Uji Multikolinearity Autokorelasi Serial Correlation

3.7 Uji Penyimpangan Asumsi Klasik

3.7.1 Uji Multikolinearity

Multikolinearity adalah alat untuk mengetahui suatu kondisi, apakah terdapat korelasi variabel independen di antara satu sama lainnya. Untuk mengetahui ada tidaknya multikolinearity dapat dilihat dari nilai R-Square, F-hitung, t-hitung, serta standard error. Adanya multikolinearity ditandai dengan : a Standard error tidak terhingga. b Tidak ada satupun t-statistik yang signifikan pada = 5, = 10, = 1 dalam model persamaan tersebut. c Terjadi perubahan tanda atau tidak sesuai dengan teori. d R 2 sangat tinggi akan tetapi t-statistik berubah tanda dan tidak signifikan.

3.7.2 Autokorelasi Serial Correlation

Autokorelasi terjadi bila error term dari periode waktu yang berbeda observasi data cross section berkorelasi atau dapat juga dikatakan adanya hubungankorelasi antara residual yang sekarang dengan masa lalu. Dikatakan bahwa error term berkorelasi atau mengalami korelasi serial apabila: Variabel i. j ≠ 0; untuk i ≠ j, dalam hal ini dikatakan memiliki masalah autokorelasi. Candra P.Butar-Butar : Analisis Pengaruh Pengeluaran Pemerintah Kota Terhadap Pertumbuhan Ekonomi..., 2008 USU Repository © 2009 Ada beberapa cara yang digunakan untuk mengetahui keberadaan autokorelasi yaitu: a Dengan memplot grafik. b Dengan Durbin-Watson Uji D-Wtest. D-W Test Uji Durbin-Watson Uji D-W ini dirumuskan sebagai berikut : D-hitung = t e et et 2 2 1 Σ − − Σ Dengan hipotesis sebagai berikut: Ho : = 0, artinya tidak ada autokorelasi Ha : ≠ 0, artinya ada autokorelasi Dengan jumlah sampel tertentu dan jumlah variabel independen tertentu diperoleh nilai kritis dl dan du dalam tabel distribusi Durbin-Watson untuk nilai . Hipotesis yang digunakan adalah: Candra P.Butar-Butar : Analisis Pengaruh Pengeluaran Pemerintah Kota Terhadap Pertumbuhan Ekonomi..., 2008 USU Repository © 2009 0 dl du 2 4-du 4-dl 4 0 dl du 2 4-du 4-dl 4 Inconclusive Inconclusive Autokorelasi - Dimana: Ho : tidak ada autokorelasi Dw du : tolak Ho ada korelasi positif Dw 4du : tolak Ho ada korelasi negatif Du Dw 4-du : tolak Ho tidak ada korelasi dl ≤ Dw ≥ du : tidak bisa disimpulkan inconclusive 4-du ≤ Dw ≤ 4-dl : tidak bisa disimpulkan inconclusive Autokorelasi + Ho: Accept Candra P.Butar-Butar : Analisis Pengaruh Pengeluaran Pemerintah Kota Terhadap Pertumbuhan Ekonomi..., 2008 USU Repository © 2009

3.8 Definisi Variabel Operasional