masalah autokorelasi. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu dengan yang lain. Masalah ini timbul karena
residual kesalahan pengganggu tidak bebas dari satu observasi ke observasi lainnya, biasanya dijumpai pada data deret waktu time series. Konsekuensi
adanya autokorelasi dalam model regresi adalah variance sample tidak dapat menggambarkan variance populasinya, sehingga model regresi yang dihasilkan
tidak dapat digunakan untuk menaksir nilai variabel dependen pada nilai independen tertentu Ghozali, 2005. Kriteria pengujian Autokorelasi dengan
menggunakan uji Run Test Ghozali, 2006: 2.1.1
Apabila nilai Asymp. Sig pada output run test lebih besar dari 5 maka data tidak mengalami autokorelasi.
2.1.2 Apabila nilai Asymp. Sig pada output run test lebih kecil dari 5 maka
data mengalami autokorelasi.
3.9.4 Uji Heteroskedasitas
Uji ini bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain.
Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut Homoskedatisitas dan jika berbeda disebut Heteroskedasitas.
Model regresi yang baik adalah yang homokedasitas atau tidak terjadi heteroskedasitas. Untuk mendeteksi adanya heterokedastisitas dilakukan dengan
melihat grafik plot antara nilai prediksi variabel terikat ZPRED dengan residualnya SRESID.
Universitas Sumatera Utara
Dasar analisisnya: 1. jika ada pola tertentu ,seperti titik –titik yang membentuk suatu pola tertentu,
yang teratur bergelombang, melebar, kemudian menyempit, maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas.
2. jika tidak ada pola tertentu serta titik–titik menyebar diatas dan dibawah angka nol pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas, maka
mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas. Analisis dengan grafik plots memiliki kelemahan yang cukup signifikan oleh karena jumlah pengamatan
mempengaruhi hasil ploting. Semakin sedikit jumlah pengamatan, semakin sulit untuk mengintepretasikan hasil grafik plot.
Oleh sebab itu diperlukan uji statistik yang lebih dapat menjamin keakuratan hasil, salah satunya dengan uji Glejser Ghozali, 2005. Dasar
pengambilan keputusan uji heteroskedastisitas melalui uji Glejser dilakukan sebagai berikut.
1. apabila koefisien parameter beta dari persamaan regresi signifikan statistik, yang berarti data empiris yang diestimasi terdapat heteroskedastisitas.
2. apabila probabilitas nilai test tidak signifikan statistik, maka berarti data empiris yang diestimasi tidak terdapat heteroskedastisitas.
Analisis dengan grafik plots memiliki kelemahan yang cukup signifikan oleh karena jumlah pengamatan mempengaruhi hasil ploting. Semakin sedikit
jumlah pengamatan, semakin sulit untuk mengintepretasikan hasil grafik plot. Oleh sebab itu diperlukan uji statistik yang lebih dapat menjamin keakuratan
Universitas Sumatera Utara
hasil, salah satunya dengan uji Glejser Ghozali, 2005. Dasar pengambilan keputusan uji heteroskedastisitas melalui uji Glejser dilakukan sebagai berikut:
1. apabila koefisien parameter beta dari persamaan regresi signifikan statistik,
yang berarti data empiris yang diestimasi terdapat heteroskedastisitas. 2.
apabila probabilitas nilai test tidak signifikan statistik, maka berarti data empiris yang diestimasi tidak terdapat heteroskedastisitas.
3.10 Pengujian Hipotesis
