54
yang lain. Jika variabel residual tersebut tetap, maka disebut homoskedastisitas, dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model
regresi yang baik adalah heteroskedastisitas.
21
Deteksi heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan metode scatter plot dengan memplotkan nilai
ZPRED nilai prediksi dengan SRESID nilai residualnya. Model yang baik didapatkan jika tidak terdapat pola tertentu pada grafik, seperti
mengumpul di tengah, menyempit kemudian melebar atau sebaliknya melebar kemudian menyempit.
d. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi adalah untuk melihat apakah dalam sebuah model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t
dengan kesalahan pada periode t -1.
22
Secara sederhana adalah bahwa analisis regresi adalah untuk melihat pengaruh antara variabel bebas
terhadap variabel terikat, jadi tidak boleh ada korelasi antara observasi dengan data observasi sebelumnya.
Cara untuk melihat apakah terdapat autokorelasi atau tidak yaitu dengan DW test atau uji Durbin Watson dengan ketentuan sebagai berikut:
1 Jika d lebih kecil dari dL atau lebih besar dari 4-dL maka hipotesis nol ditolak, yang berarti terdapat autokorelasi.
21
Imam Ghozali, Aplikasi Analisis Multivarite dengan SPSS, Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro, 2005, h. 105.
22
Singgih Santoso, Analisis SPSS pada Statistik Parametrik, Jakarta: PT Elex Media Komputindo, 2012, h. 241.
55
2 Jika d terletak antara dU dan 4-dU, maka hipotesis nol diterima, yang berarti tidak ada autokorelasi.
3 Jika d terletak antara dL dan dU atau diantara 4-dU dan 4-dL, maka tidak menghasilkan kesimpulan yang pasti.
Nilai du dan dl dapat diperoleh dari tabel statistik Durbin Watson yang bergantung pada banyaknya observasi dan banyaknya variabel yang
menjelaskan.
3. Uji Analisis Regresi
a. Uji F Simultan
Uji F digunakan untuk menguji apakah variabel-variabel independen X
1
, dan X
2
secara bersama-sama signifikan berpengaruh terhadap variabel dependen Y.
23
Nilai F hitung hasil regresi dibandingkan dengan nilai F pada tabel. Jika F hitung F tabel maka
berarti terdapat pengaruh yang signifikan secara parsial, dan sebaliknya jika F hitung F tabel maka tidak terdapat pengaruh yang signifikan
secara parsial. Hal tersebut juga berlaku untuk Uji t.
b. Uji t Parsial
Uji ini digunakan untuk mengetahui apakah dalam model regresi variabel independen X
1
, dan X
2
secara parsial berpengaruh signifikan
23
Wahid Sulaiman, Analisis-Analisis Regresi menggunakan SPSS, Yogyakarta: ANDI, 2004, h. 86.
