1. Nilai tolerance adalah besarnya tingkat kesalahan yang dibenarkan
secara statistik a. 2.
Nilai variance inflation factor VIF adalah faktor inflasi penyimpangan baku kuadarat.
o Nilai tolerance a dan variance inflation factor VIF dapat
dicari dengan, sebagai berikut: o
Besar nilai tolerance a: a = 1 VIF o
Besar nilai variance inflation factor VIF: VIF = 1 a
Multikolinieritas dapat dilihat dari nilai tolerance dan VIF Variance Inflation Factor nilai tolerance harus 0,1. Jika nilai VIF 0,1, maka
variabel tersebut mempunyai masalah multikolinieritas dengan variabel bebas lainnya.
d. Uji Autokorelasi
Autokorelasi memiliki arti bahwa terjadi korelasi antara anggota sampel yang diurutkan berdasarkan waktu. Penyimpangan ini biasanya
muncul pada observasi yang menggunakan data time series. Uji autokolerasi bertujuan untuk menguji apakah model regresi ada kolerasi antara kesalahan
penggunaan pada periode t dengan kesalahan penggunaan pada peiode t-1. Model regresi yang baik adalah model yang bebas dari autokorelasi. Gejala
autokorelasi ini dapat dideteksi dengan menggunakan durbin-watson test melalui nilai Durbin Watson yang diperoleh, yang berpedoman pada angka
skala dl, du, 4-du, dan 4-dl. Pedoman pengambilan keputusan menurut Ghozali 2001:61-62 adalah sebagai berikut:
1. Bila nilai Durbin Watson terletak diantara batas atas, yaitu antara du dan
4-du maka koefisien autokorelasi sama dengan nol yang berarti tidak terjadi autokorelasi.
2. Bila nilai Watson terletak lebih rendah dari batas bawah yaitu dl, maka
koefisien autokorelasi lebih besar dari nol yang berarti terjadi autokorelasi positif.
3. Bila nilai Durbin Watson lebih besar dari 4-dl, maka koefisien
autokorelasi lebih kecil dari nol yang berarti terjadi autokorelasi negatif. 4.
Bila nilai Durbin Watson terletak diantara batas atas dan batas bawah, yaitu antara du dan dl atau antara 4-du dan 4-dl, maka koefisien
autokorelasi.
e. Uji Heteroskedastisitas
Penyimpangan asumsi klasik adalah heteroskedastisitas, artinya varian variabel dalam model tidak sama. Pengujian ini bertujuan menguji apakah
dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual satu
pengamatan ke pengamatan yang lain. Model regresi yang baik adalah yang tidak terjadi heteroskedastisitas atau varian dari residual pengamatan
yang lain tetap, maka disebut homokedastisitas. Ada beberapa cara untuk menguji heteroskedastisitas dalam variance error term untuk model regresi.
Dalam penelitian ini dilakukan dengan uji glejser. Caranya dengan meregresi nilai residual terhadap variabel independen. Jika variabel
independen signifikan secara statistik mempengaruhi nilai absolut, maka ada indikasi terjadi heteroskedastisitas. Jika probabilitas signifikansinya di atas
tingkat kepercayaan 5 maka dapat disimpulkan model regresi tidak mengandung adanya heteroskedastisitas Ghozali,2001.
2. Analisis Regresi Berganda
