Algifari 2000: 83 menyatakan bahwa model regresi yang diperoleh dari metode kuadrat terkecil biasa ordinary least SquaresOLS
merupakan model regresi yang menghasilkan estimator linear tidak bias yang terbaik best linear unbias estimatorBLUE. Kondisi ini akan terjadi
jika dipenuhi beberapa asumsi, yang disebut dengan asumsi klasik, hasil asumsi klasik tersebut adalah sebagai berikut:
3.4.2.1 Multikolinieritas
Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independent variable.
Alat uji yang digunakan untuk mengetahui ada tidaknya multikolonieritas dalam penelitian ini dengan melihat besarnya nilai variance inflation
factor VIF. Dasar analisis yang digunakan yaitu jika nilai variance inflation
factor VIF 10, dan mempunyai angka tolerance mendekati 1 maka hal ini berarti dalam persamaan regresi tidak ditentukan adanya kolerasi antar
variabel bebas atau bebas multikolinieritas Ghozali, 2009: 96.
3.4.2.2 Autokorelasi
Uji autokolerasi bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada
periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 sebelumnya. Untuk menguji apakah terjadi autokorelasi atau tidak, digunakan uji
Durbin-Watson DW-Test. Suatu observasi dikatakan tidak terjadi
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
autokorelasi jika nilai Durbin Watson terletak antara batas atas atau upper bound du dan 4-du Ghozali, 2009: 99.
Pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi, yaitu:
Tabel 3.1 Deteksi Adanya Autokorelasi dengan Kriteria Durbin-
Watson Hipotesis Nol
Keputusan Jika
Tidak ada autokorelasi positif Tolak
0 d dl Tidak ada autokorelasi positif
No decision dl ≤ d ≤ du
Tidak ada korelasi negative Tolak
4 – dl d 4 Tidak ada korelasi negative
No decision 4 – du d 4 – di
Tidak ada autokorelasi positif atau negatif
Tidak ditolak du d 4 – du
Sumber: Ghozali, Imam, 2009, Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program SPSS, Cetakan IV, Penerbit Badan Penerbit Universitas
Diponegoro, Semarang.
3.4.2.3 Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model
regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke
pengamat yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah model
yang bersifat homoskesdastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas Ghozali, 2009: 125.
Diagnosis adanya heteroskedastisitas secara kuantitatif dalam suatu regresi dapat dilakukan dengan melakukan pengujian korelasi ranking
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
spearman. Korelasi ranking spearman r
s
dapat dihitung dengan formula Algifari, 2000: 86:
Keterangan : = selisih ranking standar deviasi s dan ranking nilai mutlak
error e. Nilai e = Y-Y = banyaknya sampel
3.4.3 Analisis Regeresi Liniear Berganda
