Uji Multikolinearitas Uji Heteroskedastisitas Uji Autokorelsi

66

3.4.2.3 Pengujian Asumsi Klasik

Dalam menentukan ketepatan model perlu dilakukan pengujian atas beberapa asumsi klasik yang mendasari model regresi. Penyimpangam asumsi klasik yang digunakan dalam penelitian ini meliputi uji multikolinearitas, uji heteroskedastisitas, dan uji autokorelasi, yang secara rinci dapat dijelaskan sebagai berikut:

3.4.2.3.1 Uji Multikolinearitas

Multikolinearitas terjadi jika ada hubungan linear yang sempurna atau hampir sempurna antara beberapa atau semua variabel independen dalam model regresi. Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen Ghozali, 2009. Untuk menguji adanya multikolinearitas dapat dilakukan dengan menganalisis korelasi antar variabel dan perhitungan nilai tolerance serta variance inflation factor VIF . Multikolinearitas terjadi jika nilai tolerance lebih kecil dari 0,1 yang berarti tidak ada korelasi antar variabel independen yang nilainya lebih dari 95 . Dan nilai VIF lebih besar dari 10, apabila VIF kurang dari 10 dapat dikatakan bahwa variabel independen yang digunakan dalam model adalah dapat dipercaya dan objektif.

3.4.2.3.2 Uji Heteroskedastisitas

Menurut Ghozali 2005, uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual 1 pengamat ke pengamat yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut Homoskedastisitas dan jika berbeda disebut 67 Heteroskedastisitas. Untuk mengetahui ada tidaknya heteroskedastisitas dilihat melalui hasil uji statistik. Uji statistik yang dilakukan adalah dengan menggunakan Uji Park. Uji Park dilakukan dengan meregresikan logaritma dari kuadrat residual Ln i sebagai variabel dependen sedangkan variabel independen tetap. Apabila koefisien parameter beta dari persamaan regresi tersebut signifikan secara statistik, maka dalam data model regresi terdapat heteroskedastisitas dan sebaliknya jika parameter beta tidak signifikan secara statistik, maka asumsi homoskedastisitas pada model tersebut tidak dapat ditolak Ghozali, 2009.

3.4.2.3.3 Uji Autokorelsi

Tidak adanya korelasi antar residual satu observasi dengan observasi lain disebut autokorelasi. Uji autokorelasi digunakan untuk menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 sebelumnya. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem autokorelasi. Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi. Untuk mengetahui adanya autokorelsi dalam model regresi dilakukan melalui pengujian terhadap nilai uji Durbin- Watson dengan berbagai kriteria.

3.4.2.4 Analisis Regresi Berganda