Uji Multikolinieritas Uji Autokorelasi Uji Heterokedastisitas

b. Uji Multikolinieritas

Uji multikolinieritas merupankan suatu keadaan tidak terdapat atau menjadi korelasi linier antara dua atau lebih variable independen. Dengan adanya multikolinieritas maka standar error untuk masing-masing variabel independen tidak dapat di deteksi untuk melihat ada tidaknya gejala multikolenieritas ada model regresi linier berganda yang diajukan, dapat digunakan dengan cara melihat pada Variance Inflatioan Factor VIF = 11-r2. Apabila multikolinieritas kurang dari 10 maka tidak terjadi multikolinieritas.

c. Uji Autokorelasi

Pada data time series sering ditemukan adanya masalh autokorelasi. Menurut Ghozali 2005:95 uji autokorelasi menguji apakah dalam model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 sebelumnya. Jika terjadi korelasi maka dinamakan ada problem autokorelasi. Metode yang sering digunakan untuk menguji ada tidaknya autokorelasi adalah dengan statistik d dari Durbin-Watson. Apabila nilai Durbin-Watson terletak antara batas atas Upper Bound dan batas bawah atau Lower Bound maka koefisien autokorelasi dapat disimpulkan. Bila nilai Durbin-Witson lebih rendah dari batas bawah atau Lower Bound maka ada auto korelasi positif. Bila nilai Durbin-Watson lebih besar dari batas atas atau Upper Bound maka tidak ada autokorelasi atau korelasi negatif. Universitas Sumatera Utara Tabel 3.4 Uji Statistik Durbin –Watson DURBIN – WATSON KESIMPULAN 1.10 Ada autokorelasi 1.11 – 1.54 Tanpa Kesimpulan 1.55 – 2.46 Tidak ada autokorelasi 2.47 – 2.90 Tanpa Kesimpulan 2.90 Ada autokorelasi

d. Uji Heterokedastisitas

Menurut Ghozali 2005:111 uji heterokedastisitas bertujuan untuk melihat apakah di dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variabel pengganggu dari satu pengamatan dengan pengamatan yang lain. Suatu model regresi yang baik adalah homokedastisitas atau tidak terjadi heterokedastisitas. Dasar analisis yang dapat digunakan untuk menentukan heterokedastisitas, antara lain: 1 Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar kemudian menyempit, maka mengindikasikan telah terjadi heterokedastisitas. 2 Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heterokedastisitas. Universitas Sumatera Utara

2. Analisis Regresi