4.2.5 Hasil Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik dimaksudkan untuk mendeteksi ada tidaknya masalah multikolinieritas, heteroskedastisitas, autokorelasi serta apakah data dalam
penelitian ini sudah berdistribusi normal atukah belum karena apabila terjadi penyimpangan terhadap asumsi klasik tersebut maka uji t dan uji F yang
dilakukan sebelumnya tidak valid dan secara statistik dapat mengacaukan kesimpulan yang diperoleh.
1. Hasil Uji Normalitas
Uji normalitas adalah pengujian yang dilakukan untuk mengetahui apakah model regresi penelitian nilai residualnya berdistribusi normal atau tidak. Dasar
pengambilan keputusan dalam deteksi normalitas yaitu dengan membandingkan nilai Jarque-Bera dengan
�
2 tabel
yaitu apabila nilai Jarque-Bera nilai �
2 tabel
dengan nilai df = 4 dan α = 0.05 �
2 tabel
= 9.488 maka dapat disimpulkan data berdistribusi normal, dimana 3.775202 9.488 serta nilai probabilitasnya
0.151435 0.05 berdasarkan hasil tersebut, maka dapat disimpulan bahwa data yang digunakan sudah berdistribusi normal.
2. Hasil Uji Multikolinearitas
Pengujian ini bertujuan untuk mengukur hubungan antar variabel independen sehingga dapat dikatakan ada tidaknya gejala multikolinearitas
diantara variabel
independen. Untuk
menguji ada
tidaknya gejala
multikolinearitas digunakan metode korelasi parsial antar variabel dimana rule of thumb
yang berlaku adalah jika nilai koefisien korelasi cukup tinggi, yaitu diatas 0.85 maka dapat kita duga bahwa model regresi mengalami multikolinearitas.
Hasil dari regresi multikolinearitas, dapat dilihat seperti pada tabel di bawah ini Tabel 4.5 :
Tabel 4.5. Hasil Uji Regresi Multikolinearitas
LogX
1
LogX
2
LogX
3
LogY-1 LogX
1
1.000000 0.741797
0.799118 0.327131
LogX
2
0.741797 1.000000
0.329774 0.633363
LogX
3
0.799118 0.329774
1.000000 0.055278
LogY-1 0.327131
0.633363 0.055278
1.000000
Sumber : Hasil Eviews 6.0, 2011 Berdasarkan hasil uji regresi multikolinearitas diatas maka dapat dikatakan tidak
terdapat multikolinearitas karena nilai koefisien korelasi di bawah rule of thumb 0.85 Widarjono, 2009:106.
3. Hasil Uji Heteroskedastisitas
Hasil pengujian heteroskedastisitas dengan menggunakan metode uji Glejser, yaitu :
Nilai �
2 hitung
ObsR-squared = 6.420234 Nilai
�
2 tabel
; df = 4, α = 5 → 9.488 Nilai probabilitas Prob. Chi-Square = 0.1699
Berdasarkan hasil uji regresi Glejser diatas nilai �
2 hitung
6.420234 �
2 tabel
9.488 serta nilai probabilitasnya 0.1699 0.05, sehingga dapat dikatakan bahwa model regresi tersebut terbebas dari masalah heteroskedastistas pada model
penelitian ini.
4. Hasil Uji Autokorelasi
Kategori