1. Uji Asumsi Klasik
Teknik analisis data yang menggunakan regresi linier berganda sebelumnya perlu diketahui ada tidaknya pelanggaran-pelanggaran asumsi klasik. Oleh
karenanya dilakukan uji asumsi klasik yang terdiri dari: a.
Uji Normalitas Data Sebelum melakukan uji hipotesis terlebih dahulu dilakukan uji normalitas
dengan model kolmogorov smirnov hal ini bertujuan untuk memperkecil tingkat kesalahan baku dan mengetahui apakah data yang akan digunakan
dalam model regresi berdistribusi normal atau tidak. Jika nilai kolmogorov smirnov lebih besar dari
≥=0,05 maka data dikatakan berdistribusi normal Ghozali, 2001.
b. Uji Multikolinearitas Uji Multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah di dalam model
regresi terdapat korelasi antara variabel-variabel bebas independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel
independen. Jika terdapat korelasi antara variabel independen, maka variabel-variabel ini tidak ortogonal. Variabel ortogonal adalah variabel
independen yang nilai korelasi antar sesama variabel independen adalah nol Ghozali, 2001. Untuk mendeteksi ada tidaknya multikoliniearitas dalam
model regresi dapat dilihat dari tolerance value atau variance inflation factor VIF. Sebagai dasar acuannya dapat disimpulkan:
1 Jika nilai tolerance 0,1 dan nilai VIF 10, maka dapat disimpulkan
bahwa tidak ada multikolinearitas antar variabel independen dalam model regresi.
2 Jika nilai tolerance 0,1 dan nilai VIF 10, maka dapat disimpulkan
bahwa ada multikolinearitas antar variabel independen dalam model regresi.
c. Uji Autokorelasi Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah model regresi linier ada
korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 sebelumnya. Jika terjadi korelasi, maka ada
masalah autokorelasi. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu dengan yang lain. Masalah ini timbul karena
residual kesalahan pengganggu tidak bebas dari satu observasi ke observasi lainnya, biasanya dijumpai pada data deret waktu time series.
Konsekuensi adanya autokorelasi dalam model regresi adalah variance sample tidak dapat menggambarkan variance populasinya, sehingga model
regresi yang dihasilkan tidak dapat digunakan untuk menaksir nilai variabel dependen pada nilai independen tertentu Ghozali, 2005.
d. Uji Heteroskedasitas
Uji ini bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang
lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut Homoskedatisitas dan jika berbeda disebut Heteroskedasitas.
Kategori