a.
Uji Normalitas
Menurut
Suliyanto (2011) Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam sebuah regresi,
variabel dependen, variabel independen atau keduanya mempunyai distribusi
normal atau tidak mempunyai distribusi normal. Suatu model regresi yang
baik adalah yang memiliki distribusi
data normal atau mendekati normal
salah satu metode ujinya adalah dengan menggunakan metode analisis grafik, baik
secara normal plot atau grafik histogram, analisis secara statistik dengan Uji
Kolmogorov-Smirnov Test dengan ketentuan jika nilai signifikansi Kolmogorov-Smirnov
pada variabel lebih kecil dari nilai signifikansi (a = 0,05) yang telah
ditetapkan maka data berdistribusi normal. Sebaliknya jika nilai signifikansi
Kolmogorov Smirnov pada variabel lebih besar dari nilai signifikansi yang telah
ditetapkan (a = 0,05), maka data tidak berdistribusi normal.
b.
Uji
Autokorelasi
Menurut
Suliyanto (2011), Uji autokorelasi
bertujuan untuk mengetahui apakah ada korelasi antara anggota serangkaian data observasi yang diuraikan menurut
waktu (time series)
atau ruang (cross section). Jika terjadi korelasi maka dinamakan ada
masalah autokorelasi.
c.
Uji
Linieritas
Menurut Suliyanto (2011) dalam
Ismail dan Putra (2013) pengujian Linieritas perlu dilakukan untuk mengetahui
apakah model yang dibuktikan merupakan model linier atau tidak. Hasil dari uji
linieritas memberi informasi apakah model empiris sebaiknya linier, kuadrat,
atau kah kubik.
d.
Uji
Multikolinieritas
Menurut Ghozali (2013) Untuk menguji pada
model regresi apakah ditemukan adanya korelasi antara variabel bebas
(independen). Multikolinieritas bisa dilihat dari nilai tolerance dan lawanya
Variance Inflation Factor (VIF). Kriteria pengujian pada uji multikolinieritas,
nilai tolerance >0,10 atau sama dengan VIF <10 menunjukkan tidak adanya
multikolinieritas antar variabel independen dalam model regresi.
e.
Uji
Heteroskedastisitas
Menurut Ghozali (2013) Untuk
menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance
antara residual pengamatan satu dengan
pengamatan yang lainnya dapat menggunakan
uji heteroskedastisitas ini. Jika variance dari residual satu pengamatan
ke pengamatan lain tetap, maka disebut Homoskedastisitas dan jika berbeda
disebut dengan Heteroskedastisitas. Model yang baik
adalah model Homoskedastisitas atau tidak terjadi
Heteroskedastisitas.
Untuk mengetahui ada tidaknya heteroskedastisitas
dalam penelitian dapat dilihat dengan Uji Glejser, uji
ini digunakan untuk meregresi nilai absolut residual
terhadap variabel independen. Akan ada indikasi terjadi heteroskedastisitas
apabila variabel independennya signifikan secara statistik mempengaruhi
variabel dependen. Jika probabilitas signifikannya di atas tingkat kepercayaan
5%, maka dapat disimpulkan bahwa model regresi tidak mengandung
heteroskedastisitas.