45 Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolonearitas di
dalam model regresi adalah sebagai berikut: 1.
Menganalisis matrik korelasi variabel-variabel independen, jika diantara variabel independen ada korelasi yang cukup tinggi
umumnya diatas 0.90, maka hal ini merupakan indikasi adanya multikolonieritas.
2. Multikolonearitas dapat juga dilihat dari 1 nilai tolerance dan
lawannya 2 variance inflation factor VIF, nilai cutoff yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolonieritas
adalah nilai tolerance 0,10 atau sama dengan nilai VIF 10. Menurut
Erlina 2008
: 105
Apabila terjadi
multikolinearitas ada dua cara yang dapat dilakukan yaitu : 1.
Mengeluarkan salah satu variabel, misalnya variabel independen A dan B saling berkorelasi dengan kuat, maka bisa dipilih A atau B
yang dikeluarkan dari model regresi. 2.
Menggunakan metode lanjut seperti Regresi Bayesian atau regresi Ridge.
3.6.1.3. Uji Heterokedastisitas
Menurut Umar 2008 : 179 “uji heterokedastisitas bertujuan untuk apakah dalam sebuah model regresi terjadi
ketidaksamaan varians dari residual pengamatan ke pengamatan lain”. Menurut Sunjoyo 2013 : 69 “model regresi yang memenuhi
persyaratan adalah terdapat kesamaan varians dari residual satu
Universitas Sumatera Utara
46 pengamatan ke pengamatan yang lain tetap atau disebut
homoskedastisitas”. Untuk melihat ada tidaknya heterokedastisitas dapat dilakukan dengan mengamati grafik Scaterplot antara nilai
prediksi variabel independen dengan nilai residualnya. Dasar yang digunakan untuk menentukan heterokedastisitas antara lain :
1. Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola
tertentu yang teratur bergelombang, melebar kemudian mnenyempit,
maka mengindikasikan
telah terjadi
heteroskedastisitas. 2.
Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik yang menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi
heteroskedastisitas
3.6.1.4. Uji Autokorelasi
Menurut Erlina 2008 : 106. “uji autokorelasi ini
bertujuan untuk melihat apakah dalam suatu model regresi linear ada korelasi antar kesalahan pengganggu pada periode t dengan
kesalahan pada periode t- 1”. Uji autokorelasi hanya dilakukan pada
data time series runtut waktu dan tidak diperlukan pada data cross section seperti pada kuesioner dimana pengukuran dilakukan secara
serempak dan bersamaaan. Model regresi pada penelitian di Bursa Efek Indonesia yang periodenya lebih dari satu tahun biasanya
memerlukan uji autokorelasi. Ada beberapa cara yang dapat digunakan untuk mendeteksi masalah autokorelasi, namun uji yang
Universitas Sumatera Utara
47 paling umum digunakan adalah Uji Durbin Watson, dengan kriteria
sebagai berikut : 1.
Angka D-W di bawah -2 berarti ada ditemukan autokorelasi positif
2. Angka D-W di antara -2 sampai +2, berarti tidak ada
ditemukan autokorelasi. 3.
Angka D-W di atas +2 berarti ada ditemukan autokorelasi negatif.
3.6.2. Pengujian Hipotesis
