilihat melalui plot autokorelasi dari nilai sisaan jika tidak membentuk pola acak maka dikatakan tidak ada autokorelasi antar sisaan atau saling bebas.

2.3.2.3 Asumsi Kehomogenitas Ragam Residual

Menurut Permadi 1999 Untuk mengetahui apakah sisa antara variable terikat dengan variable bebas mempunyai keragaman yang homogen, atau tidak menunjukkan kecenderungan tertentu. Jika standar sisa 95 berada diantara -2,2 secara merata maka sisa dikatakan berada dalam sebaran sehingga mempunyai keragaman yang tetap. Jika asumsi kehomogenan ini terpenuhi maka secara otomatis asumsi normalitas akan dipenuhi, jika sumsi ini tidak dipenuhi maka dilakukan cara untuk mengatasi salah satunya dengan cara melakukan transformasi terhadap data tersebut.

2.3.3 Model Terbaik