Gambar 6 : Kurva Durbin Watson
Dari gambar diatas dapat dilihat bahwa nilai DW berada pada daerah keragu-raguan hal itu disebabkan karena ada kemungkinan terjadi korelasi
antara komponen pengganggu ke-t dengan komponen pengganggu ke t-1.
2. Pengujian Multikolinieritas
Asumsi klasik kedua adalah ada atau tidaknya multikolinearitas antara sesama variabel bebas yang ada dalam model dengan kata lain tidak adanya
hubungan sempurna antara variabel bebas yang ada dalam model. Identifikasi secara statistik atau tidaknya gejala multikolinier dapat
dilakukan dengan menghitung Variance Inflation Factor VIF, dengan rumus sebagai berikut :
toleransi Rj
VIF 1
1 1
2
Algifari, 1997;79
VIF menyatakan tingkat “pembengkakan” varians. Apabila VIF lebih kecil dari 10 hal ini berarti tidak ada gejala multikolinearitas.
Ada autokorelasi positif
Ada autokorelasi negatif
Daerah keragua-
raguan Daerah
keragua- raguan
Tidak ada autokorelasi
positif dan tidak
DL = 0,688 DU = 1,977
4 – DU = 2,023 4 – DL = 3,312 1,868
Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel 7 berikut ini :
Tabel 7 : Tes Multikolinier TOLERANCE VIF KETENTUAN KETERANGAN
0,491 2,003
≤ 10 Tidak Terjadi Multikolinier
0,075 13,208
≥ 10 Terjadi Multikolinier
0,078 12,724
≥ 10 Terjadi Multikolinier
0,826 1,210
≤ 10 Tidak Terjadi Multikolinier
Indikator adanya multikolinier ditunjukkan dengan besarnya indeks tolerence
≤ 0.10 atau sama dengan nlai VIF indeks ≥ 0.10. ketentuan ini bukanlah ketentuan yang mutlak secara teoritis, namun pengalaman empiris beberapa
peneliti terdahulu membuat kesepakatan demikian atau dapat disebut dengan Rule of the Thumb. Kelemahan VIF ini adalah walaupun VIF mampu
menunjukkan adanya gejala multikoloinier akan tetapi tidak mampu menunjukkan variabel bebas manakah yang paling berkorelasi dan penyebab multikolinier.
Untuk mengatasinya maka proses dengan SPSS harus disertai dengan cara mengetahui bentuk matriks korelasi antar variabel.
3. Pengujian Heterokedastisitas
Heterokedatisitas di identifikasikan dengan koefisien korelasi Rank Spearman Berdasarkan tabel dibawah, diperoleh tingkat signifikansi koefisien
korelasi Rank Spearman untuk semua variabel bebas terhadap residual lebih besar dari 0,05 5.
