3.5.2.2. Uji Asumsi Klasik
Model regresi dengan metode kuadrat terkecil biasa Ordinary least squareOLS merupakan model regresi yang menghasilkan estimator linier tidak
bias yang terbaik Best Linier Unbias EstimatorBLUE jika terpenuhinya asumsi- asumsi klasik, dengan begitu dapat diketahui bahwa uji asumsi klasik
dimaksudkan untuk mengetahui apakah model regresi linier berganda yang digunakan untuk menganalisis dalam penelitian memenuhi asumsi klasik. Oleh
sebab itu untuk menghindari penyimpangan asumsi-asumsi klasik perlu dilakukan uji asumsi klasik. Model uji asumsi klasik tersebut adalah:
a. Uji Multikolinieritas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk mengetahui apakah tiap-tiap variabel independen saling berhubungan secara linear. Menurut Santoso 2001
multikolinearitas terjadi apabila antara variabel-variabel indepnden terdapat hubungan yang signifikan. Multikolinearitas juga dimaksud untuk menghilangkan
gejala korelasi antara variabel independen terhadap variabel independen yang lainya. Uji multikolinearitas juga digunakan untuk mengetahui apakah anatar
variabel bebas yang terdapat dalam model memiliki hubungan yang sempurna atau mendekati sempurna. Salah satu cara yang dapat dilakukan untuk mendeteksi
kolonieritas, dilakukan dengan meregresikan antar variabel bebas. Jika koefisien regresinya signifikan, maka dalam model terdapat multikolinearitas.
Menurut Ghozali, 2005 untuk mendeteksi adanya masalah multikolinearitas adalah dengan memperhatikan:
1.1.1.1.1 Besaran korelasi antar variabel independen
Pedoman suatu model regresi bebas multikoloniearitas memiliki kriteria- kriteria sebagai berikut:
1.1.1.1.1.1.1 Koefisien korelasi antara variabel-variabel independen
dengan variabel dependen harus lemah tidak lebih besar dari 90 0,9. 1.1.1.1.1.1.2
Jika korelasi kuat antara variabel independen dengan variabel independen lainya yaitu korelasi diatas 90 0,9. Maka
menunjukan multikolinearitas yang serius. 1.1.1.1.2
Nilai tolerance dan VIF yang rendah sama rendah dengan nilai VIF yang tinggi, persamaan yang digunakan adalah:
VIF=1 Tolerance Nilai yang dipakai untuk menandai adanya faktor multikolinearitas adalah
nilai tolerance 0,10 atau sama dengan nilai VIF10. Dalam penelitian ini untuk adanya masalah multikolinearitas digunakan
kedua pendekatan tersebut model regresi yang baik adalah tidak terdapat masalah multikolinearitas atau adanya hubungan korelasi diantara variabel-variabel
independen.
b. Uji Heteroskedastisitas
Uji heterokedasitas digunakan untuk mengetahui apakah terjadi penyimpangan model karena varians gangguan berbeda antar satu observasi ke
observasi lain. Heterokedasitas dapat terdeteksi dengan melihat plot antara taksiran nilai Y dengan residual. Untuk mendeteksi adanya heterokedasitas adalah
dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatter plot. Yang mendasari dalam pengambilan keputusan adalah:
a. Jika ada pola tertentu seperti titik-titik yang membentuk suatu pola teratur gelombang, melebar kemudian menyempit maka terjadi masalah
heteroskedastisitas. b. Jika tidak ada pola jelas seperti titik-titik yang menyebar diatas dan dibawah
angka nol pada sumbu Y, maka tidak terjadi masalah heterokedasitas. Model regresi yang baik adalah model regresi yang bebas dari masalah
heterokedastisitas.
c. Uji Autokorelasi
Kategori