56
c. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteorskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan persebaran data variance dari residual satu
pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika persebaran data variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain nilainya tetap, disebut dengan
homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteoroskedastisitas. Model regresi
yang baik
adalah homoskedastisitas
atau tidak
terjadi heteroskedastisitas.
53
Untuk menguji keberadaan heteroskedastisitas dilakukan dengan uji glejser. Uji Glejser dilakukan dengan meregresikan variabel-variabel
bebas terhadap nilai absolutresidualnya. Sebagai pengertian dasar, residual adalah selisih antara nilaiobservasi dengan nilai prediksi; dan absolut
adalah nilai mutlaknya.
54
Dengan melihat uji glejser suatu data dapat dikatakan memenuhi uji heteroskedastisitas apabila nilai signifikansi
residualnya lebih besar daripada 0,05.
55
d. Uji Autokorelasi
Uji autokolerasi bertujuan menguji apakah dalam suatu model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan
53
Imam Ghazali, Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program SPSS Edisi 5, Semarang: Badan Penerbit UNDIP, 2011, h.139.
54
Damodar Gujarati. Ekonometrika Dasar Edisi Keenam. Jakarta: Erlangga, 2003 h. 48
55
Wing Wahyu Winarno, Analisis Ekonometrika dan Statistika dengan EViews Edisi 3,Yogyakarta: UPP STIM YKPN, 2011, h.8.
57
kesalahan pengganggu pada periode t-1. Salah satu cara yang dapat digunakan untuk mendeteksi keberadaan autokorelasi adalah dengan
menggunakan uji Durbin-Watson. Uji Durbin-Watson hanya digunakan untuk autokorelasi tingkat satu dan mensyaratkan adanya konstanta dalam
model regresi dan tidak ada variabel tumpang tindih lag di antara variabel independen.
56
Autokorelasi dapat diukur melalui nilai Durbin-Watson dengan melihat beberapa kriteria sebagai berikut:
1 Angka Durbin Watson di bawah 1,10 atau 1,10 berarti ada autokorelasi positif.
2 Angka Durbin Watson di antara 1,10 sampai 1,54 berarti tidak dapat diputuskan ada atau tidaknya otokorelasi.
3 Angka Durbin Watson di antara 1,54 sampai 2,46 berarti tidak mengandung otokorelasi.
4 Angka Durbin Watson di antara 2,46 sampai 2,90 berarti tidak dapat diputuskan ada atau tidaknya otokorelasi.
5 Angka Durbin Watson di atas 2,90 atau 2,90 berarti ada autokorelasi negatif.
57
56
Imam Ghazali, Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program SPSS Edisi 5, Semarang: Badan Penerbit UNDIP, 2011, h.110.
57
Wing Wahyu Winarno, Analisis Ekonometrika dan Statistika dengan EViews Edisi 3, Yogyakarta: UPP STIM YKPN, 2011, h.7.
Kategori