Uji Heteroskedasitas Uji Autokorelasi

3.5.2.3 Uji Heteroskedasitas

Uji ini bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual suatu pengamatan lain. Apabila variance dari suatu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homokedastik sedangkan jika berbeda disebut heteroskedastik Ghozali, 2005. Model regresi yang baik adalah yang homokedastik atau tidak terjadi heteroskedastik. Heteroskedastik terjadi apabila ada kesamaan deviasi standar nilai variabel dependen pada variabel independen. Hal ini kan mengakibatkan variance koefisien regresi menjadi minimum dan melebihi convidence interval, sehingga hasil uji statistik tidak valid. Ada beberapa cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedasitas, yaitu melihat Grafik Plot antara nilai prediksi variabel terikat dependen dengan residualnya. Deteksi ada atau tidaknya heteroskedasitas dapat dilakukan dengan melihat ada atau tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot. Dasar analisis: a. Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar kemudian menyempit, maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedasitas. b. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 dan sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastik.

3.5.2.4 Uji Autokorelasi

Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 sebelumnya. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem autokorelasi. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya Ghozali, 2005. Menurut Ghozali 2005, untuk mendeteksi ada atau tidaknya autokorelasi bisa menggunakan Uji Durbin-Watson DW test. Tabel 3.2 Pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi Hipotesis nol Keputusan Jika Tdk ada autokorelasi positif Tolak d dl Tdk ada autokorelasi positif No decision dl ≤ d ≤ du Tdk ada autokorelasi negative Tolak 4 – dl d 4 Tdk ada autokorelasi negative No decision 4 – du ≤ d ≤ 4 – dl Tdk ada autokorelasi, positif atau negative Tdk ditolak du d 4 – du Sumber: Imam Ghozali, 2005

3.5.3 Model Regresi Alat analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah regresi linear