54 2. Besaran Korelasi Antar Variabel Independen
Pedoman suatu model regresi yang bebas multikolinieritas adalah koefisien antar variabel independen haruslah lemah
di bawah 95. Jika korelasi kuat, maka terjadi problem multikolinearitas.
3.8.2.3 Uji Autokorelasi
Uji Autokorelasi dilakukan untuk menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu
pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 sebelumnya.Autokorelasi dapat terjadi pada observasi yang
menggunakan runtut waktu time series dimana penggangu dari data pada periode sebelumnya akan berpengaruh terhadap data
pada periode berikutnya. Model regresi yang baik harus terbebas dari adanya autokorelasi.Salah satu cara untuk mengetahui ada atau
tidaknya korelasi yaitu dengan melakukan uji Durbin-Watson DW test. Uji ini hanya digunakan untuk autokorelasi ditingkat pertama
first orderautokorelasi dan mensyaratkan adanya intercept konstanta dalam model regresi.
Universitas Sumatera Utara
55
Tabel 3.3 Kriteria Pengambilan Keputusan
Metode Durbin-Watson
Kriteria Pengujian Keputusan
Kesimpulan
0ddl Terjadi autokorelasi
Positif Ditolak
dl ≤ d ≤ du
Tidak ada autokorelasi Positif
Tidak ada keputusan
4 - dl d 4 Terjadi autokorelasi
Negatif Ditolak
4 – du ≤ d ≤ 4 –
dl Tidak ada autokorelasi
negatif Tidak ada keputusan
du d 4 – du Tidak ada autokorelasi
positif dan negatif Tidak ditolak
Sumber : Ghozali 2005
Universitas Sumatera Utara
56
3.8.2.4 Uji Heteroskedastisitas
Uji Heterokedastistas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual
satu pengamatan ke pengamatan lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut
homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskesdatisitas Ghozali, 2007. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya
heteroskedastisitas yaitu dengan salah satunya dengan melihat grafik Plot antara nilai prediksi variabel terikat dependen yaitu
ZPRED dengan residualnya SRESID. Deteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya
pola tertentu pada grafik scatterplot antara SRESID dan ZPRED dimana sumbu Y adalah Y yang telah diprediksi, dan sumbu X
adalah residual Y prediksi – Y sesungguhnya yang telah diteliti. Salah satu cara untuk mendeteksi heteroskedastisitas adalah dengan
melihat grafik scatter plot antara lain prediksi variable terikat ZPREID dengan residualnya SRESID. Dalam mendeteksi uji
Heteroskedastisitas dapat menggunakan analisis berikut ini : a. Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada
membentuk pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar kemudian menyempit, maka mengindikasikan
telah terjadi heteroskedastisitas.
Universitas Sumatera Utara
57 b. Jika ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas
dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
c. Jika ada titik pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar kemudian menyempit maka mengindikasikan
telah terjadi heteroskedastisitas. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar diatas dan dibawah angka 0
pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas Ghozali, 2005.
3.8.3 Pengujian Hipotesis
