76
Dengan demikian hasil regresi tidak mengandung masalah heteroskedastisitas. dengan rincian sebagai berikut:
a. t statistik LOG Pembiayaan Murabahah = 0.867700 2,015368 tidak terdapat masalah heteroskedastisitas
b. t statistik LOG Pembiayaan Bagi Hasil = -0.376993 2,015368 tidak terdapat masalah heteroskedastisitas
c. t statistik LOG Tingkat Suku Bunga = -1.772509 2,015368 tidak terdapat masalah heteroskedastisitas
d. t statistik LOG Inflasi = -0.753176 2,015368 tidak terdapat masalah heteroskedastisitas
c. Uji Autokorelasi
Dalam asumsi OLS klasik diasumsikan bahwa residual bersifat independen satu dengan yang lain. Untuk uji asumsi ini digunkana uji hipotesis :
H : Tidak terdapat korelasi serial pada residual
H
1
: Terdapat korelasi serial pada residual Pada penelitian ini peneliti menggunakan uji DW untuk uji autokorelasi.
Uji DW pertama kali diperkenalkan oleh J. Durbin dan GS. Watson tahun 1951. Untuk menarik kesimpulan melalui uji DW untuk ada atau tidaknya masalah
autokorelasi digunakan kriteria sebagai berikut
1
: 1. Terjadi autokorelasi positif jika nilai DW dibawah -2 DW -2.
1
Danang Sunyoto, : Uji KHI Kuadrat dan Regresi untuk Penelitian,Yogyakarta:Graha Ilmu, 2010, h.110
77
2. Tidak terjadi autokorelasi jika nilai DW berada di antara -2 dan +2 atau -2 DW +2.
3. Terjadi autokorelasi negatif jika nilai DW di atas +2 atau DW +2.
Tabel 4. 3 Hasil Uji Autokorelasi
Dependent Variable: LOGROA Method: Panel Least Squares
Date: 072716 Time: 07:23 Sample: 2012M01 2015M12
Periods included: 48 Cross-sections included: 7
Total panel balanced observations: 336 Variable
Coefficient Std. Error t-Statistic
Prob. C
-86.65200 7.902346
-10.96535 0.0000
LOGPM 0.803566
0.193072 4.162004
0.0000 LOGPBH
1.846070 0.126497
14.59374 0.0000
LOGTS -4.760165
0.685174 -6.947379
0.0000 LOGINF
1.295960 0.279354
4.639128 0.0000
Effects Specification Cross-section fixed dummy variables
R-squared 0.768196
Mean dependent var -4.000924
Adjusted R-squared 0.761064
S.D. dependent var 2.429081
S.E. of regression 1.187361
Akaike info criterion 3.213534
Sum squared resid 458.1938
Schwarz criterion 3.338499
Log likelihood -528.8738
Hannan-Quinn criter. 3.263349
F-statistic 107.7048
Durbin-Watson stat 0.676454
ProbF-statistic 0.000000
Pada hasil olah data di atas diketahui nilai statistik hitung d = 0.676454. Karena nilai d berada diantar -2 dan +2 atau -2 DW +2 maka dapat
disimpulkan tidak ada masalah autokorelasi.
78
d. Uji Normalitas
Salah satu asumsi lain yang penting untuk inferensi statistika dalam analisis regresi adalah asumsi nomalitas dari error. Dalam menguji kenormalan
dari data maka dapat digunakan metodependekatan grafik dan pendekatan inferensi statistik dengan uji hipotesis.
Uji normalitas residual metode OLS secara formal dapat dideteksi dari metode yang dikembangkang oleh Jarque-Bera J-B. Metode JB ini didasarkan
pasa sampel besar yang diasumsikan bersifat asymptotic. Uji statistik dari J-B ini menggunakan perhitungan skewness dan kurtosis. Jika suatu variabel
didistribusikan secara normal maka nilai koefisien S = 0 dan K=3. Oleh karena itu, jika residual terdistribusi secara normal maka diharapkan nilai statistik JK
akan sama dengan nol. Nilai statistik JB ini didasarkan padadistribusi Chi Squares dengan derajat kebebasan df 2. Jika nilai probabilitas ρ dari statistik JB besar
atau dengan kata lain jika nilai statistik JB ini tidak signifikan maka diterima hipotesis bahwa residual mempunyai distribusi normal karena nilai statistik JB
mendeketi nol. Sebaliknya jika nilai probabilitas ρ dari statistik JB kecil atau signifikan maka ditolak hipotesis bahwa residual mempunyai distribusi normal
karena nilai statistik JB tidak sama dengan nol. Berikut hasil dari hasil histogram residual didapatkan nilai probability
sebesar 0.201788 dan nilai JB sebesar 3.201075 maka nilai probabilitas ρ dari
statistik JB besar atau dengan kata lain nilai statistik JB ini tidak signifikan maka diterima hipotesis bahwa residual mempunyai distribusi normal karena nilai
statistik JB mendeketi nol dan nilai probability lebih besar dari 0,05.
79
Gambar 4. 1 Hasil uji Normalitas
4 8
12 16
20 24
28 32
-4 -3
-2 -1
1 2
Series: RESID Sample 2012M01 2015M12
Observations 272
Mean -0.181371
Median -0.185901
Maximum 2.436755
Minimum -3.851393
Std. Dev. 1.213039
Skewness -0.264040
Kurtosis 2.940178
Jarque-Bera 3.201075
Probability 0.201788
2. Pemilihan Model Regresi Data Panel
