Pengujian Persyaratan Analisis Teknik Analisis dan Uji Hipotesis 1. Teknik Analisis

59

3.4.2. Pengujian Persyaratan Analisis

Dalam menggunakan model analisis regresi perlu memperhatikan adanya kemungkinan penyimpangan asumsi klasik, yaitu : 1. Tidak adanya Multikolinearitas Multikolinearitas merupakan suatu keadaan dimana terjadi korelasi linear diantara dua atau lebih variabel independen. Dengan adanya multikolinearitas maka standart error untuk masing-masing koefisien yang diduga akan sangat besar, sehingga pengaruh masing-masing variabel independen tidak dapat dideteksi. Salah satu cara untuk mengetahui ada atau tidaknya gejala multikolinearitas yaitu dengan melihat besarnya Variance Inflation Factor VIF dari masing-masing variabel independen. Jika nilai VIF tidak melebihi 10 maka mengindikasikan dalam model tidak terjadi multikolinearitas Wahana Komputer; 2005:38 2. Tidak ada gejala Autokorelasi Gejala Otokorelasi timbul sebagai akibat dari adanya korelasi antara anggota serangkaian observasi yang diurutkan menurut waktu seperti dalam data deretan waktu atau ruang seperti dalam data cross sectional. Untuk mengetahui gejala autokorelasi dalam model analisis regresi digunakan uji Durbin-Waston. 60 Beberapa Kriteria mendeteksi Otokorelasi dengan uiji Durbin-Watson Santoso: 2000, yaitu : Nilai Durbin-Watson Test Kesimpulan a. Kurang Dari 1,10 ,berarti terdapat otokorelasi b. 1,10 sampai 1,54 ,berarti tanpa kesimpulan c. 1,55 sampai 2,46 ,berarti tidak terdapat otokorelasi d. 2,47 sampai 2,90 ,berarti tanpa kesimpulan e. Lebih dari 2,90 ,berarti terdapat otokorelasi 3. Tidak adanya gejala Heteroskedastisitas Heterokedastisitas merupakan suatu keadaan dimana gangguan i galat dari setiap variabel bebas semuanya mempunyai varians yang sama. Gejala ini mungkin akibat pengamatan data berupa cross-section. Heterokedastisitas dapat diagnosis dengan menggunakan uji glejser untuk mengetahui kemungkinan adanya heterokedastisitas dalam suatu model regresi. Jika semua variabel independen dalam model signifikan secara statistik, maka dalam model terdapat heterokedastisitas. Algifari, 2000. 61

3.4.3. Pengujian Hipotesis