Gambar 4.Hasil Uji P-Plot Normalitas
Menurut Santoso 2007 metode yang digunakan adalah pengujian secara visual dengan metode gambar normal Probability
Plots dalam program SPSS yang membandingkan distribusi kumulatif dari distribusi normal. Pada prinsipnya normalitas dapat dideteksi
dengan melihat penyebaran data titik pada sumbu diagonal dari grafik. Sebagaimana terlihat dalam grafik Normal P-P plot of
regression Standardized Residual , terlihat titik-titik menyebar disekitar garis diagonal, serta penyebarannya
menyebar sekitar garis dan mengikuti garis diagonal maka nilai residual tersebut telah
normal. Kedua grafik ini menunjukkan bahwa model regresi yang tidak menyalahi asumsi normalitas.
b.Uji Multikolinieritas
Uji Multikolinieritas perlu dilakukan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas,
jika terjadi korelasi, maka dinamakan terdapat problem
Multikolinieritas Multiko. Untuk mengetahui multikolinieritas antar variabel bebas tersebut, dapat dilihat melalui VIF variance inflation
factor dari masing-masing variabel bebas terhadap variabel terikat. Apabila nilai VIF tidak lebih dari 5 berarti mengindikasi bahwa dalam
model tidak terdapat multikolinieritas. Pada pembahasan ini akan dilakukan uji multikolinearitas dengan melihat nilai inflation factor
VIF pada model regresi dan membandingkan nilai koefisien determinasi individual r
2
dengan nilai determinasi secara serentak
R
2
a. Mempunyai nilai VIF disekitar angka 1 . Santoso 2007 mengemukakan besaran VIF variance inflation
factor dan Tolerance, pedoman suatu model regresi yang bebas multiko adalah :
b. Mempunyai angka Tolerance mendekati 1 Adapun hasil pengujian teringkas dalam tabel berikut :
Tabel 21 Hasil Uji Multikolinieritas Variabel Bebas Variabel
Bebas Tolerance
VIF Keputusan terhadap
Asumsi Multikolinieritas
X 0.080
1
12.428 5 Tidak Terpenuhi
X 0.080
2
12.428 5 Tidak Terpenuhi
Sumber : Diolah dari Output SPSS 20 Pada tabel 21 terlihat bahwa kedua variabel bebas memiliki
besaran angka VIF di sekitar angka 1 X
1
= 12.428 5 dan X
2
= 12.428 5, Menurut Santoso 2007, pada umumnya jika VIF lebih
besar dari 5, maka variabel tersebut mempunyai persoalan multikolinearitas dengan variabel bebas lainnya.
c.Uji Heteroskedastisitas
Tujuan dari pengujian ini adalah untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi, terjadi ketidaksamaan varians dari residual dari
satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varians dari residual dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut
Homoskedastisitas, dan jika varians berbeda, disebut Heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi
Heteroskedastisitas. Hasil pengujian ditunjukkan dalam gambar berikut :
Gambar 5 Grafik Uji Heteroskedastisitas
Dari output di atas dapat diketahui bahwa titik-titik tidak membentuk pola yang jelas, dan titik-titik menyebar di atas dan di
bawah angka 0 pada sumbu Y. Jadi dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi masalah heteroskedastisitas dalam model regresi.
d.Uji Autokorelasi
