49
Dasar analisis yang digunakan apakah suatu data mengikuti sebaran normal atau tidak adalah :
1. Bila nilai signifikasi nilai probabilitasnya lebih kecil dari 5 maka
distribusi adalah tidak normal. 2.
Bila nilai signifikasi nilai probabilitasnya lebih besar dari 5 maka distribusinya adalah normal. Sumarsono, 2004 : 40-43.
3.5. Asumsi Klasik
Persamaan regresi linier berganda harus bersifat BLUE Best Linier Unbiased Estimator, artinya pengambilan keputusan melalui uji regrasi ini
tidak bias Sesuai dengan tujuan Untuk mengambil keputusan BLUE, maka harus dipenuhi diantaranya tiga asumsi klasik yang tidak boleh dilanggar oleh
persamaan tersebut, yaitu Gujarati, 1999 : 153
1. Autokorelasi
Uji Autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi linier ada korelasi antara korelasi pengganggu pada
periode t dengan kesalahan pada periode t-1 sebelumnya. Gujarati, 1999 : 128
Untuk menguji apakah terjadi autokorelasi atau tidak, dapat digunakan uji Durbin Watson, dengan ketentuan sebagai berikut :.
1. Apabila 4 – dW dU, hal ini berarti bahwa Ho diterima : Jadi P =
0, berarti tidak ada autokorelasi pada model 2.
Apabila 4 – dW dL, hal ini berarti bahwa Ho ditolak : Jadi P = 0, berarti terdapat autokorelasi pada model
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
50
Tidak ada autokorelasi positif dan tidak ada
autokorelasi negatif
dL dU
4 - dU 4 - dL
4 ad
a a u
to k
o re
la si
p o
sitif daerah
keragu raguan
ad a a
u to
k o
re la
si n
eg at
if daerah
keragu raguan
3. Apabila dL 4 – dW dU, hal ini berarti bahwa Uji ini hasilnya
tidak konklusif, sehingga tidak dapat ditentukan apakah ada autokorelasi atau tidak dalam model tersebut.
Identifikasi gejala autokorelasi dapat dilakukan dengan kurva statistik
∂ Durbin Watson di bawah ini :
Gambar. 3.1 : Kurva Statistik
∂
Durbin Watson
Sumber : Gujarati, Damodar, Zain, Sumarno, 1999, Ekonometrika Dasar. Edisi Pertama, Cetakan Keenam, Penerbit Erlangga Jakarta, hal :
128
2. Multikolineritas
Uji Multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah dalam persamaan regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas.
Salah satu cara untuk mengetahui adanya multikoliniaritas adalah dengan melihat nilai VIF Variance Inflation Factor.
Dasar analisis yang digunakan yaitu jika nilai VIF Variance Inflation Factor 10, maka hal ini berarti dalam persamaan regresi
tidak ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas atau bebas Multikolinieritas Ghozali, 2007 : 57-59
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
51
3. Heteroskedasitas
Uji Heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu
pengamatan ke pengamatan lainnya. Salah satu cara untuk mendeteksi ada atau tidak adanya heteroskedastisitas adalah dengan uji korelasi rank
spearman Dasar analisis yang digunakan yaitu jika nilai Sig 2-tailed
0,05, maka hal ini berarti dalam model regresi tidak terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan
lainnya atau bebas Heteroskedastisitas Santoso, 2001 : 161
3.6. Teknik Analisis dan Uji Hipotesis
