36
Hasil estimasi dengan prosedur OLS adalah sebagai berikut: Y = 0.368 - 3.288e-10X
1
+ 1.57e-08X
2
- 8.53e-07X
3
- 0.002X
4
+ 6.37e- 08X
5
- 6.2e-08X
6
. 2.39
Setelah didapatkan model persamaan tersebut dengan menggunakan estimasi OLS, maka langkah selanjutnya melakukan pengujian untuk mengetahui
apakah data tersebut mengalami varian penyimpangan asumsi heteroskedastisitas atau tidak. Pengujian heteroskedastisitas tersebut dapat dilakukan dengan uji non
formal dan uji formal. Dalam penelitian ini, penulis menggunakan uji non formal dan salah satu uji formal.
4.2 Uji Heteroskedastisitas secara non Formal dan Formal.
4.2.1 Uji non Formal
Uji Heteroskedastisitas secara nonformal, digunakan untuk mendeteksi adanya heteroskedastisitas dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik
model regresi estimasi OLS yang telah dibuat pada persamaan 2.39. Gambar grafiknya adalah sebagai berikut:
37
2 1
-1 -2
-3
Regression Standardized Predicted Value
2 1
-1
R egr
es si
on St
and ar
di ze
d R
es idua
l Dependent Variable: COB
Scatterplot
Gambar 4.1 Plot antara estimasi Y dengan Residual
Berdasarkan gambar 4.1 diatas, secara subyektif dapat disimpulkan bahwa adanya pola yang sistematik, yaitu dimana sebaran titik-titik pada awalnya
berada ditengah, menurun kemudian menaik. Dari Keadaan ini dapat disimpulkan bahwa dalam model regresi terdapat permasalahan Heteroskedastisitas.
4.2.2 Uji Formal
Dalam penelitian ini uji formal yang digunakan adalah uji White yang pada prinsipnya adalah meregresikan variabel bebas. Variabel bebas dikuadratkan
terhadap residu dari regresi awal. Jika hasil regresi uji White ini signifikan maka regresi awal yang diuji mengalami gangguan Heteroskedastisitas. Dalam
38
implementasinya, model ini relatif lebih mudah dibandingkan dengan uji-uji lainnya.
Adanya heteroskedastisitas dalam model analisis mengakibatkan varian dan koefisien OLS tidak lagi minimum dan penaksir-penaksir OLS menjadi tidak
efisien meskipun penaksir OLS tetap tidak bias dan konsisten. Dalam mendeteksi adanya heteroskedastisitas, pada penelitian ini langkah-langkah pengujiannya
melalui White, antara lain:
a. Estimasi persamaan 2.2 sehingga didapat nilai errornya.
b. Buat persamaan regresi.
Y = 0.368 - 3.288e-10X
1
+ 1.57e-08X
2
- 8.53e-07X
3
- 0.002X
4
+ 6.37e- 08X
5
- 6.2e-08X
6
. c.
Formulasi hipotesis H
= tidak terdapat masalah Heteroskedastisitas dalam model H
1
= terdapat masalah Heterokedastisitas dalam model d.
Dengan e.
Kriteria pengujian H
ditolak jika probabilitas H
1
diterima jika probabilitas
39
f. Kesimpulan
Hasil uji White dengan eviews adalah:
Tabel 4.1 Hasil Uji White
White Heteroskedasticity Test: F-
statistic 4.541303
Probability 0.001719
ObsR- squared
23.72740 Probability
0.022148
Hasil out put menunjukkan nilai ObsR-Squared Chi-squares adalah 23.72740 sedangkan nilai probabilitas pada chi-square adalah 0.022148 yaitu
lebih kecil dari , dengan demikian kita dapat menolak hipotesis nol bahwa tidak terdapat masalah Heteroskedastisitas dalam model.
4.3 Usaha Perbaikan Model
