Uji Asumsi Klasik menggunakan SPSS

Assalamu’alaikum wr.wb

Kesempatan kali ini saya akan berbagi mengenai uji asumsi klasik. Berikut penjelasannya.

Model regresi linear berganda (mutiple tegression) dapat disebut sebagai model yang baik jika model tersebut memenuhi Kriteria Blue (Best Linear Unbiased Estimoto). Blue dapat dicaoai bila memenusi Asumsi Klasik.

Sedikitnya ada lima uji asumsi klasik yang harus dilakukan terhadap suatu model regresi tersebut, yaitu:

  1. Uji Normalitas
  2. Uji Homogenitas
  3. Uji Multikolinieritas
  4. Uji Heteroskedastisitas
  5. Uji Linieritas

Ada beberapa ahli menyebutkan bahwa dari keenam syarat untuk memenuhi model regresi tersebut terbagi dua kelompok yaitu: uji asumsi klasik (Normalitas, Homogenitas dan Linieritas) dan uji penyimpangan asumsi klasik (Multikolineritas, heteroskedasitas dan Autokorelasi).

  • Uji Normalitas

Uji Normalitas data dilakukan sebelum data diolah berdasarkan model-model penelitian yang diajukan. Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Sebagai dasar bahwa uji t dan uji F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal. Jika asumsi ini dilanggar maka model regresi dianggap tidak valid dengan jumlah sampel yang ada.Ada beberapa teknik yang dapat digunakan untuk menguji normalitas data, antara lain uji chi-kuadrat, uji lilliefors, dan uji kolmogorov-smirnov.

  • Uji Multikolinieritas

Uji Asumsi Klasik dengan uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independent variable). Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara viriabel bebas, karena jika hal tersebut terjadi maka variabel-variabel tersebut tidak ortogonal atau terjadi kemiripan.

Variabel ortogonal adalah variabel bebas yang nilai korelasi antar sesama variabel bebas bernilai nol. Uji ini untuk menghindari kebiasan dalam proses pengambilan keputusan mengenai pengaruh parsial masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen. Untuk mendeteksi apakah terjadi problem multikol dapat melihat nilai tolerance dan lawannya variace inflation factor (VIF).

  • Uji Heteroskedastisitas

Uji Asumsi Klasik dengan Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan veriance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance tetap maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda maka terjadi problem heteroskedastisitas.
Model regresi yang baik yaitu homoskesdatisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Ada beberapa cara untuk mendeteksi ada tidaknya heteroskedastisitas yaitu melihat scatter plot (nilai prediksi dependen ZPRED dengan residual SRESID), uji Gletjer, uji Park, dan uji White.

Sumberhttp://akuntansi.unnes.ac.id/wp-content/uploads/2010/05/Uji-Asumsi-Klasik-dengan-SPSS-16.0.pdf

Dalam postingan ini, saya hanya akan membahas tiga asumsi klasik saja. Saya akan memberikan beberapa tutorial mengenai Uji Asumsi Klasik, dengan judul “Pengaruh Umur  dan Jenis Kelamin Siswa terhadap Nilai Siswa”. Maka dari judul tersebut dapat di tentukan variabel terikat dan variabel bebas, yaitu:

  • Variabel Terikat (Dependent Variable): Nilai Siswa
  • Variabel Bebas (Independent Variable): Umur Siswa dan Jenis Kelamin Siswa.

Langkah dalam pengolahan datanya sebagai berikut:

  1. Membuat Variabel pada Variable View dan menentukan komponen masing-masing variabel dengan tepat.

1
2. Kemudian copy data yang akan di uji ke Data View

2Screenshot (3)3. Pilih Analyze > Regression > klik Linear

Screenshot (4)Screenshot (10)

4. Setelah itu, klik Statistics > Centang Estimates, Model fit, R squared change, dan Collinearity diagnostics. Lalu klik Continue.

Screenshot (11)
5. Klik Plots > Pindahkan *SRESID ke Y dan *ZPRED ke X > CentangNormal probability plot > Lalu klik Continue

Screenshot (9)
6. Kemudian klik Options, dan dapat dilihat kolom Entry : 0.05 >Tidak ada perubahan yang dilakukan di sini. Klik Continue > OK
Screenshot (13)

Setelah itu, didapat hasil sebagai berikut:

  1.  Uji Normalitas

Tujuan uji normalitas ini ntuk melihat apakah data penelitian terdistribusi normal atau tidak. Model regresi dinyatakan lulus uji jika titik-titik pada grafik berada di sepanjang garis (Tidak Terputus, Tidak Berada Jauh Dari Garis)

dua
Grafik P-Plot yang menunjukkan model regresi dari data yang ada LULUS Uji Normalitas

Dari grafik diatas, disimpulkan bahwa model regresi ini Lulus Uji Normalitas.

 

2. Uji Multikolinearitas

 

satu
Tabel Koefisien yang menunjukkan data yang LULUS Uji Multikolinearitas dengan nilai toleran variabel umur dan tinggi siswa 0,689>0,1 dan nilai VIF kedua variabel bebas 1.451<10

 

Hasil analisis melalui tabel Coefficients kolom “Tolerance” dan “VIF” tujuanny untuk melihat ada atau tidaknya korelasi yang tinggi antara variabel-variabel bebas.

Model yang lulus Uji Multikolinearitas adalah model yang tidak memiliki korelasi yang tinggi antar variabel bebas nya. Model lulus uji jika nilai “Tolerance”  lebih besar dari 0,1 (Tolerance > 0,1) dan nilai “VIF” lebih kecil dari 10(VIF < 10)

Tabel  Coefficients menunjukkan data tersebut Lulus Uji Multikolinearitas

3. Uji Heteroskedastisitas

Uji heteroskedastisitas.png
Grafik Scatterplot yang LULUS Uji Heteroskedasitas 

Hasil analisis dari grafik Scatterplot diatas, menyatakan titik-titik tidak membentuk suatu pola tertentu dan menyebar di bawah dan di atas angka 0 pada sumbu Y. dapat disimpulkan bahwa model regresi ini lulus Uji Heteroskedastisitas.

Uji ini bertujuan untuk melihat ada atau tidaknya penyimpangan heteroskedastisitas pada model regresi.

Model lulus uji jika:

  1. Titik-titik pada grafik tidak membentuk suatu pola tertentu yang teratur
  2. Titik-titik pada grafik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y

Model regresi yang lulus Uji Heteroskedastisitas adalah model yang tidak memiliki gejala heteroskedastisitas.

Demikian pemaparan dari saya, jika banyak kekurangan mohon dimaafkan. semoga bermanfaat 🙂

Wassalamu’alaikum wr.wb

Iklan

Tinggalkan Balasan

Isikan data di bawah atau klik salah satu ikon untuk log in:

Logo WordPress.com

You are commenting using your WordPress.com account. Logout / Ubah )

Gambar Twitter

You are commenting using your Twitter account. Logout / Ubah )

Foto Facebook

You are commenting using your Facebook account. Logout / Ubah )

Foto Google+

You are commenting using your Google+ account. Logout / Ubah )

Connecting to %s