Uji asumsi klasik adalah persyaratan statistic yang harus dipenuhi pada analisis regresi linear berganda yang berbasis ordinary leas square (OLS). Untuk memastikan bahwa model regresi yang diperoleh merupakan model yang terbaik, dalam hal ketepatan estimasi, tidak bias, serta konsisten, maka perlu dilakukan pengujian asumsi klasik (Juliandi et al., 2014). Uji asumsi klasik untuk memastikan persamaan regresi yang difungsikan tepat dan valid. Sebelum melakukan analisa regresi berganda dan pengujian hipotesis, maka harus melakukan beberapa uji asumsi klasik yang bertujuan untuk mengetahui apakah model regresi yang digunakan sudah terbebas dari penyimpangan asumsi dan memenuhi ketentuan untuk mendaoatkan linier yang baik.

Tujuan pengujian asumsi klasik ini adalah untuk memberikan kepastian bahwa persamaan regresi yang didapatkan memiliki ketepatan dalam estimasi, tidak bias dan konsisten. Asumsi klasik adalah syarat-syarat yang harus dipenuhi pada model regresi linear OLS agar model tersebut menjadi valid sebagai alat penduga. regresi OLS ada 2 macam, yaitu: regresi linear sederhana dan regresi linear berganda. Analisis regresi yang tidak berdasarkan OLS tidak memerlukan persyaratan asumsi klasik, misalnya regresi logistic atau regresi ordinal. Untuk analisis regresi yang tidak berdasar pada OLS dan tidak membutuhkan persyaratan asumsi klasik misalnya seperti regresi ordinal atau logistik.

Tidak semua uji asumsi klasik harus dilakukan pada analisis regresi linear, misalnya uji multikolienearitas tidak dilakukan pada analisis regresi linear sederhana dan uji autokorelasi tidak perlu diterapkan pada data cross sectional. analisis uji asumsi klasik tidaklah digunakan dalam SMART PLS. Hal itu disebabkan karena dalam SMART PLS menggunakan metode pendekatan Partial Least Square – Structural Equation Modeling (PLS-SEM). Ghozali (2016) menyatakan bahwa PLS merupakan suatu metode analisis yang powerfull, dikarenakan tidak berdasarkan pada banyaknya asumsi dan data juga tidak harus berdistribusi normal serta ukuran sampel tidak harus besar. Uji asumsi klasik yang biasa digunakan yaitu uji normalitas, uji multikolinearitas, uji heteroskedastisitas, dan uji autokorelasi. Regresi Linear sederhana atau disebut dengan simple linear regression, adalah regresi linear dengan satu variabel bebas dan satu variabel terikat. Sedangkan regresi linear berganda atau disebut juga dengan multiple linear regression adalah regresi linear dengan satu variabel terikat dan beberapa variabel bebas.

Referensi

  • Ghozali, I. (2016) Aplikasi Analisis Multivariete Dengan Program IBM SPSS 23. Edisi 8. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
  • Juliandi A, Irfan, Manurung S. 2014. Metodologi Penelitian Bisnis: Konsep dan Aplikasi. Medan: UMSU Press.

Image Sources: Google Images