Uji Asumsi Klasik

Sebelum dilakukannya pengujian statistik, terlebih dahulu kita melakukan uji asumsi klasik terhadap data yang akan digunakan. Uji asumsi klasik yang digunakan dalam penelitian itu biasanya meliputi:

1)     Uji Normalitas

Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah data terdistribusi secara normal atau tidak. Data yang baik adalah data yang mempunyai pola distribusi normal. Uji normalitas yang digunakan adalah dengan menggunakan uji Liliefors dengan melihat nilai pada One Sample Kolmogorov - Smirnov menggunakan SPSS 16.0 dengan menggunakan taraf signifikan 0,05. Kriteria pengujiannya adalah jika nilai signifikansi (Sig.) atau nilai probabilitas (p) > 0,05 maka data tersebut berdistribusi normal. (Duwi Priyatno, 2010:71).

2)     Uji Homogenitas

Uji homogenitas digunakan untuk mengetahui apakah beberapa varian populasi adalah sama atau tidak. Uji ini dilakukan sebagai pra syarat dalam analisi varian. Asumsi yang mendasari dalam analisis varian adalah bahwa varian dari populasi adalah sama. Pengujian homogenitas ini dilakukan dengan Uji Levene menggunakan SPSS 16.0 . Kriteria pengujiannya adalah jika nilai signifikansi > 0,05 maka dapat dikatakan bahwa varian dari dua atau lebih kelompok data adalah sama. (Duwi Priyatno, 2010:76).

3)     Uji Linearitas

Pengujian linearitas bertujuan untuk mengetahui hubungan antara variabel X dengan variabel Y linear atau tidak. Untuk uji itu digunakan uji Anova (Analisis of  Varians) dengan rumus Riduwan (2010:128) :

                    

Keterangan:

                        F          = nilai F

                        RJK_TC   = Rata-rata jumlah kuadrat tuna cocok

                        RJK_E      = Rata-rata jumlah kuadrat kesalahan (error)

Menentukan variabel bebas mempunyai hubungan linear berdasarkan :

a)   Jika nilai signifikansi (deviation from linierity) < 0,05 (taraf kepercayaan 95%), maka sebaran data variabel bebas tidak membentuk garis linear terhadap variabel terikat.      

b)   Jika nilai signifikansi (deviation from linierity) ≥ 0,05 (taraf kepercayaan 95%), maka sebaran data variabel bebas membentuk garis linear terhadap variabel terikat.

Pengujian linearitas ini dilakukan dengan menggunakan bantuan komputer program SPSS.

4)     Uji Multikolinearitas

Sebelum melakukan analisis dengan regresi berganda, dilakukan terlebih dahulu uji multikolinearitas untuk mengetahui apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi diantara variabel independen. Jika terjadi korelasi, terdapat masalah multikolinearitas yang harus diatasi (Umar, 2009: 177). Untuk mengetahui adanya multikolinearitas tersebut, maka harus diuji dengan rumus VIF (Variance Inflation Factor) :

                                                      

 Jika nilai VIF < 5, maka tidak terdapat Multikolinearitas, jika VIF > 5, maka variabel tersebut mempunyai multikolinearitas dengan variabel bebas lainnya. Analisi ini didapat dengan menggunakan SPSS.