Variabel Bebas independent variabel
2 Uji Multikolinearitas
Uji ini bertujuan menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen. Untuk
mendeteksi ada tidaknya multikolinearitas dalam model regresi, dapat dilihat dari tolerance value dan variance inflation factor
VIF. Tolerance mengukur variabilitas variabel independen yang terpilih yang tidak dapat dijelaskan oleh variabel independen
lainnya. Jadi nilai tolerance yang rendah sama dengan nilai VIF yang tinggi
karena VIF = 1tolerance. Nilai cut off yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolinearitas adalah nilai tolerance
0,10 atau sama dengan nilai VIF 10. 3
Uji Autokorelasi Uji Autikorelasi bertujuan menguji apakah terdapat korelasi
antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 dalam model regresi. Jika terdapat
korelasi maka model tersebut mengalami masalah autokorelasi. Model regresi yang baik adalah model yang bebas dari
autokorelasi. Untuk mendeteksi autokorelasi dapat dilakukan uji statistik Durbin
– Watson DW test . Durbin Watson test dilakukan dengan membuat hipotesis :
Ho : tidak ada autokorelasi r = 0 Ha : ada autokor
elasi r ≠ 0
Untuk mengambil keputusan ada tidaknya auto korelasi,ada pertimbangan yang harus dipatuhi, antara lain :
a Bila nilai DW terletak diantara batas atas du dan 4-du,
maka koefisien autokorelasi = 0, berarti tidak ada autokorelasi.
b Bila nilai DW lebih rendah daripada batas bawah dl maka
koefisien autokorelasi 0, berarti ada autokorelasi positif. c
Bila nilai DW lebih besar dari 4-dl maka koefisisen autokorelasi 0, berarti terjadi autokorelasi negatif.
d Bila nilai DW terletak antara du dan dl atau DW terletak
antara 4-du dan 4-dl, maka hasilnya tidak dapat disimpulkan.
4 Uji Heteroskedastisitas
Pengujian ini bertujuan menguji apakah dalam model regresi ini terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu
pengamatan ke pengamatan lain. Model regresi yang baik adalah terjadi
homokesdastisitas. Untuk
mendeteksi adanya
heterokedastisitas dari tingkat signifikansi dapat digunakan. grafik Scatterplot untuk menentukan heterokesdastisitas.
Jika titik-titik yang terbentuk menyebar secara acak baik di atas atau di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi
heterokesdastisitas pada model yang digunakan.
2 9