nilainya hampir sama dengan nilai rata-rata, maka dapat disimpulkan bahwa setiap anggota sampel atau populasi mempunyai kesamaan. Sebaliknya, apabila
nilai deviasi besar, maka penyebaran dari rata-rata juga besar.
3.5.2 Uji Asumsi Klasik
Pengujian asumsi klasik bertujuan untuk menguji kelayakan atas model regresi yang digunakan dalam penelitian ini. Pengujian ini juga dimaksudkan
untuk memastikan bahwa model regresi yang digunakan tidak mengandung sifat multikolinieritas dan heteroskedastisitas serta untuk memastikan bahwa data yang
akan diuji berdistribusi normal Ghozali, 2013. Model regresi hanya dapat digunakan untuk penelitian apabila model regresi tersebut telah melewati uji
asumsi klasik.
3.5.2.1 Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah data dalam model regresi mempunyai distribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik selayaknya
mempunyai persebaran atau distribusi yang normalmendekati normal Ghozali, 2013. Pengujian dilakukan dengan analisis grafik yakni dengan mengamati kurva
normal probability plot
yang membandingkan antara distribusi data kumulatif dengan distribusi normal. Data yang terdistribusi secara normal akan membentuk
satu garis diagonal mengikuti kurva diagonal
normal probability plot
. Jika distribusi data residual telah memenuhi asumsi normalitas maka titik-titik yang
menggambarkan data sesungguhnya akan berhimpit mengikuti garis diagonal.
3.5.2.2 Uji Multikolinieritas
Menurut Ghozali 2013, pengujian multikolinieritas bertujuan untuk memperlihatkan apakah di dalam model regresi terdapat korelasi antar variabel
bebas independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak mengandung korelasi di antara variabel independen. Jika suatu variabel independen memiliki
korelasi dengan variabel independen yang lain maka variabel ini disebut tidak ortogonal. Variebel ortogonal adalah variabel independen yang memiliki nilai
korelasi sebesar 0 nol dengan variabel independen lainnya. Kriteria hasil pengujian adanya multikolinieritas yaitu sebagai berikut.
Tolerance value
0,10 atau VIF 10 : terjadi multikolinieritas
Tolerance value
0,10 atau VIF 10 : tidak terjadi multikolinieritas
3.5.2.3 Uji Heteroskedastisitas
Menurut Ghozali 2013, uji heterokedastitas dilakukan untuk mengetahui apakah dalam model regresi terdapat kesamaan varians dari residual suatu
pengamatan ke pengamatan lainnya. Suatu model regresi yang baik tidak memiliki kesamaan varians residual homoskedastisitas. Hasil pengujian
heteroskedastisitas dapat diamati melalui
scatterplot
. Jika titik-titik tersebar secara acak, maka dapat disimpulkan bahwa di dalam model regresi tidak terjadi
heteroskedastisitas. Cara lain untuk melakukan uji heteroskedastisitas yaitu uji
Spearman-Rho.
Uji tersebut memperlihatkan koefisien parameter variabel independen dalam mempengaruhi nilai residual. Apabila terdapat variabel yang
memiliki tingkat signifikansi di bawah 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa di dalam model regresi terdapat heteroskedastisitas.
3.5.2.4 Uji Autokorelasi
