Selain menggunakan Durbin-Watson, untuk mengetahui apakah autokorelasi ini terjadi dapat diginakan uji Runs Test. Penelitian ini menggunakan
uji Runs Test, dimana apabila nilai Asymp. Sig. 2-tailed 0,05 maka hipotesis nol diterima, dan artinya residual tidak terkena autokorelasi.
3.10.4. Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah dalam metode regresi yang terbentuk ada korelasi yang tinggi atau sempurna di antara variabel
bebas atau tidak. Pengujian terhadap multikolinieritas dapat dilakukan dengan: a. Tolerance dan Variance Inflation Factor VIF
Nilai VIF yang semakin besar menunjukan masalah multikolinier yang semakin serius. Tolerance mengukur variabilitas variabel bebas terpilih yang tidak
dapat dijelaskan oleh variabel bebas lainnya. Bila nilai tolerance diatas 0,1 maka dikatakan tidak terjadi kolinearitas yang berarti. Adanya multikolinearitas dapat
dilihat dari tolerance value atau nilai variance inflation factor VIF. Batas tolerance value adalah 0,1dan batas VIF adalah 5.
a. Tolerance value 0,1 atau VIF 10 = terjadi multikolinearitas
b. Tolerance value 0,1 atau VIF 10 = tidak terjadi multikolinearit
Menurut Ghozali 2001:95 gejala Multikolinearitas ini dapat dideteksi dengan beberapa cara antara lain :
1. Menghitung koefisien korelasi sederhana simple correlation antara
sesama variabel bebas, jika terdapat koefisien korelasi sederhana yang mencapai atau melebihi 0,8, hal tersebut menunjukkan terjadinya masalah
multikolinearitas dalam regresi.
2. Menghitung nilai Toleransi atau VIF Variance Inflation Factor, jika nilai
Toleransi kurang dari 0,1 atau nilai VIF melebihi 10 maka hal tersebut menunjukkan bahwa multikolinearitas adalah masalah yang pasti terjadi
antar variabel bebas. 3.
Lakukan regresi antar variabel bebas dan menghitung masing-masing R2 , kemudian melakukan uji – F dan bandingkan dengan Ftabel a;k-2,n-k+1.
Jika nilai Fhit melebihi nilai Ftabel berarti dapat dinyatakan bahwa Xi kolinier dengan X yang lain. Apabila dalam penelitian terjadi
multikolineritan, maka dapat diatasi dengan beberapa alternatif cara untuk mengatasi masalah multikolinearitas adalah sebagai berikut:
1. Mengganti atau mengeluarkan variabel yang mempunyai korelasi yang
tinggi. 2.
Menambah jumlah observasi. 3.
Mentransformasikan data ke dalam bentuk lain, misalnya logaritma natural, akar kuadrat atau bentuk first difference delta.
4. Dalam tingkat lanjut dapat digunakan metode regresi bayessian yang
masih jarang sekali digunakan.
3.11. Uji Hipotesis
