3.6.1. Uji Multikolinearitas
Uji ini bertujuan untuk mengetahui antara variabel independen yang satu dengan independen yang lain dalam regresi saling berhubungan secara
sempurna atau mendekati sempurna. Konsekuensi bagi model regresi yang mengandung multikolinieritas adalah bahwa kesalahan standar estimasi akan
cenderung meningkat dengan bertambahnya variabel independen, tingkat signifikansi yang digunakan untuk hipotesis nol akan semakin besar.
Akibatnya model regresi yang diperoleh tidak valid untuk menaksir variabel independen. Untuk mengetahui ada tidaknya multikolinieritas dalam
model regresi adalah melihat nilai tolerance dan lawannya variance inflation factor
VIF. Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel bebas lainnya. Nilai cut off yang umumnya digunakan adalah tolerance 0,10 sama dengan
nilai VIF di atas 10.
3.6.2. Uji Heteroskedastisitas
Ghozali 2011: 139 menyimpulkan uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari
residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homokedastisitas
dan jika berbeda disebut heterokedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homokedastisitas atau tidak terjadi heterokedastisitas. Ada beberapa
cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya heterokedastisitas yaitu uji glejser. Ghozali 2011:142 Glejser mengusulkan untuk meregres nilai absolut
residual terhadap variabel variabel dependen dengan persamaan regresi:
│Ut│= α + βXt + vt Jika variabel independen signifikan secara statistik mempengaruhi
variabel dependen, maka ada indikasi terjadi heteroskedastisitas. Hal ini terlihat dari probabilitas signifikansinya di atas tingkat kepercayaan 5.
3.6.3. Uji Autokorelasi
Uji Autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan penganggu pada periode t dengan kesalahan
penganggu pada periode t-1 sebelumnya. Salah satu cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya autokorelasi yaitu dengan melakukan Uji Durbin-Watson
DW test pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi:
Tabel 3.6.3. Pengambilan Keputusan Autokorelasi
Sumber : Ghozali 2011:110.
3.6.4. Uji Normalitas
Kategori