Uji Validitas Uji Reliabilitas
pengganggu pada kelompok data tersebut bersifat homoskedastik. Jika asumsi itu tidak dapat dipenuhi, maka dapat dikatakan terjadi
penyimpangan. Penyimpangan terhadap faktor pengganggu sedemikian itu disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang
homoskedastis dan tidak terjadi heteroskedastisitas. Untuk mengetahui ada tidaknya heteroskedastisitas ada beberapa
cara yaitu: 1 Melihara grafik polt antara nila prediksi variabel terikat ZPRED
dengan residualnya
SRESID. Deteksi
ada tidaknya
heteroskedastisitas dengan melihat antara SRESID dan ZPRED dimana sumbu Y adalah yang diprediksi dan sumbu X adalah residual.
2 Dasar analisis jika ada pola tertentu seperti titik-titik yang membentuk pola yang teratur bergelombang, melebar, kemudian menyempit
maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas. Jika tidak ada pola yang jelas secara titik-titik menyebar di atas dan dibawah titik
origin pada sumbu Y, maka tidak terjadi heterokedastisitas. Menurut Bhuono 2005:62, cara untuk memprediksi ada
tidaknya heteroskedasitas pada suatu model dapat dilihat dari pola gambar Scartterplot model tersebut. analisis pada gambar scartterplot
yang menyatakan model regresi linear berganda tidak terdapat heterokesdastisitas jika:
1 Titik-titik data menyebar di atas dan di bawah atau di sekitar angka 0. 2 Titik-titik data tidak mengumpul hanya di atas atau di bawah saja.
3 Penyebaran titik-titik data tidak boleh membentuk pola bergelombang melebar kemudian menyempit dan melebar kembali.
4 Penyebaran titik-titik data sebaiknya tidak berpola.