17 satu. Adanya multikolinearitas dalam regresi dapat diketahui dengan
menganalisis koefisien korelasi antara variabel bebas Hasan, 2002. …
�
� �
�
�
� �
�
�
… …
… �
� �
�
Uji hipotesa: H
: Tidak terdapat multikolinearitas antar variabel bebas H
1
: Terdapat multikolinearitas antar variabel bebas
�
�
= ∑
�
− ̅
�
− ̅ √∑
�
− ̅
�
∑ − ̅
Keterangan: �
�
= koefisien korelasi antara
�
dan
�
= Skor responden untuk
�
= Skor responden untuk
Dasar pengambilan keputusan: a
Jika nilai �
�
0,5, maka H diterima H
1
ditolak atau tidak terdapat multikolinearitas antar variabel bebas.
b Jika nilai �
�
0,5, maka H ditolak H
1
diterima atau terdapat multikolinearitas antar variabel bebas.
1.6 Uji Heterokedastisitas
Heterokedastisitas berarti variasi varians variabel tidak sama untuk semua pengamatan. Pada heterokedastisitas, kesalahan yang terjadi tidak random acak
tetapi menunjukkan hubungan yang sistematis sesuai dengan besarnya satu atau lebih variabel bebas. Adanya heterokedastisitas dalam regresi dapat diketahui
dengan menggunakan uji koefisien korelasi Spearman Hasan, 2002.
Universitas Sumatera Utara
18 Uji hipotesa:
H : Tidak terdapat heterokedastisitas
H
1
: Terdapat heterokedastisitas � = − 6
∑ � − �
Keterangan: d = Selisih antara rangking variabel dan ranking nilai mutlak error | |
n = Jumlah sampel
Apabila nilai-nilai dari tiap variabel X dan Y ada yang sama maka lebih dahulu dicari nilai tengah urutan nilai-nilai yang sama tersebut. Rumus
� menjadi:
� = ∑ � + ∑ � − ∑
√∑ � . ∑ � � =
� − � �
− ∑ � − �
� � =
� − � �
− ∑ � − �
�
Keterangan: � = Jumlah variabel X yang urutannya sama
� = Jumlah variabel Y yang urutannya sama
Pengujian hipotesis dilakukan dengan menggunakan distribusi t. � =
� √� − √ − �
Dasar pengambilan keputusan: a
Jika � ≤ �
� �−
, maka H diterima H
1
ditolak atau tidak terdapat heterokedastisitas.
b Jika � �
� �−
, maka
H ditolak
H
1
diterima atau
terdapat heterokedastisitas.
Universitas Sumatera Utara
19
1.7 Uji Autokorelasi
Autokorelasi berarti terdapatnya korelasi antar anggota sampel atau data pengamatan yang diurutkan berdasarkan waktu, sehingga munculnya suatu datum
dipengaruhi oleh datum sebelumnya. Autokorelasi muncul pada regresi yang menggunakan data berskala time series. Adanya autokorelasi dalam regresi
dapat diketahui dengan menggunakan uji Durbin-Watson Hasan, 2002.
Uji hipotesa: H
: Tidak terdapat autokorelasi H
1
: Terdapat autokorelasi
= ∑
−
− =�
=
∑
=� =
Keterangan: = nilai residu periode t
−
= nilai residu periode t-1
Dasar pengambilan keputusan: a
Jika 0 d dL, maka terjadi autokorelasi positif
b Jika dL ≤ d ≤ dU atau 4 – dU ≤ d ≤ 4 – dL, maka hasil tidak dapat
disimpulkan
c
Jika 4 – dL 0, maka terjadi autokorelasi negatif
d
Jika dU d 4 – dU, maka tidak terjadi autokorelasi
1.8 Analisis Regresi Linier