49
nilai prediksi tidak membentuk suatu pola tertentu atau acak. Suatu model dikatakan BLUE bila memenuhi persyaratan sebagai berikut, yaitu :
1. Tidak boleh multikolinieritas 2. Tidak boleh heteroskedastisitas
3. Tidak boleh autokorelasi 4. normalitas
Teknik analisi data yang dilakukan peneliti secara kuantitatif untuk mengetahui apakah ada pengaruh jumlah bahan baku, upah tenaga kerja,
jam henti mesin down time terhadap volume produksi pada PT. Hamparan Plastindo Raya, maka dilakukan analisa dengan langkah –
langkah sebagai berikut :
a. Multikolinieritas
multikolinieritas artinya antar variabel independent yang terdapat dalam model memiliki hubungan yang sempurna atau mendekati sempurna
koefisien korelasinya tinggi atau bahkan 1 untuk mengetahui apakah dalam persamaan regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel
independent dapat menggunakan uji multikolinieritas,. Karena dalam model regresi linier yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara
variabel independent. Menurut Yarnest 2003 : 68 terdapat korelasi yang sempurna atau
tidak sempurna tetapi sangat tinggi pada variabel independent yang dilambangkan dengan X
1
,X
2
,X
3
…X . Jika terjadi multikolinieritas pada
variabel independent akan berikibat koefisien regresi tidak dapat
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
50
ditentukan dan standar deviasi akan memiliki nilai tak terhingga, sehingga metode leaset Square tidak dapat digunakan. Mengukur multikolinieritas
dapat dilihat dari nilai toleransi dan Variance Inflacition Faktor VIF dari masing – masing variabel. Jika nilai toleransi 0.5 atau VIF 0.5 maka
terdapat multikolinieritas, sehingga variabel tersebut harus dibuang atau sebaliknya.
b. Heteroskedastisitas
terdapat nilai variasi residual yang sama untuk semua pengaturan, atau terdapatnya pengaruh perubahan variabel independent X
1
dengan nilai mutlak residual, sehingga penaksiran akan menjadi akurat. Mengukur
heteroskedastisitas dilihat dari nilai signifikan korelasi Rank Spearman. Menurut Yarnest 2003 : 70 deteksi adanya heteroskedastisitas adalah
sebagai berikut : 1. Bila probabilitas
≥ 0,05 berarti tidak terdapat heteroskedastisitas. 2. Bila probabilitas 0,05 berarti terdapat heteroskedastisitas.
c. Autokorelasi
Terdapat korelasi di antara sesame data pengamatan dimana adanya suatu data dipengaruhi oleh data sebelumnya data time series yang
kurang akurat. Mengukur autokorelasi dilihat dari nilai Durbin Waston Test DW.
Menurut Yarnest 2003 : 73, deteksi adanya autokorelasi adalah sebagai berikut :
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
51
1. Jika nilai DW terletak antara d
u
dan 4 – d
u
atau d
u
≤ DW ≤ 4 – d
u
, berarti bebas dari autokorelasi. 2. Jika nilai DW d
L
atau DW 4 – d
L
berarti terdapat autokorelasi.
d. Normalitas
