84
c. Uji Heteroskedastisitas
Menurut Singgih Santoso 2010:207, Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi terjadi ketidaksamaan
varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varian dari residual pengamatan satu ke pengamatan berikutnya tetap,
maka disebut
homoskedastisitas dan
jika berbeda
disebut heteroskedastisitas.
Model regresi
yang baik
adalah yang
homoskedastisitas dan tidak terjadi heteroskedastisitas. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas adalah dengan cara
melihat Garafik Plot antara nilai prediksi variabel terikat dependen dengan residualnya. Deteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas
dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot antara SRESID dan ZPRED dimana sumbu X adalah Y yang
telah diprediksi dan sumbu X adalah residual Y prediksi - Y sesungguhnya yang telah di-studentize. Dasar analisis yaitu :
Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk suatu pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar kemudian meyempit
maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0
pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
85
d. Uji Autokorelasi
Autokolerasi bertujuan untuk mengetahui apakah dalam sebuah model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada
periode t dengan kesalahan pada periode t-i sebelumnya. Tentu saja model regresi yang baik adalah regresi bebas dari autokolerasi. Gujarati
2007:112 Sejalan dengan keterangan lainnya yang mengatakan bahwa uji
autokolerasi dilakukan untuk mengetahui apakah ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan periode t
sebelumnya pada model regresi linier yang dipergunakan. Nisfiannor 2009:92
Tabel 3.1 Uji Durbin-Watson
Ada autokorelasi
positif Tidak dapat
diputuskan Tidak ada
autokorelasi Tidak dapat
diputuskan Ada
autokorelasi negatif
d
L
d
U
2 4-d
U
4-d
L
4 1,10
1,54 2,46 2,90
Apabila D-W berada diantara 1,54 hingga 2,46 maka model tersebut tidak terdapat autokolerasi. Sebaliknya, jika D-W tidak berada diantara 1,54
hingga 2,46 maka model tersebut terdapat autokolerasi. Winarno 2009:5.27
86
2. Uji Hipotesis a. Uji t
Uji t biasanya menunjukan seberapa jauh pengaruh satu variabel bebas secara individual dalam menerangkan variabel terikat. Untuk
menguji hipotesis tersebut digunakan statistik t yang dihitung dengan cara sebagai berikut :
Dimana b adalah nilai parameter dan Sb adalah standar error dari b. Standar error dari masing-masing parameter dihitung dari akar varian
masing-masing. Untuk mengetahui kebenaran hipotesis digunakan kriteria bila t hitung t tabel maka H
ditolak dan H
a
diterima, artinya ada pengaruh antara variabel bebas dengan variabel terikat dengan
derajat keyakinan yang digunakan sebesar α = 1, α = 5 dan α = 10
begitu pula sebaliknya bila t hitung t tabel maka menerima H dan
menolak H
a
artinya tidak ada pengaruh antara variabel bebas terhadap variabel terikat.
b. Uji Adj R
2
Adjusted R Square
Uji ini digunakan untuk mengukur kedekatan hubungan dari model yang dipakai. Koefisien determinasi R
2
merupakan angka yang menunjukkan besarnya kemampuan varian atau penyebaran dari
variabel-variabel independen yang menerangkan variabel dependen atau b
t = Sb
Kategori