Adjusted R
2
dapat digunakan untuk mengevaluasi mana model regresi yang baik.
b. Uji Ekonometrika
Dalam menggunakan regresi OLS diperlukan pengujian untuk menghasilkan sifat BLUE Best Linear Unbiased Estimator,
pengujian dilakukan menggunakan asumsi Klasik yang terdiri dari:
1 Uji Normalitas
Uji normalitas merupakan metode yang digunakan untuk mendeteksi apakah residual mempunyai distribusi normal atau
tidak. Melalui uji signifikansi individual, pengaruh variabel independen secara individual terhadap variabel dependen dapat
dikatakan valid apabila residual yang dihasilkan memiliki distribusi normal. Melalui uji Skewness dan Kurtosis, apabila
besarnya prob chi2 lebih besar dari α = 5 menunjukan data
berdistribusi normal. 2
Uji Multikolinearitas
Uji Multikolinearitas merupakan pengujian yang dilakukan untuk mengetahui korelasi linier yang tinggi di antara
lebih dari dua variabel independen. Apabila di dalam model regresi terdapat korelasi yang tinggi di antara variabel bebas
maka dinyatakan mengandung gejala multikolinear. Terdapat beberapa cara yang digunakan untuk melihat adanya
multikolinear diantaranya dengan melihat nilai R
2
dan nilai t
statistik. Jika nilai R
2
tinggi dan uji F menolak hipotesis nol, tetapi nilai t statistik sangat kecil atau tidak ada variabel bebas
yang signifikan, maka hal tersebut menunjukan gejala multikolinear. Sedangkan salah satu cara untuk mengatasi gejala
multikolinear dapat dilakukan dengan menghilangkan variabel yang memiliki korelasi yang sangat tinggi.
3 Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas menunjukan adanya varian variabel pada model regresi yang tidak sama. Sedangkan yang
diharapkan dari model regresi yaitu adanya homoskedastisitas. Sedangkan penggunaan data panel selain menggunakan data
time series tetapi juga menggunakan data cross section, yang
menunjukan bahwa telah terjadi pelanggaran homoskedastisitas. Dan untuk mengetahui adanya heteroskedastisitas dapat
menggunakan uji White Test dan uji Wald Test. Sedangkan untuk mengatasi adanya masalah heteroskedastisitas dapat
digunakan heteroskedascity robust atau standard error.
4 Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk mengetahui apakah ada korelasi antara anggota serangkaian data observasi berdasarkan
waktu time-series atau ruang cross section. Untuk mengetahui adanya masalah autokorelasi bisa menggunakan
Durbin-Watson test , Breusch-Godfrey test dan Wooldridge Test.
Sedangan mengatasi permasalahan autokorelasi dapat digunakan transformasi Cochrane-Orcutt dan standar error Newey West.
Sedangkan dalam software Stata 12.0 permasalahan asumsi heterokedasitas dan autokorelasi untuk data panel tidak lengkap
unbalanced panel dapat diatasi secara bersamaan dengan metode FGLS Feasible General Least Square.
68
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Kategori