Uji Asumsi Klasik

Uji asumsi klasik adalah persyaratan pengujian statistik yang harus dipenuhi terlebih dahulu dalam analisis regresi linier. Model dalam penelitian ini harus bebas dari asumsi klasik, yaitu normalitas, multikolinearitas, heteroskedastisitas, dan autokorelasi. Dalam penelitian ini uji asumsi klasik yang digunakan adalah sebagai berikut.

Uji Normalitas

Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel penggangu atau residual memiliki distribusi normal (Ghozali, 2016:154). Untuk menguji normalitas residual, peneliti menggunakan uji kolmogorov-smirnov (K-S).Uji K-S dilakukan dengan menggunakan hipotesis:

H₀ : Data residual berdistribusi normal

H_a : Data residual tidak berdistribusi normal

Pengujian normalitas dilakukan dengan melihat nilai Asymp. Sig. (2-tailed). Jika tingkat signifikansinya > 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa H₀ diterima, sehingga dikatakan data residual berdistribusi normal.

Uji Multikolinearitas

Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regeresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen). Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara vairabel independen (Ghozali, 2011:106). Model regresi yang bebas dari multikoliniearitas adalah model yang memiliki nilai tolerance ≥ 0,01 atau jika nilai variance inflation factor (VIF) ≤ 10.

Uji Heteroskedastisitas

Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain (Ghozali, 2016:134). Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas.

Cara yang digunakan untuk mengetahui ada tidaknya heteroskedastisitas dalam penelitian ini yaitu uji glejser. Uji glejserdilakukan dengan meregresi nilai absolut residual terhadap variabel independen (Ghozali, 2016:137). Jika nilai probabilitas signifikansi dari variabel independen di atas tingkat kepercayaan 5%, maka dapat disimpulkan model regresi tidak mengandung adanya heteroskedastisitas.

Uji Autokorelasi

Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 (sebelumnya) (Ghozali, 2016:108). Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi. Alat ukur yang digunakan untuk mendeteksi adanya autokorelasi dalam penelitian ini menggunakan uji Durbin-Watson (DW), dengan kriteria hasil: (1) bila nilai DW antara du dan (4-du) berarti tidak terjadi autokorelasi, (2) bila DW < dl berarti terjadi autokorelasi positif, (3) bila DW > (4-dl) berarti terjadi autokorelasi negatif, (4) bila DW antara (4-du) dan (4-dl) berarti hasil tidak dapat disimpulkan.

Sumber:

Sugiyono. 2013. Metode Penelitian Bisnis. Bandung: C.V. Alfabeta.

Ghozali, Imam. 2016. Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program IBM SPSS 23. Edisi 8. Semarang: Badan Penerbit Universitas Dipenogoro.