41 Pengujian ini mengikuti distribusi F–Statistic dimana jika F–
Statistic nilai Chow lebih besar dari F tabel maka Ho ditolak yang berarti model yang digunakan adalah model Fixed Effect.
2. Uji Haussman Haussman test. Haussman test adalah suatu uji statistik yang menjadi dasar
pertimbangan dalam menentukan pemilihan model yang akan digunakan, apakah menggunakan model fixed effect atau model random effect.
Hipotesis dari pengujian ini adalah sebagai berikut : �
= Random effect model �
1
= Fixed model effect Pertimbangan statistik chi-square dipergunakan untuk menetukan
penolakan terhadap hipotesis nol H dimana jika probabilitas Haussman
lebih kecil dari α hasil Haussman test signifikan maka H ditolak dan
model fixed effect digunakan.
3.6.2 Pengujian Asumsi Klasik
Untuk menentukan ketepatan model, perlu dilakukan pengujian atas beberapa asumsi dari ordinary least squares OLS sehingga asumsi
BLUE Best Linear Unbiased Estimator dapat terpenuhi, secara rinci dapat dijelaskan sebagai berikut :
3.6.2.1.Uji Heteroskedastisitas
Pengujian Heterokedastisitas sebuah model regresi dilakukan dengan tujuan untuk menguji apakah suatu regresi tersebut terjadi
Universitas Sumatera Utara
42 ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke
pengamatan lainnya. Jika varian dari residual satu pengamatan yang lain tetap maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda
disebut heteroskedastisitas Erlina, 2008. Model regresi yang baik adalah homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas.
Untuk mengidentifikasi adanya heteroskedastisitas, maka dilakukan uji White
. Dengan menggunakan tingkat α = 5, maka terdapat ketentuan sebagai berikut:
• Jika ObsR-Square 0.05, maka terdapat masalah heteroskedastisitas
• Jika ObsR-Square 0.05, maka tidak terdapat masalah heteroskedastisitas
3.6.2.2.Uji Autokorelasi
Autokorelasi merupakan korelasi antar anggota sampel yang diurutkan berdasarkan waktu. Autokorelasi muncul karena
observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lain Autokorelasi menyatakan adanya kondisi yang berurutanantara
gangguan atau distribusi yang masuk dalam regresi. Metode regresi yang baik adalah tidak terdapat autokolerasi. Pengujian autokorelasi
dilakukan dengan menggunakan uji Durbin-Watson. Kriteria untuk penilaian terjadinya autokorelasi adalah:
• angka D-W dibawah -2 berarti ada autokorelasi positif.
Universitas Sumatera Utara
43 • angka D-W di antara -2 sampai +2, berarti tidak ada
autokorelasi. • angka D-W di atas +2 sampai 5 berarti ada autokorelasi
negatif.
3.6.2.3.Uji Normalitas
Asumsi dalam OLS adalah nilai rata – rata dari faktor pengganggu adalah nol. Untuk menguji apakah normal atau
tidaknya faktor penganggu maka perlu dilakukan uji normalitas dengan menggunakan Jarque – Bera Test J-B test. Apabila angka
probability 0,05 maka data berdistribusi normal, sebaliknya apabila angka probability 0,05 maka data tidak berdistribusi
normal. 3.6.2.4.Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi mempunyai korelasi antar variabel bebas. Model
regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Untuk mengidentifikasi masalah
multikolinearitas dalam estimasi regresi terdapat beberapa gejala yang harus diperhatikan, yaitu sebagai berikut Pratomo dan
Hidayat, 2010 : • Nilai R
2
yang tinggi namun standar error dan tingkat signifikansi masing-masing variabel rendah.
• Nilai koefisien variabel tidak sesuai dengan hipotesis.
Universitas Sumatera Utara
44
3.6.3 Pengujian Hipotesis Penelitian
