Uji Multikolinearitas Analisis Data 1. Uji Kesesuain Test Of Goodness Of Fit

3.5.1.3 Koefisien Determinasi R2

Uji ini digunakan untuk mengukur kedekatan hubungan dari model yang dipakai. Koefisien determinasi R 2 yaitu angka yang menunjukan besarnya kemampuan varians atau penyebaran dari variabel-variabel bebas yang menerangkan variabel tidak bebas atau angka yang menunjukan seberapa besar variabel tidak bebas dipengaruhi oleh variabel-variabel bebasnya. Besarnya nilai koefisien determinasi adalah antara 0 hingga 1 0 R 2 1, dimana nilai koefisien mendekati 1, maka model tersebut dikatakan baik karena semakin dekat hubungan antara variabel bebas dengan variabel tidak bebasnya.

3.5.2. Uji Penyimpangan Asumsi Klasik

Selain dilakukan uji statistika di atas, pada saat analisis regresi sering muncul beberapa masalah yang termasuk dalam pengujian asumsi klasik, yaitu ada tidaknya masalah normalitas, heterkedastisitas, multikolinieritas dan autokorelasi. Penelitian yang dilakukan dalam penelitian memiliki dimensi waktu time series sehingga untuk uji asumsi klasik hanya akan dilakukan berkaitan dengan mutlikolinieritas, dan autokorelasi.

3.5.2.1. Uji Multikolinearitas

Uji multikolinearitas dilakukan untuk mengetahui ada tidaknya hubungan yang signifikan diantara variabel bebas. Salah satu cara untuk mendeteksi multikolinieritas adalah dengan menguji koefisien korelasi r antar variabel independen. Sebagai aturan main yang kasar rule of thumb, jika koefisien korelasi Khairani Siregar : Analisis Determinan Konsumsi Masyarakat Di Indonesia, 2009 USU Repository © 2008 cukup tinggi yaitu diatas 0,85 maka diduga ada multikolinieritas dalam model. Sebaliknya jika koefisien korelasi relative rendah 0,85 maka diduga model tidak mengandung unsur multikolinieritas Widarjono, 2005 Tanpa adanya perbaikan multikolinieritas tetap menghasilkan estimator yang BLUE karena masalah estimator yang BLUE tidak memerlukan asumsi tidak adanya korelasi antar variabel independen. Multikolinieritas hanya menyebabkan kita kesulitan memperoleh estimator dengan standard error yang kecil Widarjono, 2005 .5.2.2. Autokorelasi metode Lagrange Multiplier Autokorelasi adalah adanya korelasi antara residual satu observasi dengan residual observasi lainnya. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk mendeteksi masalah autokorelasi adalah metode Bruesch-Godfrey atau yang lebih dikenal dengan uji Lagrange Multiplier LM. Mendeteksi terjadinya autokorelasi didasarkan pada : Jika probability chi square α = 5, berarti Ho diterima Jika probability chi square ≤ α = 5, berarti Ho ditolak Dimana : Ho : tidak ada autokorelasi Ha : ada autokorelasi Khairani Siregar : Analisis Determinan Konsumsi Masyarakat Di Indonesia, 2009 USU Repository © 2008

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

4.1. Hasil Penelitian 4.1.1. Analisis Statistik Deskriptif Penelitian ini meneliti determinan konsumsi di Indonesia, antara lain pendapatan nasional, uang kuasi, suku bunga deposito dan tingkat inflasi. Keempat diterminan tersebut akan diteliti pengaruhnya terhadap konsumsi di Indonesia pada kuartal I tahun 2000 hingga kuartal II tahun 2008. Untuk melihat perkembangan masing – masing determinan dan konsumsi di Indonesia maka dilakukan analisis deskriptif sebagai berikut:

4.1.1.1 Konsumsi Masyarakat

Konsumsi masyarakat dalam penelitian ini diproxy melalui jumlah konsumsi yang dibelanjakan rumah tangga pada kuartal I tahun 2000 hingga kuartal II tahun 2008. Konsumsi Rumah Tangga di Indonesia kuartal I tahun 2000 hingga kuartal II tahun 2008 dideskripsikan melalui Tabel 4.1. dan Gambar 4.1. berikut ini : Khairani Siregar : Analisis Determinan Konsumsi Masyarakat Di Indonesia, 2009 USU Repository © 2008