statistik yang mengunakan regresi linier berganda dan menggunakan software SPSS 16. Metode dan teknik analisis dilakukan dengan tahapan sebagai berikut:
1. Uji Asumsi Klasik
Peneliti melakukan uji asumsi klasik sebelum melakukan uji hipotesis. Dikarenakan data yang digunakan adalah data sekunder, maka untuk menetapkan
ketepatan model perlu dilakukan pengujian atas beberapa asumsi klasik yang mendasari model regresi.
a. Uji Normalitas
Sebelum dilakukan analisis terhadap hasil regresi perlu dilakukan pengujian terhadap kenormalan data dari penelitian yang dilakukan. Hal ini
dilakukan untuk memenuhi syarat dari pengujian parametrik dimana data harus berdistribusi normal. Model regresi yang baik adalah memiliki nilai residual yang
terdistribusi normal. Jadi uji normalitas bukan dilakukan pada masing-masing variabel tetapi pada nilai residualnya. Menurut Ghozali 2005;115 untuk menguji
apakah data berdistribusi normal atau tidak, digunakan uji stastik Kolmogorov- Smirnov Test K-S. Uji ini dilakukan untuk memastikan secara statistik apakah
data disepanjang garis diagonal berdistribusi normal. Data dikatakan normal apabila hasil pengujian menunjukkan nilai siginifikan diatas 0.05, sebaliknya jika
nilai signifikan lebih kecil dari 0.05 maka distribusi data adalah tidak normal.
b. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas adalah untuk melihat ada atau tidaknya korelasi yang tinggi antara variabel-variabel bebas independen dalam suatu model regresi
linear berganda. Jika ada korelasi yang tinggi di antara variabel-variabel
55
Universitas Sumatera Utara
bebasnya, maka hubungan antara variabel bebas terhadap variabel terikatnya dependen menjadi terganggu. Pengujian multikolineritas dilakukan dengan
melihat nilai tolerance dan lawannya Variance Inflation factor VIF antar variabel independen. Tolerance mengukur variabilitas variabel independen yang
terpilih yang tidak dijelaskan oleh variavel independen lainnya. Batasan umum yang dipakai untuk menunjukkan adanya multikolinearitas adalah nilai tolerance
0,1 atau VIF 10.
c. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas adalah untuk melihat apakah terdapat ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain.
Model regresi yang memenuhi persyaratan adalah di mana terdapat kesamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap atau disebut
homoskedastisitas. sementara itu, untuk varians yang berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi
heterokedastisitas. Untuk melihat ada tidaknya heterokedastisitas dapat dilakukan dengan melihat grafik scatterpol antara standardized predicted value ZPRED
dengan studentized residual SRESID. Ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot antara SRESID dan ZPRED dimana sumbu Y adalah Y yang telah
diprediksi dan sumbu X adalah residual Y prediksi - Y sesungguhnya. Dasar pengambilan keputusan yaitu :
56
Universitas Sumatera Utara
a. Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk suatu pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar kemudian menyempit,
maka terjadi heteroskedastisitas. b. Jika tidak ada pola yang jelas, seperti titik-titik menyebar di atas dan di
bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
d. Uji Autokorelasi
