Penggunaan
model analisis regresi berganda terikat dengan sejumlah asumsi dan harus
memenuhi asumsi-asumsi klasik yang mendasari model tersebut. Pengujian asumsi
yang harus dipenuhi agar Persamaan regresi dapat digunakan dengan baik (uji
persyaratan analisis) sebagai berikut:
Uji Normalitas
Uji Normalitas
Uji
normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi variabel terikat
dan variabel bebas keduanya apakah mempunyai distribusi normal atau tidak.
Model regresi yang baik harus mempunyai distribusi normal atau mendekati normal
(Ghozali 2001). Pengujian dilakukan dengan analisis grafik (scatterplot) yakni dengan melihat normal
probability plot yang membandingkan
distribusi kumulatif dengan distribusi normal. Distribusi normal akan membentuk
satu garis lurus diagonal dan ploting data residual akan dibandingkan dengan
garis diagonal. Jika distribusi data residual normal maka garis yang
menggambarkan data sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya.
Uji
normalitas lain pada penelitian ini menggunakan uji statistik non parametrik
Kolmogorov Smirnov (K-S). Uji K-S dilakukan dengan membuat hipotesis:
Jika
nilai Asymp. Sig. (2 – tailed) ≥ 0,05 data berdistribusi normal
Jika
nilai Asymp. Sig. (2 – tailed) ≥ 0,05 data tidak berdistribusi normal.
Uji Autokorelasi
Menurut
Imam Ghozali uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model
regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan
periode t-1 sebelumnya. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan problem
autokorelasi. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang
waktu berkaitan satu sama lain.Masalah ini timbul karena residual (kesalahan
pengganggu) tidak bebas dari satu observasi ke observasi lainnya. Pada
penelitian ini menggunakan Uji Durbin–Watson (DW test).
Uji Durbin Watson hanya
digunakan untuk autokorelasi tingkat satu dan mensyaratkan adanya konstanta
dalam model regresi dan tidak ada varibel di antara variabel independen.
Pengambilan keputusan
ada tidaknya autokorelasi :
Tabel
3.2
Dasar
Pengambilan Keputusan Uji Autokorelasi
Hipotesis
nol
|
Keputusan
|
Jika
|
Tidak ada
autokorelasi positif
|
Tolak
|
0 < d < dl
|
Tidak ada autokorelasi
positif
|
No decision
|
dl ≤ d ≤ du
|
Tidak ada korelasi
negatif
|
Tolak
|
4- dl < d < 4
|
Tidak ada korelasi
negatif
|
No decision
|
4-du ≤ d ≤ 4 - dl
|
Tidak ada autokorelasi
positif atau negatif
|
Tdk ditolak
|
du < d < 4 - du
|
Uji Murtikolinearitas
Menurut
Imam Ghozali Uji Multikolonieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi
ditemukan adanya korelasi atar variabel bebas (Independent). Model korelasi yang
baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independent. Jika
variabel independent saling berkorelasi, maka variabel ini tidak ontogonal.
Variabel ontogonal adalah variabel independent yang nilai korelasi antar sesama
variabel independent sama dengan nol.
Untuk mendeteksi adanya
multikolinieritas dengan membuat hipotesis:
Tolerance
value < 0,10 atau VIF > 10 : terjadi multikolenearitas
Tolerance
value > 0,10 atau VIF < 10 : tidak terjadi multikolenearitas
Uji Heteroskedastisitas
Menurut
Imam Ghozali Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model
regresi terjadi ketidaksamaan variance dari
residual satu pengamatan ke pengamatan lainnya. Penelitian ini menggunakakan
Uji Glejser untuk meregres nilai absolut residual terhadap variabel
independent (Gujarati, 2003) dengan menggunakan dasar pengambilan keputusan
sebagai berikut:
- Jika nilai Sig variabel independen < 0,05 terjadi Heterokedastitas
- Jika nilai Sig variabel independen > 0,05 tidak terjadi Heterokedastitas
Sumber:
Dapat dilihat disini
Tidak ada komentar:
Posting Komentar