k Nilai kesalahan µ
i
terdistribusi secara normal Untuk melakukan pengujian asumsi klasik, ada empat uji asumsi yang harus
dilakukan, yaitu deteksi normalitas, multikolinearitas, heteroskedastisitas, dan autokorelasi.
A. Deteksi Normalitas
Deteksi normalitas dalam pengujian asumsi klasik digunakan untuk melihat apakah nilai error dalam model regresi terdistribusi normal ataukah tidak.
Untuk melihat model regresi terdistribusi normal atau tidak dapat menggunakan Jarque-Bera test J-B test. Hipotesisnya adalah :
H
o
: sampel yang berasal dari populasi yang berdistribusi normal H
1
: sampel yang berasal dari populasi yang tidak berdistribusi normal Dalam pengujian ini, apabila probabilitas Jarque-Bera kurang dari X
2
chi square tabel pada tingkat signifikansi 5 maka data dapat dikategorikan
berdistribusi normal atau dengan kata lain H diterima, begitu juga sebaliknya
Wing Wahyu, 2009. Rumus J-B hitung :
J-B
hitung
:
2
6
+
�−3 24
2
........................................................... 3.12 Dimana :
S : skewness statistik
K : kurtosis
B. Deteksi Multikolinearitas
Menurut Gujarati 2003, multikolinearitas berarti adanya hubungan sempurna atau pasti antara beberapa variabel independen dalam model regresi.
Masalah multikolinearitas timbul bila variabel-variabel independen berhubungan satu sama lain. Sifat dari multikolinearitas sendiri adalah mengurangi kemampuan
untuk menjelaskan dan memprediksi, sehingga dengan adanya multikolinearitas menyebabkan terjadinya kesalahan baku koefisien uji t menjadi indikator yang
tidak dipercaya. Salah satu cara untuk mendeteksi ada tidaknya multikolinearitas dalam
model adalah dengan mengestimasi model awal dalam persamaan sehingga mendapat nilai R
Squared. Jika nilai R
2
yang dihasilkan sangat tinggi, namun secara individual variabel-variabel independen banyak yang tidak signifikan
mempengaruhi variabel dependen, maka diduga model terdapat multikolinearitas.
C. Deteksi Heteroskedastisitas
Deteksi heteroskedastisitas dalam model regresi linear klasik bertujuan untuk menguji apakah disturbance term memiliki varians sama atau tidak dalam
model persamaan regresi. Jika distrubance term memiliki varians yang sama itu berarti model terdeteksi mengalami homoskedastisitas, begitu juga sebaliknya.
Ada beberapa cara untuk mendeteksi adanya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan menggunakan uji park atau uji breusch-pagan. Apabila dari
hasil uji didapati bahwa koefisien parameter untuk masing-masing variabel
independen bersifat signifikan dengan tingkat kepercayaan 5 maka data bersifat heteroskedastisitas begitu pula sebaliknya Wing Wahyu, 2009.
D. Deteksi Autokorelasi
