Uji asumsi klasik merupakan sebuah tahap dalam analisis regresi. Uji asumsi ini dilakukan dengan tujuan untuk memastikan apakah model yang digunakan sudah sesuai dengan syarat-syarat yang diperlukan. Apabila syarat dipenuhi, maka dapat diambil kesimpulan bahwa hasil analisis dapat dipercaya.
Jenis-Jenis Uji Asumsi Klasik dalam Sebuah Penelitian
Uji asumsi klasik merupakan persyaratan statistik pada analisis regresi linier yang berbasis OLS atau Ordinary Least Square. Kami menggunakan metode OLS untuk mencapai error yang minim, sehingga memberikan penduga koefisien regresi yang baik.”
1. Uji Normalitas
Kami menggunakan Uji Normalitas untuk menentukan apakah nilai residu berdistribusi secara normal atau tidak. Kami dapat melakukan pengujian ini menggunakan uji One Sample Kolmogorov Smirnov.
Jika hasil uji menunjukkan nilai signifikansi di atas 5% atau 0.05, kami menyimpulkan bahwa data berdistribusi normal. Sebaliknya, jika nilai signifikansi kurang dari 5%, maka data tidak berdistribusi normal.
Jika uji normalitas menunjukkan bahwa data tidak berdistribusi normal, kami dapat memilih beberapa opsi untuk menanganinya. Misalnya, mengubah atau menambahkan data penelitian.
2. Uji Multikolinearitas
Kami menggunakan Uji Multikolinearitas untuk mengetahui apakah terdapat korelasi yang tinggi antara variabel independen dalam model regresi. Jika terdapat korelasi tinggi, kami memastikan bahwa data memiliki standar error yang besar.
Ketika terdapat korelasi tinggi antara variabel independen, maka nilai t-hitung akan lebih kecil dari t-tabel. Hal tersebut menunjukkan bahwa tidak ada hubungan linier antara variabel independen dengan variabel dependen.
3. Uji Heteroskedastisitas
Kami menggunakan Uji Heteroskedastisitas untuk melihat apakah terdapat perbedaan yang tidak sama antara residu dan pengamatan lain. Kami menganggap model baik jika tidak mengandung pola tertentu. Misalnya, berkumpul di tengah.
Apabila data melanggar asumsi heteroskedastisitas, maka dapat mengubahnya menjadi logaritmik. Hal ini boleh dilakukan apabila data bernilai positif.
4. Uji Autokorelasi
Uji Autokorelasi bertujuan untuk mengevaluasi apakah terdapat hubungan antara satu periode dengan periode sebelumnya. Model regresi ideal adalah model yang bebas dari autokorelasi.
Dalam mendeteksi autokorelasi dapat dilakukan melalui uji Run Test. Ketentuan uji Run Test yaitu, apabila nilai Asymp. Sig. (2-tailed) kurang dari 5% atau 0.05, maka H0 ditolak dan Ha diterima.
Uji asumsi klasik membantu memperkuat keyakinan terhadap kesimpulan yang diambil. Oleh karena itu, mempelajari materi ini sangatlah penting bagi sebuah proses penelitian.