commit to user 63
b. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk mengetahui ada tidaknya hubungan linier yang pas diantara variabel yang menjelaskan, dapat
dilakukan berbagai cara pengujian. Gejala Multikolinearitas adalah pada saat R
²
sangat tinggi, namun tidak ada satupun dari koefisien regresi yang signifikan secara statistik melalui uji-t. Model regresi yang baik
seharusnya tidak terjadi korelasi antara variabel bebas Ghozali, 2005. Pedoman yang digunakan adalah, jika nilai R²a R² regresi awal lebih
besar dari R² pada regresi antar variabel bebas, maka dalam model tersebut tidak terdapat multikolinearitas.
Tabel 4.13. Pengujian Multikolinieritas dengan Korelasi Parsial
Sumber : Lampiran 1 diolah Hasil dari analisis korelasi parsial pada tabel diatas diperoleh koefisien
determinasi diantara variabel bebas tidak terkena gejala multikolinieritas. Jadi dengan demikian estimasi model yang digunakan
mengindikasikan bahwa variabel penjelas tidak terdapat gejala multikolinieritas.
Variabel Independen
R
2
Tanda R
2
Awal Kesimpulan
Jumlah Pedagang Adegan
0,4431 0,9501
Tidak Ada Multikolinieritas Jumlah Pedagang
Kios 0,6628
0,9501 Tidak Ada Multikolinieritas
Jumlah Pedagang Los
0,8077 0,9501
Tidak Ada Multikolinieritas Hari Aktifitas
0,7465 0,9501
Tidak Ada Multikolinieritas
commit to user 64
c. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variansi dari residual satu pengamatan
kepengamatan yang lain. Jika variansi dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika
berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas. Deteksi adanya heteroskedastisitas dapat
dilakukan dengan uji White Heteroskedasticity Test pada tabel 4.14 berikut ini:
Tabel 4.14 Hasil Uji White Heteroskedasticity No Cross Term
White Heteroskedasticity Test: F-statistic
1,0457 Prob. F8,41 0,4188
ObsR-squared 8,4733 Prob. Chi-Square8
0,3886
Sumber :Lampiran 1 diolah
Model regresi dikatakan terbebas dari heteroskedastisitas apabila nilai observasi xR
2
lebih kecil dari nilai X
2
tabel. Tingkat α = 5 dengan
derajat kebebasan sebesar 8 maka diperoleh nilai X
2
tabel 15,507. Hal ini digunakan untuk menguji dengan metode no cross term. Karena hasil
uji senilai 8,4733 15,507 maka dapat disimpulkan bahwa model estimasi dalam penelitian ini tidak terdapat gejala heterokedastisitas.
commit to user 65
Tabel 4.15 Hasil Uji White Heteroskedasticity Cross Term
White Heteroskedasticity Test: F-statistic
1,3922 Prob. F14,35 0,2083
ObsR-squared 17,8849 Prob. Chi-Square14
0,2120
Sumber : Lampiran 1 diolah Pengujian menggunakan metode cross term diperoleh nilai X
2
tabel dengan derajat kebebasan 14, tingkat
α = 5 yaitu sebesar 23,685. Hasil uji White Heteroskedasticity Test dengan metode cross term diperoleh
nilai observasi xR
2
senilai 17,8849. Karena hasil uji senilai 17,8849 23,685 maka disimpulkan bahwa model estimasi dalam penelitian ini
tidak terdapat gejala heterokedastisitas.
d. Uji Autokorelasi
Kategori