Uji Multikolinieritas Uji Autokorelasi

Koefisien korelasi rank tersebut dapat dipergunakan untuk mendeteksi heteroskedastisitas sebagai berikut: asumsikan Y i = o + 1 X i + u i Langkah I. Cocokan regresi terhadap data mengenai Y dan X atau dapatkan residual e i . Langkah II. Dengan mengabaikan tanda e i , yaitu dengan mengambil nilai mutlaknya e i , meranking baik harga mutlak e i dan X i sesuai dengan urutan yang meningkat atau menurun dan menghitung koefisien rank korelasi Spearman r s = 1 6 Langkah III. Dengan mengasumsikan bahwa koefisien rank korelasi populasi P s adalah 0 dan N8 tingkat penting signifikan dari r s yang disemepel depan diuji dengan pengujian t sebagai berikut: t = dengan derajat kebebasan = N-2 Hipotesis: H 0: Tidak ada hubungan yang sistematik antara variabel yang menjelaskan dan nilai mutlak dari residualnya H 1 : Ada hubungan yang sistematik antara variabel yang menjelaskan dan nilai mutlak dari residualnya. Jika nilai t yang dihitung melebihi nilai t kritis , kita bisa menerima hipotesis adanya heteroskedastisitas, kalau tidak kita bisa menolaknya. Jika model regresi meliputi lebih dari satu variabel X, r s dapat dihitung antara e i dan tiap variabel X secara terpisahdan dapat diuji untuk tingkat penting secara statistik dengan pengujian t. Gujarati dalam Sudarmanto, 2005 : 143. I. Pengujian Hipotesis

1. Regresi Linier Sederhana

Untuk menguji hipotesis yang pertama, kedua, dan ketiga digunakan statistik t dengan model regresi linier sederhana, pengaruh antara X dan Y dinyatakan ke dalam persamaan, yaitu: Y-a + bX Keterangan : 2 2 2 X X n X Y a Y = subjek dalam variabel dependen a = nilai konstanta b = koefisien atau regresi X = subjek pada variabel bebas yang mempunyai nilai tertentu Sugiyono, 2005:204. Setelah itu untuk menguji hipotesis linier sederhana dilanjutkan dengan uji t dengan rumus sebagai berikut : sb b t keterangan : to = nilai teoritis observasi b = koefisien arah regresi Sb = standar deviasi Kriteria Pengujian : a. Apabila t t tabel maka H ditolak yang menyatakan pengaruh, sebaliknya apabila t t tabel , maka ho diterima yang menyatakan tidak ada pengaruh dengan = 0,05 dan dk n - 2 b. Apabila t t tabel maka H ditolak yang menyatakan ada pengaruh, sebaliknya apabila t t tabel maka ho diterima yang menyatakan tidak ada pengaruh dengan = 0,05 dan dkn-2 c. Jika t t 12 , maka ho ditolak yang menyatakan ada pengaruh sebaliknya jika – t ½ t t ½ maka H diterima yang menyatakan tidak ada pengaruh dengan d = 0,05 dan dk n - 2 Sudjana, 2002:325

2. Regresi Linier Multipel

Untuk menguji hipotesis keempat digunakan statistik F dengan model regresi linier multipel, yaitu : Y = a + biXi + b 2 X 2 + b 3 X 3 Keterangan : Y = nilai ramalan untuk variabel Y a = nilai intercept konstanta b 1 b 2 b 3 = koefisien arah regresi X 1 X 2 X 3 = variabel bebas Sudjana,2002:347 Kemudian hipotesis dilanjutkan dengan uji F dengan rumus : JKregk JKsisn-k-l JK reg = biXi Y + b2X2 Y + b3X3 Y