3.4.2.2 Uji Multikolonieritas
Uji ini dilakukan untuk mengetahui apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas Ghozali, 2013. Model regresi yang baik seharusnya
tidak terjadi korelasi diantara variabel independen. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolonieritas dalam model regresi adalah sebagai berikut:
1. Jika nilai tolerance 0,10 dan VIF 10, maka terjadi multikolonieritas 2. Jika nilai tolerance 0,10 dan VIF 10, tidak terjadi multikolonieritas
3.4.2.3 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain
Ghozali, 2013. Model regresi yang memenuhi persyaratan adalah dimana terdapat kesamaan varians dari residual suatu pengamatan ke pangamatan lain
tetap maka disebut homoskedastisitas. Namun jika berbeda, maka disebut heteroskedatisitas. Cara untuk mendeteksi heteroskedastisitas dengan cara melihat
grafik plot, yang memberikan gambaran pola titik menyebar yang menandakan tidak ada heteroskedastisitas. Selain itu, uji Glejser juga digunakan dalam
penelitian ini yang mengusulkan untuk meregres nilai absolut residual terhadap variabel independen. Jika hasil uji Glejser menunjukkan nilai signifikansi
melebihi 0,05 maka dinyatakan bebas dari heteroskedastisitas.
3.4.2.4 Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada
periode sebelumnya Ghozali, 2013. Dalam penelitian ini mendeteksi autokorelasi dengan uji Run test. Pada metode ini, jika tidak terdapat hubungan
korelasi maka dikatakan bahwa residual adalah acak atau random. Jika nilai tes signifikannya 0,05 maka tidak terdapat autokorelasi.
3.4.3 Pengujian
Goodness of Fit 3.4.3.1 Koefisien Determinasi R
2
Koefisien determinasi R
2
pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai koefisien determinasi
adalah antara nol dan satu. Nilai R
2
yang kecil berarti kemampuan variabel- variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen amat terbatas.
Nilai yang mendekati satu berarti variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel
dependen Ghozali, 2013.
Kategori