Ruang Lingkup Penelitian Metode Penentuan Sampel

42 H : Data residual berdistribusi normal H a : Data residual tidak berdistribusi normal Kriteria pengujian hipotesisnya adalah sebagai berikut : Jika P- value α, maka Ho ditolak Jika P-value ≥ α, maka Ho tidak dapat ditolak b. Uji Heteroskedastisitas Asumsi dalam model regrasi adalah: 1 residual e i memiliki nilai rata- rata nol, 2 residual memiliki varian yang konstan atau vare i =σ 2 , dan 3 residual suatu observasi tidak saling berhubungan dengan residual observasi lainnya atau cove p e=0, sehingga menghasilkan estimator yang BLUE Winarno, 2007: 5.8. Apabila asumsi 1 tidak terpenuhi, yang terpengaruh hanyalah slope estimator dan ini tidak membawa konsekuensi serius dalam analisis ekonometri. Sedangkan apabila asumsi 2 dan 3 dilanggar, maka akan membawa dampak serius bagi prediksi dengan model yang dibangun Winarno, 2007: 5.8. Deteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot antara variabel dependen dan residualnya dimana sumbu Y adalah Y yang diprediksi, dan sumbu X adalah residual Y prediksi- Y sesungguhnya yang telah di studentized. Dasar analisis Imam Ghozali, 2005: 105 : 43 1 Jika terdapat pola tertentu seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar kemudian menyempit, maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas. 2 Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedasatisitas. c. Uji Autokorelasi Autokrelasi autocorrelation adalah hubungan antara residual satu observasi dengan observasi lainnya. Autokorelasi lebih mudaah timbul pada data yang bersifat runtut waktu, karena berdasarkan sifatnya, data masa sekarang dipengaruhi oleh data pada masa-masa sebelumnya. Meskipun demikian, tetap dimungkinkan autokorelasi dijumpai pada data yang bersifat antarobjek cross section Winarno, 2007: 5.24. Pada penelitian ini digunakan Uji Durbin Watson untuk mendeteksi ada tidaknya autokorelasi. Uji Durbin Watson hanya digunakan untuk autokorelasi tingkat satu first order autocrrelation dan mensyaratkan adanya intercept konstanta dalam model regresi dan tidak ada variabel lag di antara variabel independen Imam Ghozali, 2005: 96. Hipotesis yang akan diuji adalah : Ho : tidak ada autokorelasi r = 0 Ha : ada autokorelasi r ≠ 0