62
variabel independent lainnya. Jadi nilai tolerance yang rendah sama dengan nilai VIF tinggi karena VIF =
1Tolerance. Nilai cut off yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolinieritas adalah nilai tolerance
0,10 atau sama dengan nilai VIF 10. Setiap peneliti harus menentukan tingkat kolinieritas yang masih dapat ditolerir.
Sebagai misal nilai tolerance = 0,10 sama dengan tingkat kolonieritas 0,95. Walaupun multikolinieritas dapat dideteksi
dengan nilai tolerance dan VIF, tetapi kita masih tetap tidak mengetahui variabel-variabel independent mana sajakah yang
saling berkolerasi.
c. Uji Heteroskedastisitas
Menurut Ghozali 2007:105 Uji Heteroskedastisitas
bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan
variance
dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika
variance
dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut Homokedastisitas dan jika berbeda disebut
Heterokedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang Homokedastisitas atau tidak terjadi Heterokedastisitas. Kebanyakan
data crossection mengandung situasi Heterokedastisitas karena data ini menghimpun data yang mewakili berbagai ukuran kecil, sedang,
besar.
63
Menurut Gozali 2007:105, ada beberapa cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya Heteroskedestisitas:
1 Melihat grafik plot antara nilai prediksi variable terikat
dependen ZPRED dengan residualnya SRESID. Deteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dengan melihat antara
SPRESID dan ZPRED. dimana sumbu Y adalah Y yang telah diprediksi dan sumbu X adalah residual residual Y prediksi
– Y sesungguhnya yang telah di-studentized. 2
Dasar analisis jika ada pola tertentu seperti titik-titik yang membentuk pola yang teratur bergelombang, melebar,
kemudian menyempit maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas.
Jika tidak ada pola yang jelas secara titik- titik menyebar diatas dan dibawah titik origin pada sumbu y,
maka tidak terjadi heterokedastisitas. Analisis dengan grafik plots memiliki kelemahan yang cukup
signifikan. Sehingga, untuk menginterpretasikan hasil yang lebih dapat menjamin keakuratan ada tidaknya heteroskedastisitas pada
penelitian ini, peneliti menggunakan uji Glejser untuk mendeteksi ada tidakya Heteroskedastisitas Ghozali, 2006:129.
Uji Glejser mengusulkan untuk meregres nilai absolute residual terhadap variabel independen Gujarati, 2003 dalam
Ghozali 2006:129, dengan persamaan regresi: │Ut │ = α + βXt + vt
