57
Sebagai dasar penolakan hipotesa nol adalah dengan menggunakan pertimbangan probabilitas cross section random.
Jika nilai probabilitas cross section random α = 5 maka Ho
diterima model yang digunakan adalah REM, sedangkan jika nilai probabilitas cross section random
α = 5 maka Ho ditolak model yang digunakan adalah FEM.
F. Uji Asumsi Klasik
Persamaan yang diperoleh dari sebuah estimasi dapat dioperasikan secara statistik jika memenuhi asumsi klasik yaitu bebas multikolinieritas,
heteroskedastisitas, autokorelasi, serta disturbance term terdistribusi secara normal.
1. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah data yang digunakan mempunyai distribusi normal atau tidak. Model
regresi yang baik adalah berdistribusi normal atau mendekati normal.
Uji Normalitas juga bisa dilakukan dengan cara melihat nilai probability dari Jarque Berra. Jika nilai probability dari
Jarque Berra α = 5 maka dapat dikatakan data tidak
terdistribusi normal. Apabila nilai probability dari Jarque Berra α = 5 maka dapat dikatakan data terdistribusi normal.
58
2. Uji Multikolinieritas
Multikolinearitas adalah terdapat korelasi yang signifikan diantara dua atau lebih variabel independen dalam model regresi.
Karena melibatkan beberapa variabel bebas, maka gejala
multikolineritas hanya dapat terjadi dalam persamaan regresi berganda.
Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas atau independen.
Pengujian ada tidaknya multikolinieritas ini dilakukan dengan cara
melihat nilai probabilitas uji koefisien korelasi setiap variabel.
Ada beberapa cara untuk menghilangkan multikolinieritas
dalam menghadapi masalah multikolinieritas:
a. Biarkan saja apabila terjadi multikolinieritas, karena estimator masih dapat bersifat BLUE dan tidak
terpengaruh oleh ada tidaknya korelasi antarvariabel independen.
Namun harus
diketahui bahwa
multikolinieritas akan menyebabkan standard error yang besar.
b. Tambahkan data bila perlu atau teruskan dengan model yang
sedang digunakan.
Karena masalah
multikolinieritas biasanya muncul karena jumlah observasi sedikit.
59
c. Hilangkan salah satu variabel independen, terutama yang memiliki hubungan linier kuat dengan variabel lain.
Namun apabila menurut teori variabel independen tersebut tidak mungkin dihilangkan, berarti harus tetap
dipakai. d. Transformasikan salah satu atau beberapa variabel,
termasuk misalnya dengan melakukan diferensiasi. Uji Multikoliniearitas juga dapat dilakukan dengan cara
melihat nilai dari korelasi yang dimiliki antara masing-masing variabel independen. Apabila nilai korelasi 0,8 maka terdapat
adanya indikasi multikolinearitas, sedangkan apabila nilai korelasi 0,8
maka dapat
dikatakan tidak
terdapat indikasi
multikolinearitas.
3. Uji Autokorelasi
