60
1 Jika dw lebih kecil daripada dL atau lebih besar daripada d-dL, berarti terdapat autokorelasi.
2 Jika dw terletak antara dU dan 4-dU, berarti tidak ada autokorelasi. 3 Jika nilai dw terletak antara dL dan dU atau di antara 4-dU dan 4-
dL, berarti tidak menghasilkan kesimpulan yang pasti.
52
c. Uji Multikolinearitas Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi
ditemukan adanya korelasi antar variabel independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen.
53
Pada software Eviews 8.1, untuk mendeteksi ada tidaknya multikolinearitas dengan melihat nilai koefisien korelasi pada masing
masing variabel independen melalu uji matriks korelasi. Jika nilai koefisien korelasi untuk masing-masing variabel independen lebih besar
dari 0,8 maka terjadi masalah multikolinearitas.
54
Dalam pengujian ini dilakukan dengan hipotesis sebagai berikut:
Ho: Tidak terdapat masalah multikolinearitas Ha: Terdapat masalah multikolinearitas
Dasar pengambilan keputusannya adalah jika nilai correlation r ≤
0.80, maka Ho diterima dan Ha ditolak, yang berarti bahwa tidak terdapat
52
Gunawan Sumodiningrat, Ekonometrika Pengantar, Yogyakarta: BPFE Yogyakarta, 2002, h.248.
53
Imam Ghozali, Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program IBM SPSS 19, Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro, 2011, h.105.
54
Shochrul R Ajija, dkk, Cara Cerdas Menguasai Eviews, Jakarta: Salemba Empat, 2011, h.35.
61
masalah multikolinearitas, tetapi jika nilai correlation r 0.80, maka Ho ditolak dan Ha diterima, yang berarti bahwa terdapat masalah
multikolinearitas. d. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke
pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda
disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas.
55
Dalam penelitian ini, digunakan uji Glejser untuk mendeteksi ada atau tidaknya masalah heteroskedastisitas. Uji Glejser dilakukan dengan cara
meregresikan variabel-variabel independen terhadap nilai absolut residualnya. Nilai absolut residual diperoleh dengan cara menghitung nilai
residual melalui penghitungan regresi antara variabel independen dengan variabel dependen.
56
Dalam pengujian ini dilakukan dengan hipotesis sebagai berikut:
Ho: Tidak terdapat masalah heteroskedastisitas Ha: Terdapat masalah heteroskedastisitas
55
Imam Ghozali, Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program IBM SPSS 19, Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro, 2011, h.139
56
R. Gunawan Sudarmanto, Statistik Terapan Berbasi Komputer Dengan Program IBM SPSS Statistics 19, Jakarta: Mitra Wacana Media, 2013, h.256.
62
Dasar pengambilan keputusannya adalah jika nilai probability ≤ alpha
0.05, maka Ho ditolak dan Ha diterima, yang berarti bahwa terdapat masalah heteroskedastisitas, tetapi jika nilai probability alpha 0.05,
maka Ho diterima dan Ha ditolak, yang berarti bahwa tidak terdapat masalah heterokedastisitas.
3. Tahap Pemilihan Regresi Data Panel
Terdapat beberapa tahap pengujian yang dilakukan untuk memilih model mana yang tepat digunakan untuk pengolahan data panel, antara lain:
a. Uji Chow Uji Chow adalah pengujian untuk memilih apakah model common
effect atau fixed effect yang lebih tepat digunakan dalam regresi data panel.
57
Dalam pengujian ini dilakukan dengan hipotesis sebagai berikut: Ho: Intersep dan koefisien slope konstan antar waktu dan individu
Ha: Intersep tidak konstan antar individu Pada software Eviews 8.1, uji Chow dilakukan dengan melihat nilai
probability F pada hasil output. Dasar pengambilan keputusannya adalah jika nilai probability
F ≥ 0.05, maka Ho diterima dan Ha ditolak, yang berarti model yang lebih tepat digunakan adalah common effect, tetapi jika
nilai probability F 0.05, maka Ho ditolak Ha diterima, yang berarti model yang lebih tepat digunakan adalah fixed effect, dan dilanjutkan
57
Agus Widarjono, Ekonometrika Pengantar dan Aplikasinya Edisi Ketiga, Yogyakarta: Ekonisia, 2009 h.238.
