Metode Pengumpulan Data METODE PENELITIAN

45 1. Bila d dl, maka ada korelasi yang positif. 2. Bila dl ≤ d ≤ du, berarti tidak diketahui apakah model mengandung autokorelasi atau tidak ragu-ragu. 3. Bila du d 4-du, maka tidak ada korelasi positif maupun negatif. 4. Bila 4-du ≤ d ≤ 4-dl, maka kita tidak dapat mengambil kesimpulan apa-apa. 5. Bila d 4-dl, maka ada korelasi negatif. c. Uji Heteroskedastisitas Heteroskedastisitas adalah asumsi yang menyatakan bahwa residu atau deviasi dari garis yang paling tepat muncul secara random sesuai dengan besarnya variabel-variabel independen. Bila kesalahan yang terjadi tidak acak tetapi menunjukkan hubungan yang sistematis sesuai dengan besarnya satu variabel independen atau lebih, berarti adanya heteroskedastisitas. Heteroskedastisitas mempengaruhi kesalahan baku koefisien sehingga memberikan indikasi yang salah dan menyebabkan koefisien determinasi menunjukkan daya menjelaskan yang terlampau besar Arsyad, 1996:198. Heteroskedastisitas dapat dihilangkan dengan menggunakan logaritma dari variabel penjelas yang menyebabkan terjadinya heteroskedastisitas tersebut atau dengan menggunakan regresi dengan sistem kuadrat terkecil tertimbang weighted least square . Untuk menjalankan regresi jenis ini, pertama harus membagi semua variabel terikat dan variabel bebas yang menyebabkan terjadinya heteroskedastisitas dan menjalankan regresi terhadap variabel yang sudah ditransformasikan tersebut Salvatore, 2001:170. 46 d. Uji Multikolinieritas Multikolinieritas adalah keadaan dimana antara dua variabel independen atau lebih pada model regresi terjadi hubungan linier yang sempurna atau mendekati sempurna. Model regresi yang baik mensyaratkan tidak adanya masalah multikolinearitas. Salah satu cara untuk mendeteksi ada tidaknya multikolinearitas dengan cara melihat nilai Tolerance dan VIF Priyatno, 2012:61. Menurut Salvatore 2001:169 multikolinieritas yang serius dapat dihilangkan atau dikurangi dengan cara: 1 Memperluas ukuran sampel mengumpulkan lebih banyak data 2 Menggunakan informasi sebelumnya 3 Melakukan transformasi terhadap hubungan fungsional 4 Membuang satu dari variabel yang memiliki kolinier yang tinggi. Priyatno 2012:61 mengatakan bahwa pada umumnya jika VIF lebih besar dari 10 dan nilai Tolerance lebih kecil dari 0,1, maka variabel tersebut mempunyai persoalan multikolinearitas dengan variabel bebas lainnya yang artinya uji asumsi tidak terpenuhi. Dengan demikian dapat disimpulkan jika diketahui nilai Variance Inflation Factor VIF lebih kecil dari 10 dan nilai Tolerance lebih dari 0,1, maka dapat dikatakan bahwa antar variabel bebas independen tidak terjadi persoalan multikolinearitas. 47 2. Uji F Menurut Salvatore 2001:167 uji F digunakan untuk menguji hipotesis bahwa variasi dari semua variabel bebas X menerangkan proporsi yang signifikan dari variasi pada variabel terikat Y. Hipotesis untuk melakukan uji F adalah sebagai berikut: H : Variabel independen secara bersama-sama tidak berpengaruh terhadap variabel dependen. H a : Variabel independen secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel dependen. Untuk mengetahui apakah H ditolak atau gagal ditolak maka perlu dibandingkan antara nilai F-statistik dan nilai F-kritis dari tabel distribusi F. Tolak H , jika F-statistik F-kritis Menurut Salvatore 2001:168 nilai statistik F dapat dirumuskan sebagai berikut: F = variasi yang dapat dijelaskan k-1___ variasi yang tidak dapat dijelaskan n-k 3. Uji t Uji statisik t adalah uji statistik yang menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel penjelas secara individual dalam menerangkan variasi variabel terikat Kuncoro, 2001:97. Hipotesis untuk melakukan uji t pada penelitian ini adalah sebagai berikut: H : Variabel independen X tidak berpengaruh terhadap variabel dependen.