4.7 Pengujian Asumsi
4.7.1 Uji Multikolinearitas
Menurut Gujarati 1995, uji multikolinearitas digunakan untuk melihat apakah dalam persamaan yang diduga terdapat hubungan linear antar peubah
bebasnya. Adanya multikoliearitas menyebabkan pendugaan koefisien regresi tidak nyata walaupun nilai R
2
-nya tinggi. Hal tersebut dapat dideteksi dari nilai R
2
yang tinggi 0.7 – 1 tetapi tidak terdapat atau hanya sedikit sekali koefisien yang berpengaruh nyata.
4.7.2 Uji Normalitas
Salah satu pengujian yang dilakukan dalam persamaan regresi untuk menguji apakah nilai-nilai dari Y berdistribusi normal pada tiap nilai dari X
adalah uji normalitas. Pengujian normalitas dapat dilakukan dengan metode Kolmogorov Smirnov
. Hipotesis:
H : Sebaran normal
H
1
: Sebaran tidak normal Uji statistik:
D
n
= max F
e
– F Dimana:
D
n
: Nilai Kolmogorov Smirnov hitung F
e
: Frekuensi harapan F
0 :
Frekuensi observasi
Kriteria uji: KS
hit
KS
tabel
atau P
value
5 , maka tolak Ho KS
hit
KS
tabel
atau P
value
5, maka tolak H1
4.7.3 Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi digunakan untuk mengetahui apakah error pada suatu persamaan bersifat independent atau dependent. Pengujian terhadap kemungkinan
autokorelasi dilakukan dengan uji Durbin Watson pada taraf nyata lima persen, dengan kriteria sebagai berikut Gujarati, 1995:
d =
∑ ∑
= =
= =
−
−
N t
t t
N t
t t
t
e e
e
1 2
2 2
1
Kriteria pengambilan keputusan dengan uji d Durbin-Watson, jika: d d
L
: tolak H ada autokorelasi positif
d 4 - d
L
: tolak H ada autokorelasi negatif
d
u
d 4 – d
U
: tidak menolak H tidak ada autokorelasi
4 – d
U
≤ d ≤ 4 – d
L
: tidak dapat disimpulkan Jika hasilnya terima H
, maka pada persamaan yang diuji tidak terjadi autokorelasi pada taraf nyata lima persen. Sebaliknya jika hasilnya tolak H
maka persamaan yang diuji masih mengalami masalah autokorelasi pada taraf nyata
lima persen.
4.7.4 Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas adalah kondisi tidak terpenuhinya asumsi dasar metode pendugaan 2SLS, yaitu homoskedastisitas yang mensyaratkan bahwa
penyebaran dari varian adalah sama. Uji homoskedastisitas menyatakan nilai-nilai variabel dependent bervariasi dalam satuan yang sama. Kasus dimana seluruh
faktor gangguan tidak memiliki varian yang sama atau variannya tidak konstan heteroskedastisitas. Untuk mendeteksi adanya masalah heteroskedastisitas maka
dilakukan uji White Heteroscedasticity Test, sebagai berikut:
H : tidak ada heteroskedastisitas
H
1
: ada heteroskedastisitas Tolak
H jika obs R-square
χ
2
atau probability obs R-square α
4.8 Definisi Operasional
Kategori