UJI ASUMSI KLASIK (SPSS)

     Uji asumsi klasik adalah persyaratan statistik yang harus dipenuhi pada analisis regresi linear beganda yang berbasis ordinary least square (OLS). Uji asumsi klasik untuk analisis regresi linear yang bertujuan untuk menghitung nilai pada variabel tertentu. Uji asumsi klasik yang sering digunakan yaitu uji multikolinearitas, uji heteroskedastisitas, uji normalitas, uji autokorelasi dan uji linearitas.

• Uji Normalitas: untuk melihat apakah nilai residual terdistribusi normal atau tidak.
• Uji Multikolinearitas: untuk melihat ada atau tidaknya korelasi yang tinggi antara variabel-variabel bebas.
• Uji Heteroskedastisitas: untuk melihat apakah terdapat ketidaksamaan varians dari residual satu ke pengamatan yang lain.

     Cara membuat Uji Asumsi Klasik dengan menggunakan SPSS, sebagai berikut:

1. Membuat data di Microsoft Excel

2. Membuat variabel di Variable View pada SPSS

Variable terbagi menjadi 4: Nama Siswa, Gender Siswa, Umur Siswa dan Nilai Siswa

3. Memasukkan Data pada Data View

Mengcopy data awal yang sudah dibuat di Microsoft Excel ke dalam Data View yang ada di SPSS

 4. Membuat Uji Normalitas, Uji Multikolinearitas dan Uji Heteroskedastisitas

Dengan hasil, sebagai berikut:

"Pengaruh Umur Siswa dan Jenis Kelamin Siswa terhadap Nilai Siswa"

Variabel Terikat (Dependent Variable)

•   Nilai siswa

Variabel Bebas (Independet Variable)

• Umur siswa
• Jenis Kelamin siswa

1.        Uji Normalitas

Dianalisis melalui grafik P-Plot

Dari grafik Normal P-Plot, didapat bahwa titik-titik pada grafik mengikuti garis diagonal dan tidak berada jauh dari garis. Sehingga, model regresi ini lulus Uji Normalitas.

2.    Uji Multikolinearitas

Dari tabel Coefficients, didapat bahwa:

q  Variabel Jenis Kelamin

Memiliki nilai tolerance = 0.689. Nilai tolerance > 0.1

Nilai VIF = 1.451. VIF < 10

q  Variabel Umur Siswa

Memiliki nilai tolerance = 0.689. Nilai tolerance > 0.1

Nilai VIF = 1.451. VIF < 10

Dengan demikian, model regresi pada penelitian ini lulus Uji Multikolinearitas.

3.      Uji Heteroskedastisitas

     Dari grafik Scatterplot, titik-titik tidak membentuk suatu pola tertentu dan menyebar di bawah dan di atas angka 0 pada sumbu Y. Sehingga model regresi ini lulus Uji Heteroskedastisitas.