69
3.9.3. Uji Autokorelasi
Autokorelasi adalah korelasi hubungan yang terjadi di antara anggota- anggota dari serangkaian pengamatan yang tersusun dalam rangkaian waktu atau
tersusun dalam rangkaian ruang. Uji Autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu
pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1 sebelumnya. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan terjadi problem autokorelasi sebagaimana dikutip oleh
Imam Ghozali, 2009:79. Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan uji Durbin-Watson DW-test. Uji ini digunakan untuk autokorelasi tingkat satu first
order autocorrelation dan mensyaratkan adanya intercept konstanta dalam
model regresi dan tidak ada variabel lag diantara variabel independen. Pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi dalam uji Durbin-Watson test
adalah sebagai berikut Ghozali, 2009:80.
1. Bila nilai DW terletak antara batas atas atau upper bound du dan 4-du, maka koefisien korelasi sama dengan nol, berarti tidak ada autokorelasi.
2. Bila nilai DW lebih rendah daripada batas bawah atau lower bound dl, maka koefisien autokorelasi lebih besar daripada nol, berarti ada autokorelasi
positif. 3. Bila nilai DW lebih besar daripada 4-dl, maka koefisien autokorelasi lebih
kecil daripada nol, berarti ada autokorelasi negatif. 4. Bila nilai DW terletak diantara batas atas du dan batas bawah dl atau DW
terletak antara 4-du dan 4-dl maka hasilnya tidak dapat disimpulkan.
3.9.4. Uji Heteroskedastisitas
Universitas Sumatera Utara
70 Uji Heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi
terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap,
maka disebut Homoskedastisitas dan jika berbeda disebut Heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang Homoskedastisitas atau tidak terjadi
Heteroskedastisitas Ghozali, 2009:69. Salah satu cara untuk melihat salah satu cara untuk melihat ada tidaknya
heterokedastisitas adalah menggunakan uji Park. Uji ini dilakukan dengan melakukan regresi variabel bebas dengan nilai logaritma natural dari residual
kuadrat. Jika variabel bebas signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dipenden, maka ada indikasi terjadi heterokedastisitas. Sebaliknya, jika variabel
bebas tidak signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dipenden, maka ada indikasi tidak terjadi heterokedastisitas. Dasar analisis dari uji heteroskedastis
melalui grafik plot adalah sebagai berikut Ghozali, 2009: 37: 1. Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu
yang teratur bergelombang, melebar kemudian menyempit, maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas.
2. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y secara acak, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
3.10. Pengujian Hipotesis
Kategori