H
a
: Data tidak berdistribusi normal Jika hasil dari JB hitung Chi Square tabel, maka H0 ditolak
Jika hasil dari JB hitung Chi Square tabel, maka H0 diterima Dari diagram yang ditampilkan diatas dapat dilihat bahwa nilai Jarque-bera
sebesar 1,395 dengan nilai ∝ sebesar 5 diperoleh nilai Chi Square tabel sebesar
42,557. Maka dapat disimpulkan bahwa nilai JB hitung nilai Chi Square, dengan demikian maka H0 diterima. Maka dapat disimpulkan bahwa data yang
digunakan berdistribusi normal.
4.2.3.2 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan
yang lain. Apabila variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap maka disebut homokedastisitas dan jika terjadi perbedaan maka disebut
heteroskedastisitas. Model yang baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas atau terjadi homoskedastisitas Ghozali 2006.
Secara analisa grafik, dapat disimpulkan bahwa tidak ada pola yang jelas serta titik-titik menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak
terjadi heteroskedastisitas, seperti pada gambar di bawah ini :
Pendeteksian ada atau tidaknya heteroskedastisitas pada program eviews ini dapat juga dilakukan dengan Heteroskedasticity Test White, dengan hasil
pengujian sebagai berikut :
Heteroskedasticity Test: White F-statistic
0.155151 Prob. F2,27 0.8570
ObsR-squared 0.340862 Prob. Chi-Square2
0.8433
Scaled explained SS 0.237610 Prob. Chi-Square2
0.8880
Test Equation: Dependent Variable: RESID2
A Method: Least Squares
Date: 070815 Time: 20:37 Sample: 1 30
Included observations: 30 Variable
Coefficient Std. Error
t-Statistic Prob.
-6 -4
-2 2
4
16 18
20 22
24 26
2 4
6 8
10 12
14 16
18 20
22 24
26 28
30 Residual
Actual Fitted
C 3.609273
86.96458 0.041503
0.9672 X
0.278339 7.854096
0.035439 0.9720
X2 -0.011894
0.176400 -0.067427
0.9467
R-squared 0.011362 Mean dependent var
3.875414 Adjusted R-squared
-0.061870 S.D. dependent var 4.986562
S.E. of regression 5.138507 Akaike info criterion
6.206042 Sum squared resid
712.9148 Schwarz criterion 6.346161
Log likelihood -90.09062 Hannan-Quinn criter.
6.250867 F-statistic
0.155151 Durbin-Watson stat 1.572344
ProbF-statistic 0.857044
Dengan hipotesis uji yang digunakan adalah: H
: Tidak ada heteroskedastisitas H
a
: Ada heteroskedastisitas Jika hasil dari ObsR-square X
2
atau p-value α, maka H
ditolak Jika hasil dari ObsR-square X
2
atau p-value α, maka H
diterima Dari diagram yang ditampilkan diatas dapat dilihat bahwa nilai ObsR-square
X
2
sebesar 0.34 0.9467 dan dengan nilai ∝ sebesar 5 maka nilai probability
sebesar 0.8433 0.05 dengan demikian maka H diterima. Maka dapat
disimpulkan bahwa data tidak mengandung heteroskedastisitas.
4.2.4 Metode Analisis Data
