seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Untuk melihat ada atau tidaknya multikolinieritas dalam model regrasi dilihat dari nilai
tolerance dan lawannya Variance Inflation Factor VIF. Batasan umum yang dipakai untuk menunjukkan adanaya multikolinieritas adalah nilai tolerance
0,01 atau sama dengan VIF 10 Ghozali,2005:91.
c. Uji Heteroskedastisitas
Uji ini memiliki tujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan
yang lain. Menurut Erlina 2007:108,”jika Varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan lainnya tetap, maka disebut homoroskedstisitas,
jika berbada disebut heteroskedastisitas.” Untuk melihat ada atau tidaknya heteroskedastisitas dilakukan dengan
mengamati grafik scatterplot antar nilai prediksi variabel terikat dengan residualnya. Deteksi ada atau tidaknya heteroskedstisitas dilakukan dengan
melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scarrteplot denga dasar analisis: 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, sperti titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbuh Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
Ghozali,2005:105.
Universitas Sumatera Utara
d. Uji Autokoreklasi
Uji ini bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi linier ada korelasi antara kesalahan penggunaan pada periode t dengan kesalahan pada
periode t-1 atau sebelumnya. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan tahun yang berkaitan satu dengan lainnya. Pengukuran autokorelasi
menggunakan uji Durbin-Watson DW-test. Menurut Nugroho 2005:59
pengujian autokorelasi dilakukan dengan menggunakan uji Durbin-Watson. Uji
Durbin-Watson hanya digunakan untuk autokorelasi tingkat satu first order autocorelation dan mensyaratkan adanya intercept konstanta dalam model
regresi dan tidak ada varibel lagi diantara variabel dependen. Hipotesis yang akan diuji adalah :
Ho : tidak ada autokorelasi r = 0
Ha : ada autokorelasi r
≠ 0 Pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi yaitu :
a. Bila nilai DW terletak antara batas atas atau upper bound du dan 4-du, maka koefisien autokorelasi sama dengan nol, berarti tidak ada autokorelasi.
b. Bila nilai DW lebih rendah daripada batas bawah atau lower bound dl, maka koefisien autokorelasi lebih besar daripada nol, berarti ada autokorelasi
positif. c. Bila nilai DW lebih besar daripada 4-dl, maka koefisien autokorelasi lebih
kecil daripada nol, berarti ada autokorelasi negatif.
Universitas Sumatera Utara
2. Analisi Regresi
