Uji Asumsi Klasik dengan SPSS

Uji asumsi klasik meliputi uji normalitas regresi, uji multikolinieritas, uji hetroskedastisitas, dan uji autokorelasi.

1. Uji Autokorelasi dengan SPSS

Uji Autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t-1. Model regresi yang baik adalah yang bebas dari autokorelasi. Dalam penelitian ini uji Durbin-Watson akan digunakan untuk mendeteksi ada tidaknya autokorelasi. download di sini

2. Uji Heteroskedastisitas dengan SPSS

Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamataan ke pengamatan yang lain tetap, atau disebut homoskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas, tidak heteroskedastisitas.

Salah satu cara untuk mendeteksi heteroskedastisitas adalah dengan melihat grafik scatter plot antara lain prediksi variable terikat (ZPREID) dengan residualnya (SRESID). Jika ada titik pola tertentu yang teratur (bergelombang, melebar kemudian menyempit) maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas (Ghozali, 2006). download di sini

3. Uji Normalitas dengan SPSS

Menurut Ghozali (2006), uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variable bebas dan variable terikat keduanya memiliki distribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi data normal atau mendekati normal. Uji normalitas dalam penelitian ini dilakukan melalui metode grafik.

Metode grafik yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan melihat normal probability plot. Normal probability plot adalah membandingkan distribusi komulatif dari distribusi normal (Ghozali, 2006). Dasar pengambilan keputusan melalui analisis ini, jika data menyebar disekitar garis diagonal sebagai representasi pola distribusi normal, berarti model regresi memenuhi asumsi normalitas. download di sini