4.2.2.1 Multikolinearitas
Uji yang dilakukan untuk mengetahui ada atau tidaknya multikolinearitas dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan Deteksi
Klien. Deteksi Klien dilakukan dengan melakukan regresi auxiliary terhadap variabel independen yang satu dengan yang lainnya. Nilai koefisiean
determinasi tiap-tiap regresi auxiliary tersebut nantinya dibandingkan dengan nilai koefisien determinasi model regresi utama. Apabila nilai koefisien
determinasi regresi auxiliary lebih besar daripada regresi utama, maka terdapat multikolonearitas.
Berikut hasil uji multikolinearitas Deteksi Klien.
Tabel 4. 5 Uji Multikolinearitas – Jangka Panjang
Model
2
Utama R
2 RIR
R
2 GDP
2 RGE
R
2 RDF
I = f RIR, GDP, RGE 956
209 882
883 I = f RIR, GDP, RDF
,872 0,600
0,454 0,520
Tabel 4. 6 Uji Multikolinearitas – Jangka Pendek
Model
2
Utama R
2 RIR
R
2 GDP
2 RGE
R
2 RDF
R
2 ECT
I = f RIR, GDP, RGE, ECT 933
202 363
172 0,374
I = f RIR, GDP, RDF, ECT 21
,576 0,279
,674 0,415
Berdasarkan hasil ringkasan uji Deteksi Klien dengan melakukan regresi pada tiap variabel independennya, baik model 1 ataupun model 2
dalam jangka panjang dan jangka pendek mempunyai nilai koefisien determinasi regresi utama yang lebih besar daripada regresi auxiliary. Dengan
demikian dapat dipastikan bahwa tidak ada multikolinearitas dalam kedua model tersebut.
4.2.2.2 Heteroskedastisitas
Dengan menggunakan Uji White, hasil dari kedua model dalam jangka panjang dan jangka pendek adalah sebagai berikut.
Tabel 4. 7 Uji Heteroskedastisitas – White Test
Model Prob. ObsR-squared
Jangka Panjang Prob. ObsR-squared
Jangka Pendek
I = f RIR, GDP, RGE 0,565120
0,160864 I = f RIR, GDP, RDF
0,097713 0,298024
tidak signifikan pada α = 5
Hipotesis nol H dalam pengujian heteroskedastisitas adalah
persamaan bersifat homoskedastisitas. H akan ditolak jika nilai
probabilitas ObsR-squared kurang dari α, yang berarti model tersebut
melanggar asumsi BLUE karena adanya heteroskedastisitas. Berdasarkan tabel 4.7 seluruh nilai probablitas pada tiap-tiap model
baik jangka panjang maupun pendek lebih besar daripada nilai α = 5.
Dengan demikian, kedua model dalam jangka panjang maupun dalam jangka pendek terbebas dari pelanggaran asumsi heteroskedastisitas.
4.2.2.3 Autokorelasi
Kategori