✟ ✠
kecil menunjukkan nilai sampel atau populasi yang mengelompok di sekitar nilai rata-rata hitungnya. Hal ini disebabkan nilainya hampir sama dengan nilai rata-
rata. Dapat ditarik kesimpulan bahwa setiap anggota sampel atau populasi mempunyai kesamaan. Sebaliknya, jika nilai standar deviasi besar, maka
penyebaran dari rata-rata juga besar.
3.5.2 Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik dilakukan sebagai syarat untuk menguji kelayakan penggunaan model regresi dalam penelitian. Syarat yang harus dipenuhi adalah data tersebut
harus terdistribusikan secara normal, tidak mengandung multikolinearitas, dan heterokedastisitas. Uji asumsi klasik yang akan dilakukan terdiri dari uji
normalitas, heteroskedatisitas, multikolinearitas dan autokorelasi Ghozali, 2013.
3.5.2.1 Uji Normalitas
Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual yang diteliti berdistribusi normal atau tidak. Uji
normalitas yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis data statistik dan analisis grafik dengan menggunakan Kolmogorov-Smirnov Z 1-Sample K-
S.Dasar pengambilan keputusan untuk uji statistik Kolmogorov-Smirnov Z 1- Sample K-S adalah Ghozali,2013:
1 Jika nilai Asymp.Sig. 2-tailed kurang dari 0,05 atau 5 berarti data residual
terdistribusi tidak normal. 2
Jika nilai Asymp.Sig. 2-tailed lebih dari 0,05 atau 5 berarti data residual terdistribusi normal.
✡ ☛
3.5.2.2 Uji Heteroskedastisitas
Uji heterokedasitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain. Jika
variance dari residual satu ke pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homokedastisitas dan jika berbeda disebut heterokedastisitas. Model regresi yang
baik adalah model yang tidak terjadi heterokedastisitas. Terdapat beberapa cara untuk mendeteksi ada atau tidakanya heterokedastisitas,salah satunya melalui
grafik scatterplot. Kesimpulan diambil dengan melihat persebaran titik pada scatterplot dengan dasar analisis tidak terdapat pola tertentu, seperti titik-titik
yang membentuk pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar, kemudian menyempit. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan
dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heterokedastisitas Ghozali, 2013.
3.5.2.3 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen. Dalam penelitian
ini, uji multikolinearitas dilakukan dengan melihat nilai tolerance dan Variance Inflation Factor VIF. Model regresi yang bebas multikolinearitas adalah yang
mempunyai nilai tolerance ≥ 0,10 atau VIF ≤ 10. Apabila nilai tolerance ≤ 0,10 atau VIF ≥ 10, maka terjadi multikolinearitas Ghozali, 2013.
3.5.2.4 Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan
