Pendekteksian adanya autokorelasi dapat dilakukan dengan menggunakan perhitungan besaran Durbin-Watson. Panduan mengenai
angka D – W Durbin-Watson untuk mendeteksi autokorelasi adalah: a.
Angka D – W dibawah -2, berarti ada autokorelasi positif. b.
Angka D – W dibawah -2 sampai +2, berarti tidak ada autokorelasi.
c. Angka D – W diatas +2, berarti ada korelasi negatif.
Tabel 1 : Autokorelasi Durbin-Watson
Durbin Watson Kesimpulan
Kurang dari 1,08 Ada autokorelasi
1,08 – 1,66 Tanpa kesimpulan
1,66 – 2,34 Tidak ada autokorelasi
2,34 – 2,92 Tanpa kesimpulan
Lebih dari 2,92 Ada autokorelasi
Sumber : Gujarati, Damodar, 1999, Ekonometrika Dasar, Erlangga, Jakarta, Halaman 217.
b. Multikolinieritas Multicolinierity
Pada multikolinieritas
tersebut menunjukkan adanya suatu derajat kolinieritas yang tinggi diantara variabel-variabel bebas
berkolerasi secara sempurna, maka metode kuadrat terkecil tidak bisa digunakan.
Adapun cara pendeteksiannya adalah :
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
1. Konfirmasi antara nilai R
2
dengan seluruh hasil t
hitung
pada uji parsial. Jika hasil estimasi ditemukan bahwa R
2
yang sangat tinggi, namun tidak satupun nilai t
hitung
parsial yang signifikan, maka dipastikan terdapat suatu adanya gajala
multikolinieritas. 2.
Dengan menentukan nilai VIF Variance Inflation Factor dan indeks tolerance.
3. VIF = 1 1 - R
2
...................................Gujarati, 1997 : 85. Dimana
:
VIF menyatakan tingkat pembengkakan varians. Apabila VIF lebih besar dari 10, maka terjadi suatu multikolinieritas
pada persamaan tersebut.
c. Heteroskedastisitas Heteroscedasticity
Dalam pengujian ini heteroskedastisitas merupakan suatu kasus didalam seluruh faktor gangguan tidak mempunyai varians
yang sama atau varians tidak konstans, kondisi varians nirkonstans atau nirhomogen ini disebut “ heteroskedastisitas”.
Heteroskedastisitas pada regresi linier nilai residual tidak boleh ada hubungan dengan cara menghitung korelasi Rank
Spearman’S antara residual dengan seluruh variabel independent
atau yang tidak menjelaskan :
1
2 2
N N
di
.................................................Gujarati, 1999 : 188.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Keterangan :
d
i
= Perbedaan dalam Rank antara residual disturbance term error
dengan variabel bebas k = I.
N = Banyak data -
jika nilai probabilitas 0,05 maka tidak terjadi heteroskedastisitas
- Jika nilai probabilitas 0,05 maka terjadi heteroskedastisitas.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
