35
menunjukkan setiap variabel independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Tolerance
mengukur variabilitas variabel independen yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Jadi nilai
tolerance yang rendah sama dengan VIF yang tinggi. Batasan umum yang digunakan untuk mengukur multikolinieritas adalah
tolerance 0,1 dan nilai VIF 10 maka terjadi multikolinieritas.
3.5.1.3. Uji Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu
pengamatan ke pengamatan lain. Jika varians dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedositas atau tidak
terjadi heteroskedastisitas. Menurut Ghozali 2006 jika varians berbeda maka disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik
adalah yang homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedasitas. Deteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan
dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot antara SRESID dan ZPRED dimana sumbu Y’ adalah Y yang
diprediksi, dan sumbu X adalah residual Y prediksi-Y sesungguhnya yang telah di studentized Ghozali, 2006. Selain dengan
menggunakan analisis grafik, pengujian heteroskedastisitas dapat
36
dilakukan dengan Uji Glejser. Uji ini mengusulkan untuk meregresi nilai absolut residual terhadap variabel independen. Jika variabel
independen signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dependen, maka ada indikasi terjadi heteroskedastisitas. Jika
probabilitas signifikansinya di atas tingkat kepercayaan 5, maka dapat disimpulkan model regresi tidak mengandung
heteroskedastisitas Ghozali, 2006.
3.5.1.4. Uji Autokorelasi
Uji Autokorelasi bertujuan untuk mengetahui apakah dalam suatu model regresi linier terdapat korelasi antara pengganggu pada
periode t dengan kesalahan pada periode t-1 sebelumnya Ghozali, 2006. Alat analisis yang digunakan adalah uji Durbin – Watson
Statistik. Untuk mengetahui terjadi atau tidak autokorelasi dilakukan dengan membandingkan nilai statistik hitung Durbin Watson pada
perhitungan regresi dengan statistik tabel Durbin Watson pada tabel. Dasar pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi adalah
sebagai berikut : a. Bila nilai DW terletak diantara batas atas atau upper bound du dan
4–du maka koefisien autokorelasi = 0, berari tidak ada autokorelasi.
37
b. Bila nilai DW lebih rendah daripada batas bawah atau lower bound dl maka koefisien autokorelasi 0, berarti ada autokorelasi
positif.
c. Bila nilai DW lebih besar dari 4-dl maka koefisien autokorelasi 0, berarti ada autokorelasi negatif.
d. Bila nilai DW terletak antara du dan dl atau DW terletak antara 4- du dan 4dl, maka hasilnya tidak dapat disimpulkan.
3.5.1.5. Koefisien Determinasi
