koefisien determinasi setiap variabel independen
1
dengan sisa variabel independen X yang lain sedangkan nilai kritis dari
distribusi F didasarkan pada derajat kebebasan k – 2 dan n – k + 1.
Keputusan ada tidaknya unsur multikolinieritas dalam model ini sebagaimana biasanya adalah dengan membandingkan nilai F
hitung dengan nilai F kritis. Jika nilai F hitung lebih besar dari nilai F kritis dengan tingkat signifikansi
dan derajat kebebasan tertentu maka dapat disimpulkan model mengandung unsur
multikolinieritas yakni terdapat hubungan linier antara satu variabel X dengan variabel X yang lain. Sebaliknya jika nilai hitung F lebih
kecil dari nilai kritis F maka tidak terdapat hubungan linier antara satu variabel X dengan variabel X yang lain. Untuk melakukan uji
ini kita harus melakukan regresi auxiliary berkali-kali. Misalnya jika model yang kita punyai mempunyai tiga variabel independen
maka kita harus melakukan regresi auxiliary sebanyak tiga kali dan kemudian kita dapatkan nilai F hitungnya.
Tabel Uji Multikolinieritas
Tabel V.9
Dari output di atas dapat diketahui bahwa nilai VIF kurang dari 10 dan nilai Tolerance lebih dari 0,1 untuk ketiga variabel maka
dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat masalah multikolinearitas.
b. Heteroskedastisitas
Untuk mendeteksi masalah heteroskedastisitas salah satunya adalah dengan metode yang dikembangkan oleh Spearman. Sebelum
membahas metode korelasi dari Spearman, kita definisikan terlebih dahulu korelasi yang dikembangkan oleh Spearman. Formula dari
Spearman adalah sebagai berikut: = 1
− 6
Σ
� 2
��
2
−1
2.1
dimana d adalah perbedaan rank antara residual
�
dengan variabel independen X dan n adalah jumlah observasi. Metode deteksi
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity
Statistics B
Std. Error Beta
Tolerance VIF
1Constant 4.388
5.051 .869
.393 X1
-.009 .322
-.003 -.027
.979 .996 1.004
X2 .297
.087 .497
3.408 .002
.649 1.542 X3
.287 .107
.390 2.684
.012 .651 1.537
a. Dependent Variable: Y
Sumber: data primer, diolah tahun 2012
heteroskedastisitas dengan korelasi Spearman ini dapat kita jelaskan dengan menggunakan model regresi sederhana sebagai berikut:
�
= +
1 �
+
�
2.2 Langkah yang harus dilakukan untuk menguji ada tidaknya masalah
heteroskedastisitas dalam hasil regresi dengan menggunakan korelasi Spearman adalah sebagai berikut:
1 Kita melakukan regresi persamaan 2.2 tersebut dan kemudian kita dapatkan residualnya
2 Cari nilai absolut residual dan kemudian diranking dari nilai yang paling besar ataupun di ranking dari nilai yang paling kecil.
Lakukan hal yang sama untuk variabel independen X. Setelah keduanya ranking maka selanjutnya adalah mencari korelasi
Spearman dalam persamaan 2.1 3 Diasumsikan bahwa koefisien korelasi dari rank populasi
� adalah nol dan n 8, signifikansi dari sampel rank korelasi Spearman
dapat diuji dengan menggunakan uji t. Nilai statistik t hitung dapat dicari dengan menggunakan formula sebagai berikut:
= n − 2
1 −
2
dengan df sebesar n – 2
4 Jika nilai t hitung lebih besar dari nilai kritis tabel t maka kita bisa menyimpulkan
bahwa regresi
mengandung masalah
heteroskedastisitas dan
sebaliknya maka
tidak ada
heteroskedastisitas Sebagai catatan, deteksi dengan metode korelasi Spearman
pada regresi berganda, misalnya dengan dua variabel independen, kita harus menghitung korelasi Spearmannya dua kali dan kemudian
masing-masing diuji dengan menggunakan uji t seperti sebelumnya.
Tabel V. 10 Tabel Uji Heteroskedastisitas
