60 b. Uji Hausman Test
pengujian ini dilakukan untuk menentukan apakah model fixed effect atau random effect
yang akan dipilih. Pengujian ini dilakukan dengan hipotesa sebagai berikut: Hο
: Model Random Effect H
: Model Fexed Effect Dasar penolakan H
ο adalah dengan menggunakan pertimbangan statistic Chi- Square
. Jika Chi-Square statistik Chi-Square table maka H ο ditolak model
yang digunakan adalah Fixed Effect.
3. Uji Asumsi Klasik
Persamaan yang diperoleh dari sebuah estimasi dapat dioperasikan secara statistik jika memenuhi asumsi klasik yaitu memenuhi bebas multikolinearitas,
heteroskedastisitas, autokorelasi, serta disturbance term terdistribusi secara normal.
1 Uji Linearitas
Salah satu asumsi dari analisis regresi adalah linearitas. Maksudnya apakah garis regresi antara X variabel independen dan Y variabel
dependen membentuk garis linear atau tidak. Ada beberapa cara yang dilakukan untuk mengetahui apakah model linear
yang digunakan betul-betul cocok dengan keadaannya atau tidak. Jika hasil pengujian mengatakan model linear yang diambil kurang cocok maka
harus mengambil model lain yang nonlinear. Pada umumnya ada beberapa macam uji linieritas yang digunakan yaitu: Uji Durbin-Watson, Uji
61 Ramsey atau uji lagrange multiplier, MWD test Mackinnon, H.White, and
R.Davidson http:www.konsultanstatistik.com200903uji-asumsi-
klasik.html. Pada penelitian ini untuk uji linieritas digunakan uji Durbin-Watson
statistik. Uji ini sangat popular digunakan untuk mengetahui ada-tidaknya autokorelasi dalam suatu model regresi yang digunakan dalam studi
empiris. Untuk menerapkan uji ini ada beberapa langkah yang perlu dilakukan yaitu:
a. lakukan estimasi persamaan model linear awal b. lakukan estimasi persamaan model non linear
c. berdasarkan pada nilai statistik Durbin-Watson tabel bandingkan nilai DW statistik dengan DW tabelnya. Jika signifikan atau berada
pada daerah autokorelasi positif ataupun autokorelasi negatif, maka spesifikasi 2 model estimasi diatas salah atau mis-specification.
2 Uji Normalitas
Distribusi normal adalah suatu distribusi yang relatif sederhana yang hanya melibatkan dua parameter rata-rata atau varian. Ada beberapa uji
yang dapat digunakanan untuk mengetahui normal atau tidaknya faktor gangguan, salah satunya yang paling dikenal yaitu uji jarque-bera. Uji ini
menggunakan hasil estimasi residual dan chi-square probability distribution. Keuntungan dalam menggunakan uji J-B adalah, kebanyakan
program komputer dengan analisis ekonometrika saat ini sudah menampilkan hasil perhitungan J-B hitung. Untuk mengetahui apakah data
62 berdistribusi normal atau tidak adalah sebagai berikut Insukindro,
maryatmo, aliman, 2001 :
Bila nilai J-B hitung nilai χ
2 -tabel
, maka hipotesis yang menyatakan bahwa data berdistribusi normal ditolak.
Bila nilai J-B hitung nilai χ
2 -tabel
, maka hipotesis yang menyatakan bahwa data berdistribusi normal diterima.
3 Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas adalah variasi residual tidak sama untuk semua pengamatan. Salah satu uji penting dalam regresi linier klasik adalah
bahwa gangguan yang muncul dalam regresi populasi adalah homoskedastisitas yaitu semua gangguan memiliki varians yang sama atau
varians setiap gangguan yang dibatasi oleh nilai tertentu mengenai pada variable-variabel independent berbentuk nilai konstan yang sama dengan
σ². Dan jika suatu populasi yang dianalisis memiliki gangguan varians yang
tidak sama
maka mengindikasikan
terjadinya gangguan
heteroskedastisitas. Untuk mengetahui ada tidaknya heteroskedastisitas dilihat dari nilai Sum Squared Resid Weighted statistics dan Sum Squared
resid Unweighted statistics. Apabila nilai Sum squared resid Weighted statistics Sum squaed resid Unweighted statistics maka model
teridentifikasi mengandung gejala heteroskedastisitas.
4 Uji Multikolinearitas
Multikolinearitas adalah adanya hubungan linear antar variabel independent. Salah satu asumsi model regresi klasik adalah tidak terdapat
63 diantara variable independent dalam model regresi. Multikolinearitas
artinya terdapat korelasi yang signifikan diantara dua atau lebih variable independent dalam model regresi Yahya, 2008:93. Pengujian terhadap
ada tidaknya multikolinearitas ini dilakukan dengan cara melihat koefisien korelasi antar variabel. Beberapa kaidah untuk mendeteksi ada tidaknya
multikolinearitas dalam suatu model empiris Insukindro, Maryatmo, Aliman, 2001 : 69, yaitu sebagai berikut :
Nilai R
2
yang dihasilkan dari hasil estimasi model empiris sangat tinggi, tetapi tingkat signifikan variabel bebas berdasarkan uji t
statistik sangat sedikit. Tolerance and variance inflation factor VIF. VIF mencoba melihat
bagaimana varian dari suatu penaksir meningkat seandainya ada multikolinearitas dalam suatu model empiris. Misalkan R
2
dari hasil estimasi regresi secara parsial mendekati satu, maka nilai VIF akan
mempunyai nilai tak hingga. Dengan demikian nilai kolinearitas meningkat, maka varian dari penaksir akan meningkat dalam limit
yang tak terhingga. Namun menurut Gujarati dalam buku Basic Ekonomerti, persamaan
multikolinearitas telah dapat terselesaikan dalam data panel artinya dapat menjadi solusi jika data mengalami multikolinearitas. Sehingga pengujian
multikolinearitas tidak dibutuhkan.
64
5 Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi adalah sebuah uji yang bertujuan untuk mengetahui apakah ada tidaknya korelasi antar variabel. Autokolerasi didefinisikan
sebagai kolerasi atau hubungan antara anggota serangkaian observasi yang diurutkan menurut waktu seperti time-series atau ruang cross-section.
Masalah kolerasi biasanya muncul dalam data time-series dan tidak menutup kemungkinan dapat terjadi juga dalam data cross-section. Dalam
data time-series, autokolerasi terjadi khususnya apabila selang waktu pengamatan sangat pendek. Sedangkan dalam data cross-section, observasi
tidak diurutkan, namun tidak menutup kemungkinan autokolerasi dapat terjadi.
Cara mendeteksi ada tidaknya masalah autokolerasi salah satunya adalah dengan uji Durbin-Watson. Keunggulan dari uji D-W dalam mendeteksi
masalah autokolerasi adalah karena uji ini didasarkan pada residual yang ditaksir. Dimana dalam berbagai program komputer seperti E-views
misalnya, secara rutin menampilkan nilai D-W statistik.
4. Pengujian Statistik Analisis Regresi
