Analisis Deskriptif Alat Analisis

2 Uji Heteroskedastisitas Bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variabel dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homokedastisitas, jika berbeda disebut heterokedastisitas. Yang baik adalah jika yang terjadi homokedastisitas. Cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya heterokedastisitas adalah dengan melihat grafik plot antar prediksi variabel dependen ZPRED dengan residualnya SRESID. Deteksi ada tidaknya heterokedastisitas dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scaterplot antara SRESID dan ZPRED, dimana sumbu Y yang telah diprediksi dan sumbu X adalah residualnya Y prediksi – Y sesungguhnya yang telah distandardisasi, analisisnya adalah: a Jika ada pola tertentu, seperti titik – titik yang ada membentuk suatu pola yang teratur bergelombang melebar kemudian menyempit maka terjadi heterokedastisitas. b Jika tidak ada pola yang jelas seperti titik – titik menyebar diatas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka hal ini mengindikasikan tidak terjadi heterokedastisitas. 3 Uji Multikolinieritas Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen. Model regresi dapat dikatakan baik jika variabel- variabel independenya tidak saling berkorelasi. Pengujian multikolinearitas terhadap data yang akan diuji dilakukan dengan menggunakan alat analisa korelasi. Cara mendeteksi keberadaan gejala multikolinearitas dengan cara ini dilakukan dengan melihat hasil uji korelasi yang dilakukan terhadap masing-masing data variabel independen. Adapun prosedur pengujiannya dapat dijelaskan, sebagai berikut: a data masing-masing variabel independen diuji korelasi. b nilai korelasi yang dihasilkan dibandingkan dengan standar 0,9. c diambil kesimpulan dengan kriteria jika nilai korelasi antar variabel independen 0,9, maka data pada variabel tersebut dapat bebas dari gejala multikolinearitas. Sedangkan jika nilai korelasinya 0,9, maka data pada variabel tersebut dapat dikatakan mengandung gejala multikolinearitas. 4 Uji Autokorelasi Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 sebelumnya. Terjadinya autokorelasi dapat mengakibatkan