b. Uji multikolonieritas
Mendeteksi ada tidaknya gejala multikolinearitas adalah dengan melihat nilai tolerance dan variance inflation factor VIF, serta menganalisis matrik
korelasi variabel-variabel independen. Besarnya tingkat multikolinearitas yang masih dapat ditolerir, yaitu: Tolerance 0.10, dan nilai Variance Inflation Factor
VIF 10. Berikut disajikan tabel hasil pengujian:
Tabel 4.3 Coefficients
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Tolerance
VIF 1
Constant -10.641
4.954 -2.148
.040 DMET
-.495 .609
-.136 -.813
.423 .971
1.030 LNSED
.487 .193
.422 2.521
.017 .975
1.026 PM
4.627 4.311
.178 1.073
.292 .991
1.009 a. Dependent Variable: MKTBKASS
Berdasarkan pada tabel diatas, dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi gejala multikolonieritas antara variabel independen yang diindikasikan dari nilai
tolerance setiap variabel lebih besar dari 0,1. Nilai tolerance DMET adalah 0,971, LNSED 0,975,dan PM 0,991. nilai VIF dari keempat variabel independen juga
lebih kecil dari 10 yaitu nilai DMET 1,030, LNSED 1,026, dan PM 1,009. maka dapat disimpulkan bahwa analisis lebih lanjut dapat dilakukan dengan
menggunakan model regresi berganda.
Universitas Sumatera Utara
c. Uji heterokedastisitas
Dalam penelitian ini, untuk mendeteksi ada tidaknya gejala heteroskedastisitas adalah dengan melihat plot grafik yang dihasilkan dari
pengolahan data dengan menggunakan program SPSS. Dasar pengambilan keputusannya adalah:
1. jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu
yang terartur bergelombang, melebar kemudian menyempit, maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas,
2. jika tidak ada pola yang jelas, seperti titik-titik menyebar di atas dan di bawah
angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas atau terjadi
homoskedastisitas.
Berikut ini dilampirkan grafik scatterplot untuk menganalisis apakah terjadi heteroskedastisitas atau terjadi homoskedastisitas dengan mengamati
penyebaran titik-titik pada gambar.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.3 Scatterplot
Dari grafik scatterplot terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak dan tidak membentuk suatu pola tertentu serta tersebar baik di atas maupun di bawah
angka 0 pada sumbu Y, sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi, sehingga model regresi layak dipakai
untuk memprediksi MKTBKASS berdasarkan masukan variabel independen DMET, LNSED, dan PM. Adanya titik-titik yang menyebar menjauh dari titik-
titik yang lain dikarenakan adanya data observasi yang sangat berbeda dengan data observasi yang lain.
Universitas Sumatera Utara
d. Uji Autokorelasi
Kategori