69
c. Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas artinya varians variabel dalam model tidak sama konstan. Konsekuensi adanya heteroskedastisitas dalam
model regresi adalah penaksiran estimator yang diperoleh tidak efisien, baik dalam sampel kecil maupun dalam sampe besar,
walaupun penaksiran yang diperoleh menggambarkan populasinya tidak bias dan bertambahnya sampel yang digunakan akan
mendekati nilai sebenarnya konsisten. Ini disebabkan oleh variansnya yang tidak minimum tidak efisien Algifari, 2000 :
85. Terdapat beberapa metode yang dapat digunakan untuk
mengidentifikasi ada tidaknya masalah heteroskedastisitas. Salah satunya adalah dengan uji Park, yaitu suatu metode uji
heteroskedastisitas dengan membuat persamaan regresi dengan mengganti variable dependennya dengan residual kuadratnya. Jika
probabilitas yang ada bernilai diatas signifikansi α yang digunakan dalam penelitian yaitu 5 atau 0,05 yang berarti tidak signifikan,
maka data dinyatakan bebas dari masalah heteroskedastisitas Winarno, 2011 : 5.12.
d. Autokorelasi
Autokorelasi artinya adanya korelasi antar anggota sampel yang diurutkan berdasar waktu. Penyimpangan asumsi ini biasanya
70
muncul pada observasi yang menggunakan data time series. Konsekuensi dari adanya autokorelasi dalam suatu model regresi
adalah varians sampel tidak dapat menggambarkan varians populasinya. Lebih jauh lagi, model regresi yang dihasilkan tidak
lagi dapat digunakan untuk menaksir nilai variabel dependen pada nilai variabel independen tertentu Algifari, 2000 : 88.
Pengujian yang paling populer untuk menditeksi autokorelasi adalah dengan uji Durbin-Watson D-W. Pada umumnya program
statistik telah menyediakan fasilitas untuk melakukan uji tersebut. Aturan pengujian menggunakan Durbin-Watson D-W adalah
sebagai berikut: a Bila d d
L
maka ada korelasi yang positif. b Bila d
L
≤ d ≤ d
U
, maka tidak bisa mengambil kesimpulan apa-apa
c Bila d
U
d 4 – d
U
, maka tidak ada korelasi positif maupun negatif.
d Bila 4 – d
U
≤ d ≤ 3 – d
L
, maka tidak dapat mengambil kesimpulan apa-apa.
e Bila d 4 – d
L
, maka ada korelasi negatif. Nilai d akan berada disekitar 0 – 4. Model dikatakan bebas dari
masalah autokorelasi jika nilai Durbin-Wason D-W pada output model regresi berada pada wilayah bebas autokorelasi yaitu
71
bernilai diantara nilai d
U
dan 4-d
U
. Berikut tabel pengambilan keputusan uji Durbin-Wason:
Gambar 3.1 Dasar Pengambillan Keputusan Uji Durbin-Watson
3. Uji Simultan
Kategori