pendugaan tidak efektif, namun hasil uji F dan t terhadap parameter penduga masih memiliki nilai Verbeek et. al, 2000 dan Thomas, 1997.
Di dalam program SPSS salah satu metode untuk melihat enormalan data adalah dengan pengujian Kolmogorov-Smirnov. Dimana Kolmogorov-Smirnov test
mempunyai distribusi derajat bebas dua. Jika hasil Kolmogorov-Smirnov test lebih besar dari nilai
α = 5 persen, maka tolak hipotesis nul yang berarti data berdistribusi normal. Jika hasil Kolmogorov-Smirnov test lebih kecil dari nilai
α = 5 persen, maka terima hipotesis nul yang berarti data tidak berdistribusi normal.
Sedangkan pendekatan lain adalah dengan cara melihat gambar grafik, dimana semakin dekat titik-titik data kepada garis kenormalan maka dapat disimpulkan
bahwa data telah berdistribusi normal.
3.5.2 Uji Multikolinieritas
Masalah multikolinearitas muncul jika terdapat hubungan yang sempurna atau pasti diantara beberapa variable atau semua variable independen dalam
model. Pada kasus multikolinearitas yang serius, koefisien regresi tidak lagi menunjukkan pengaruh murni dari variable independen dalam model. Ada
beberapa model untuk mendeteksi keberadaan multikolinearitas. Untuk mendeteksi multikolinearitas digunakan uji pada variable-variabel bebas dengan
pengukuran terhadap Varian Inflatio Factor VIF dan Tolerance Tol apabila nilai VIF berada di bawah 10 dan nilai Tol berada di atas 1 dikatakan bahwa
persamaan tidak mengandung multikolinearitas Gujarati, 2003.
3.5.3 Uji Autokorelasi
Autokorelasi merupakan hubungan yang terjadi antara variabel-variabel dari serangkaian pengamatan yang tersusun dalam rangkaian waktu. Dengan kata
lain, autokorelasi akan menunjukkan hubungan antara nilai-nilai yang berurutan dari variabel-variabel yang sama. Autokorelasi dapat terjadi apabila kesalahan
pengganggu suatu periode korelasi dengan kesalahan pengganggu periode sebelumnya. Adapun alat penguji yang digunakan untuk mendeteksi ada atau
tidaknya autokorelasi adalah :
Durbin-Watson test D-W test
DW test dapat dirumuskan sebagai berikut :
∑ ∑
= =
−
− =
n t
t n
t t
t
e e
e d
1 2
2 2
1
Di dalam pengujian autokorelasi ini, maka terlebih dahulu harus ditentukan besarnya nilai kritis dari d
U
dan d
L
berdasarkan jumlah pengamatan dan variabel bebasnya.
Untuk pengujian ini digunakan hipotesa sebagai berikut : H
: ρ = 0, tidak ada gejala autokorelasi H
a
: ρ ≠ 0, ada gejala autokorelasi
Dengan kriteria sebagai berikut : H
diterima jika d
U
d 4 – d
U
, Artinya data pengamatan tidak terdapat gejala autokorelasi.
H ditolak jika d d
L
atau d 4 – d
L
, Artinya data pengamatan memiliki gejala autokorelasi.
Tidak ada kesimpulan jika d
L
≤ d ≤ d
U
atau 4 – d
U
≤ d ≤ 4 – d
L
, Artinya Uji Durbin-Watson tidak dapat memberikan kesimpulan yang pasti
terhadap ada atau tidaknya gejala autokorelasi pada data pengamatan.
3.6 Uji Kesesuaian Model 3.6.1 Koefisien Determinan