63
dengan uji Hausman untuk memilih apakah menggunakan model fixed effect atau random effect.
b. Uji Hausman Hausman test adalah pengujian statistik untuk memilih apakah model
fixed effect atau random effect yang lebih tepat digunakan dalam regresi data panel.
58
Dalam pengujian ini dilakukan dengan hipotesis sebagai berikut:
Ho: Random effect model REM Ha: Fixed effect model FEM
Dasar pengambilan keputusannya adalah dengan membandingkan nilai chi square hitung dengan chi square tabel, jika nilai chi-square hitung
chi-square tabel, maka Ho ditolak dan Ha diterima, yang berarti model yang lebih tepat digunakan adalah fixed effect, tetapi jika nilai chi-square
hitung chi-square tabel, maka Ho diterima dan Ha ditolak, yang berarti model yang lebih tepat digunakan adalah random effect.
4. Uji Signifikansi
a. Uji Koefisien Determinasi R
2
Pengujian koefisien determinasi R
2
bertujuan untuk mengetahui seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel
58
Agus Widarjono, Ekonometrika Pengantar dan Aplikasinya Edisi Ketiga, Yogyakarta: Ekonisia, 2009 h.240.
64
dependen. Nilai koefisien determinasi adalah antara nol dan satu. Nilai R
2
yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen amat terbatas. Nilai yang
mendekati satu berarti variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel
dependen.
59
Koefisien determinasi memiliki kelemahan, yaitu bias terhadap jumlah variabel independen yang dimasukkan dalam model regresi dimana setiap
penambahan satu variabel independen dan jumlah pengamatan dalam model akan meningkatkan nilai R
2
meskipun variabel yang dimasukkan tersebut tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel
dependen. Untuk mengurangi kelemahan tersebut, maka digunakan koefisien determinasi yang telah disesuaikan yaitu adjusted R
2
.
60
b. Uji Signifikansi Simultan Uji Statistik F Untuk menyimpulkan apakah model masuk dalam kategori cocok fit
atau tidak, kita harus membandingkan nilai F hitung dengan nilai F tabel. Nilai F tabel didapat dengan derajat bebas: df:α,k-1, n-k, dimana α
adalah tingkat signifikansi yang digunakan, k adalah jumlah variabel
59
Imam Ghozali, Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program IBM SPSS 19, Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro, 2011, h.97.
60
Suliyanto , Ekonometrika Terapan Teori dan Aplikasi dengan SPSS, Yogyakarta: CV. Andi Offset, 2011, h.59
65
dependen dan independen, n adalah jumlah pengamatan ukuran sampel.
Uji statistik F digunakan untuk menunjukkan apakah semua variabel independen yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara
bersama-saama terhadap variabel dependen.
61
Hipotesis nol H yang
hendak diuji adalah apakah semua parameter dalam model sama dengan nol, atau:
H : b1 = b2 = . . . = bk = 0
Artinya, apakah semua variabel independen bukan merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen. Hipotesis alternatifnya Ha
tidak semua parameter secara simultan sama dengan nol, atau: Ha : b1 ≠ b2 ≠ . . . ≠ bk ≠ 0
Artinya, semua variabel independen secara simultan merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen.
62
Dasar pengambilan keputusannya adalah jika nilai F hitung F tabel, maka Ho ditolak dan Ha diterima, yang berarti bahwa variabel independen
secara simultan berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen, tetapi jika nilai F hitung F tabel, maka Ho diterima dan Ha ditolak, yang
61
Imam Ghozali, Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program IBM SPSS 19, Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro, 2011, h.98.
62
Mudrajad Kuncoro, Metode Riset untuk Bisnis dan Ekonomi Edisi 3, Jakarta: Erlangga, 2009, h.239-240.
