Analisis Regresi Berganda Metode Analisis Data

55 2 Dengan menghitung koefisien korelasi antar variabel independen. Apbila koefisien rendah, maka tidak terdapat multikoleniaritas. 3 Dengan melakukan regresi auxiliary. Regresi jenis ini dapat digunakan untuk mengetahui hubungan antara dU atau lebih variabel independen yang secara bersama-sama misalnya X 2 dan X 3 mempengaruhi satu variabel independen yang lain misal X 1 . Apabila model prediksi kita memiliki multikoleniaritas, akan memunculkan akibat-akibat berikut : 1 Estimator masih bersifat BLUE, tetapi memilki varian dan kovarian yang besar, sehingga sulit dipakai sebagai alat estimasi. 2 Interval estimasi cenderung lebar dan nilai statistik uji y akan kecil, sehingga menyebabkan variabel independen tidak signifikan secara statistik dalam mempengaruhi variabel independen. Cara menghilangkan multikoleniaritas : 1 Biarkan saja model mengandung multikoleniariras karena estimatornya masih bersifat BLUE 2 Tambahkan datanya bila memungkinkan, karena masalah multikoleniaritas muncul karena jumlah obsevasi sedikit. 56 3 Hilangkan salah satu variabel independen, terutama yang memiliki hubungan linear yang kuat dengan variabel lain. 4 Tranformasikan salah satu variabel Winarno, 2011.

c. Uji Heterokedastisitas

Asumsi dalam model regresi adalah : 1 Residual e i memiliki nilai rata-rata nol, 2 Residual memilki varian yang konstan atau var e i =σ 2 , 3 Residual suatu observasi tidak saling berhubungan dengan residual observasi lainnya atau cov e i ,e j =0, sehingga menghasilkan estimate BLUE Winarno, 2011. Ada beberapa pendekatan heterokedastisitas yaitu Uji Park, Goldfield-Quant Test, dan Uji White. Pada penelitian ini pendekatan heterokedastisitas dilakukan dengan Uji White. Apabila probabilitas Obs lebih besar dari 5 0,05 maka model tersebut tidak terdapat heterokedastisitas. Apabila probabilitas Obs lebih kecil dari 5 0,05 maka model tersebut terdapat heterokedastisitas. Jadi model tersebut harus ditanggulangi melalui transformasi logaritma natural dengan cara membagi persamaan regresi dengan variabel independen yang mengandung heterokedastisitas.

d. Uji Autokorelasi

Autokorelasi adalah hubungan antara residual satu observasi dengan residual observasi lainnya. Autokorelasi lebih mudah timbul pada data yang bersifat runtut waktu, karena berdasarkan sifatnya ,