34
F
hit
= JKKk -1 JKGk n
– 1 dimana :
JKK = Jumlah kuadrat untuk nilai tengah kolom
JKG = Jumlah kuadrat galat
n = Jumlah sample
k = Jumlah peubah
Kriteria :
F
hit
F
tabel,
maka tolak H yang artinya secara serentak variabel X
i
berpengaruh nyata terhadap Y.
F
hit
F
tabel,
maka terima H yang artinya variabel X
i
secara serentak tidak berpengaruh nyata terhadap Y.
4. Uji Autokorelasi
Menurut Firdaus 2004, autokorelasi merupakan korelasi antara anggota observasi yang disusun menurut waktu atau tempat. Model regresi yang baik
seharusnya tidak terjadi autokorelasi. Metode pengujian menggunakan uji Durbin- Watson DW test. Model regresi dikatakan tidak terdapat autokorelasi apabila
nilai Durbin-Watson berkisar 1,55 sampai 2,46.
5. Uji Heteroskedastisitas
Menurut Ghozali 2006 salah satu asumsi metode pendugaan kuadrat terkecil adalah homokedastisitas yaitu ragam yang konstan dalam setiap amatan.
Pelanggaran atas asumsi ini disebut heteroskedastisitas. Deteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu
pada grafik scatterplot antara SRESID dan ZPRED, dimana sumbu Y adalah Y yang sudah diprediksi dan sumbu X adalah residual yang telah di studentized.
Dateksi ada tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat pola tertentu pada grafik scatterplot. Dasar analisis uji heteroskedastisitas :
1. Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu
teratur bergelombang, melebar kemudian menyempit, maka telah terjadi heteroskedastisitas.
2. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah
angka nol pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
35
6. Uji terhadap Kolinear Ganda Multikoliearitas
Sarwoko 2005, mulitikolinearitas dapat di ukur dengan melihat nilai Varian Inflation Factor VIF yang diperoleh. Nilai VIF kurang dari 10 dari
semua variabel bebas mengartikan bahwa model tidak terjadi masalah multikolinearitas.
7. Uji Normalitas
Yamin dan Kurniawan 2009, uji normalitas digunakan untuk melihat distribusi error term residual menyebar normal atau tidak. Uji ini dapat
menggunakan Kolmogorov-Smirnov. Hipotesis uji normalitas sebagai berikut: H
: Residual menyebar normal H
1
: Residual tidak menyebar normal Residual menyebar normal ketika nilai probabilitas p-value lebih besar dari taraf
nyata yang digunakan, artinya model regresi yang diperoleh memenuhi asumsi normalitas.
