membandingkan distribusi kumulatif dari data sesungguhnya dengan distribusi kumulatif dari distribusi normal.
Adapun kriteria pengujian sebagai berikut : a.Jika Asym. Sig 0,05 berarti seluruh data berdistribusi normal
b. Jika Asym. Sig 0,05berarti seluruh data berdistribusi tidak normal
3.10.2. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas berarti ada varian variabel pada model regresi yang tidak samakonstan Suliyanto 2011:95. Uji heteroskedasitas bertujuan menguji
apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual suatu
pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang
tidak terjadi heteroskedasitas. Metode yang dapat dipakai untuk mendeteksi gejala heterokedasitas antara lain: metode grafik, Uji Park Glajser, Uji Rank Spearman,
dan Barlett.
3.10.3. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk mengetahui apakah ada korelasi antara anggota serangkaian data observasi yang diuraikan menurut waktu time-series
atau ruang cross section. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lain. Uji Durbin-Watson Uji D-W untuk
menguji ada tidaknya masalah autokorelasi dari model empiris yang diestimasi Suliyanto, 2011:125. Kriteria pengambilan kesimpulan dalam uji Durbin-
Watson DW adalah sebagai berikut:
1. Bila nilai DW terletak antara batas atas atau upper bound du dan 4du,
maka koefisien autokorelasi sama dengan nol, berarti tidak ada autokorelasi.
2. Bila nilai DW lebih rendah daripada batas bawah atau lower bound dl,
maka koefisien autokorelasi lebih besar dari nol, berarti ada autokorelasi positif.
3. Bila nilai DW lebih besar daripada 4-dl, maka koefisien autokorelasi
lebih kecil daripada nol, berarti ada autokorelasi negatif. 4.
Bila nilai DW terletak diantara batas atas du dan batas bawah dl atau DW terletak antara 4-du dan 4-dl, maka hasilnya tidak dapat
disimpulkan. Dapat kita lihat kriteria nilai uji durbin-watson pada tabel 3.2 berikut:
Tabel 3.2 Kriteria Nilai Uji Durbin Watson
No Nilai DW
Kesimpulan
1 1,65
˂ DW ˂ 2,35 Tidak ada autokorelasi
2 1,21
˂ DW ˂ 1,65 Tidak dapat disimpulkan
3 2,35
˂ DW ˂ 2,79 4
DW ˂ 1,21 Terjadi autokorelasi
5 DW 2,79
Sumber : Suliyanto 2011:309
Rumus yang digunakan untuk uji D-W adalah
Keterangan: d = nilai D-W stat
e= nilai residual dari pers
amaan regresi pada periode i μ �
�−1
= nilai residual dari persamaan regresi pada periode i-1
Selain menggunakan Durbin-Watson, untuk mengetahui apakah autokorelasi ini terjadi dapat diginakan uji Runs Test. Penelitian ini menggunakan
uji Runs Test, dimana apabila nilai Asymp. Sig. 2-tailed 0,05 maka hipotesis nol diterima, dan artinya residual tidak terkena autokorelasi.
3.10.4. Uji Multikolinieritas
