Deskripsi Penggunaan Listrik PLN provinsi-provinsi di pulau Jawa
masalah heterokedastisitas pada model. Hasil terlampir dalam lampiran 8, halaman 73.
4. Uji Autokorelasi Untuk mengetahui ada tidaknya autokorelasi dapat dilihat dengan
membandingkan nilai Durbin Watson hasil regresi dengan tabel Durbin Watson. Untuk n=48 dan k= 4, nilai d
L
= 1,3619 sedangkan nilai d
u
= 1,7206. Apabila nilai d
u
d 4-d
u
maka dikatakan tidak mengandung autokorelasi, baik positif maupun negatif. Berdasarkan hasil regresi yang
dilakukan diketahui nilai uji statistik d Durbin Watson sebesar 0,572144. Karena nilai 0,572144 d
L
maka model regresi mengandung masalah autokorelasi.
Berikut di bawah ini disajikan ringkasan hasil uji asumsi klasik yang telah dilakukan :
Tabel 8. Hasil Uji Asumsi Klasik
Asumsi Ho
Indikator Uji Hasil
Keterangan
Normalitas Normal
Jika prob 0,05 maka Ho
diterima 0,252811
Residual berdistribusi
normal Multikoliniearitas
Tidak ada multikoliniearitas
Jika r 0,8 maka Ho
diterima r 0,8
Tidak ada hubungan antar
variabel bebas
Heteroskedastisitas Homoskedastis
Jika prob 0,05 maka Ho
diterima Prob 0,05
Homokedastisitas
Autokorelasi Tidak ada
autokorelasi Jika nilai
dud4-du maka Ho
diterima d dL :
0,572144 1,3619
Mengandung autokorelasi positif
Berdasarkan tabel di atas dapat disimpulkan bahwa model sudah terbebas dari pelanggaran asumsi normalitas, multikolinieritas dan
heteroskedastisitas namun masih memiliki masalah autokorelasi. Menurut Gujarati 2009: 447, untuk mengatasi masalah autokorelasi maka dilakukan
panel EGLS cross section SUR. Panel EGLS cross section SUR adalah GLS dengan menggunakan estimasi residual covariance matrix cross section.
Metode ini dapat mengoreksi heterokedastisitas maupun autokorelasi antar unit cross section. Dengan demikian standar error sudah terkoreksi untuk
model di atas dan parameter yang diestimasi bisa dipercaya.