Uji Heteroskedastisitas Uji Autokolerasi

57 permasalahan normalitas atau dengan kata lain, data terdistribusi normal.

b. Uji Multikolinieritas

Uji multikolinieritas merupakan hubungan linier antara variabel independen didalam regresi berganda. Agus Widarjono, 2010:75. Ada beberapa metode untuk mendeteksi ada tidaknya masalah multikolinieritas dalam suatu model regresi berganda. multikolinieritas bisa dideteksi dengan melihat kolerasi linier antara variabel independen di dalam regresi. Sebagai aturan yang kasar rule of thumb, jika koefisien kolerasi cukup tinggi yaitu diatas 0,85 maka kita duga ada multikolinieritas dalam model. Sebaliknya jika koefisien kolerasi kurang dari 0,85 maka kita duga model tidak mengandung unsur multikolinieritas. Akan tetapi perlu kehati-hatian terutama pada data time series seringkali menunjukan kolerasi antar variabel independen cukup tinggi. Kolerasi tinggi ini terjadi karena data time series seringkali menunjukan unsur tren yaitu data bergerak naik dan turun secara bersamaan Agus Widarjono, 2010:77.

c. Uji Heteroskedastisitas

Heteroskedastisitas berarti ada varian variabel pada model regresi yang tidak sama konstan. Sebaliknya, jika varian variabel pada model regresi memiliki nilai yang sama konstan 58 maka disebut dengan homoskedastisitas. Yang diharapkan pada model regresi adalah yang homoskedastisitas Suliyanto, 2011: 95. Dalam penelitian ini peneliti akan menggunakan uji park utuk menguji masalah heteroskedastisitas data.. Cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas melalui Uji Park yaitu meregresi nilai logaritma dari kuadrat residual terhadap variabel independen. Apabila probabilitas signifikansi variabel independen lebih besar dari derajat kesalahan yaitu 5, maka dalam model regresi tidak terjadi heteroskedastisitas atau terjadi homoskedastisitas. Namun apabila probabilitas signifikansi kurang dari derajat kesalahan 5, maka dalam model regresi ada indikasi terjadi heteroskedastisitas Winarno, 2009:5.12.

d. Uji Autokolerasi

Uji Autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam suatu model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1 sebelumnya. Jika terjadi korelasi maka dinamakan ada problem autokorelasi. Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi Uji autokorelasi dilakukan dengan menggunakan uji Durbin-Watson D-W, dengan tingkat kepercayaan = 5. 59 Apabila D-W terletak antara -2 sampai +2 maka tidak ada autokorelasi Santoso. 2002 : 219. Pendapat lain untuk mendeteksi tentang uji autokorelasi secara umum bisa diambil patokan Singgih, 2000:218: 1 Angka D-W dibawah -2, berarti ada autokorelasi positif 2 Angka D-W diantara -2 sampai +2, berarti tidak autokorelasi 3 Angka D-W diatas +2, berarti ada korelasi negatif. Pendapat lain dari Danang Sunyoto 2011:134 salah satu ukuran dalam menentukan adanya tidaknya masalah autokolerasi adalah dengan uji Durbin Watson DW dengan ketentuan sebagai berikut : 1 Terjadi autokolerasi positif jika nilai DW dibawah -2 DW -2 2 Tidak terjadi autokolerasi, jika nilai DW berada diantara -2 dan =2 atau -2 DW , +2 3 Terjadi autokolerasi negatif jika nilai DW berada diatas +2 atau DW +2

2. Uji Hipotesis a. Uji F