c. Uji Ekonometrika
Model yang dianalisis membutuhkan pengujian terhadap hipotesis-hipotesis yang dilakukan. Pengujian hipotesis secara ekonometrika bertujuan melihat
asumsi-asumsi yang mendasari metode OLS terpenuhi dalam model yang diteliti. Berikut adalah langkah-langkah dan prosedur pengujian yang harus dilakukan.
c
1
. Uji Autokolerasi
Untuk menentukan ada atau tidaknya autokorelasi dalam penelitian ini akan menggunakan Uji LM-Test Breusch-Godfrey. Pada uji ini diasumsikan bahwa
е error mengikuti model otoregresif ordo pARp
|
Gujarati 2006, dengan bentuk sebagai berikut:
u
1
= ρ
1
e
t-1
+ ρ
2
e
t-2
+ ρ
3
e
t-3
+ . . . . + ρ
p
e
t-p
+ u
t
Adapun langkah-langkah yang harus dilakukan untuk mendeteksi adanya autokorelasi dengan Uji LM-Test Breusch-Godfrey adalah meregresikan
persamaan linier untuk mendapatkan ê. Gunakan ê sebagai variabel terikat dan regresikan dengan variabel x sehingga didapatkan model regresi:
û
t
= a + a
1
+ ̂
1
̂
t-1
+ ̂
2
̂
t-2
+ . . . + ̂
i
̂
t-i
+ u
t
Berdasarkan hasil regresi tersebut akan didapatkan nilai koefisien determinasi R
2
. Adapun hipotesis yang digunakan:
H :
1
=
2
= . . . =
3
= 0, tidak terdapat autokorelasi H
1
: tidak demikian, terdapat autkorelasi Dengan demikian bila tidak mempunyai cukup bukti untuk menolak
hipotesis, maka e
t
= u
t
berarti tidak ada autokorelasi. Kriteria pengujian:
P-value uji LM-Test taraf nyata
α, maka tolak H , artinya terdapat
autokorelasi; P-value
uji LM-Test taraf nyata α, maka terima H
, artinya tidak terdapat autokorelasi.
Taraf nyata α yang digunakan dalam pengujian ini sebesar 0.05 5.
Persamaan yang didalamnya terdapat variabel bedakala lag endogenous variable
uji serial korelasi dengan menggunakan Durbin Watson tidak valid
untuk digunakan pindyc dan Rubinfeld 1991 dalam Novindra 2011. Sebagai penggantinya untuk mengetahui apakah terdapat serial korelasi autocorrelation
atau tidak dalam setiap persamaan maka digunakan statistic DH Durbin-h statistics
. Persamaan berikut merupakan formula untuk memperoleh nilai DH atau h
hitung
Durbin-h statistics. H
hitung
= √
Keterangan: D
= d
w
statistik n
= jumlah observasi, dan var
= varians koefisien regresi untuk lagged dependent variable Jika ditetapkan taraf
= 0.05 diketahui -1.96 h
hitung
1.96, maka disimpulkan persamaan tidak mengalami serial korelasi. Kemudian jika diketahui
nilai h
hitung
-1.96, maka terdapat autokorelasi negatif, sebaliknya jika diketahui nilai h
hitung
1.96, maka terdapat autokorelasi positif.
c
2
. Uji Multikolinearitas
Pengujian multikolinearitas digunakan untuk melihat bagaimana variabel bebas mempengaruhi variabel bebas lainnya dalam suatu persamaan. Cara
mengetahui apakah dalam model tersebut ada multikolinearitas atau tidak ada masalah yang serius adalah dengan cara menghitung nilai Varians Inflation
Factor VIF. Jika nilai VIF 10, maka dalam persamaan tersebut tidak ada
masalah multikolinearitas Mulyanto et al 2010. Rumus VIF Gujarati 2006 yaitu:
Keterangan: = Koefisien determinasi dari regresi variable bebas ke-j dengan variable bebas
lainnya.
c 3. Uji Normalitas
Penelitian ini akan menggunakan uji Jarque-Bera untuk menguji kenormalitasan data. Rumusan uji Jarque-Bera JB Gujarati 2006 adalah:
Kategori