Uji Linearitas Garis Regresi

64 2. Menentukan ukuran sampel dan jumlah variabel independen kemudian lihat tabel statistik Durbin-Watson untuk mendapatkan nilai-nilai kritis d yaitu nilai Durbin-Watson Upper, d u dan nilai Durbin-Watson, d 1. 3. Dengan menggunakan terlebih dahulu Hipotesis Nol bahwa tidak ada autokorelasi positif dan Hipotesis Alternatif sebagai berikut. H :  ≤ 0 tidak ada autokorelasi positif. H a :  0 ada autokorelasi positif. Mengambil keputusan yang tepat : jika dd L , tolak H ; jika d d U, tidak menolak H ; jika d L ≤ d ≤ d U , tidak tersimpulkan. Dalam keadaan tertentu, terutama untuk menguji persamaan beda pertama, uji d dua sisi akan lebih tepat. Langkah-langkah 1 dan 2 persis sama diatas sedangkan langkah 3 adalah menyusun hipotesis nol bahwa tidak ada autokorelasi. H :  = 0. H :  = 0. Aturan keputusan yang tepat adalah: a. apabila dd L menolak H ; b. apabila d 4  d L menolak H ; c. apabila 4  dd  tidak menolak H ; apabila yang lainnya tidak tersimpulkan. 65 Rumusan hipotesis untuk uji autokorelasi adalah sebagai berikut. H : tidak terjadi adanya autokorelasi diantara data pengamatan. H 1 : terjadi adanya autokorelasi diantara data pengamatan. Kriteria pengujian untuk uji homogenitas sebagai berikut: ukuran yang digunakan untuk menyatakan ada atau tidaknya autokorelasi, yaitu apabila nilai statistik Durbin-Watson mendekati angka 2, maka dapat dinyatakan bahwa data pengamatan tersebut tidak memiliki autokorelasi, dalam hal sebaliknya maka dinyatakan terdapat autokorelasi Rietveld dan Sunaryanto dalam Sudarmanto, 2005: 143.

4. Uji Heteroskedastisitas

Uji heteroskedastisitas dilakukan untuk mengetahui apakah variasi residual absolut sama atau tidak sama untuk semua pengamatan. Pendekatan yang digunakan untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas yaitu rank korelasi dari Spearman. Kriteria yang digunakan untuk menyatakan apakah terjadi heteroskedastisitas atau tidak menggunakan harga koefesien signifikansi dengan membandingkan tingkat alpha yang ditetapkan maka dapat dinyatakan tidak terjadi heteroskedastisitas diantara data pengamatan tersebut yang berarti menerima Ho dan sebaliknya Sudarmanto, 2005: 156- 157. Pengujian koefisien korelasi rank dari Spearman didefinisikan sebagai berikut.            1 2 2 6 1 N N d r i s 66 Keterangan: s r : koefisien korelasi Spearman; i d : perbedaan dalam rank yang diberikan kepada 2 karakteristik yang berbeda dari individu atau fenomena ke i; N : banyaknya individu atau fenomena yang diberi rank. Koefisien korelasi rank tersebut dapat dipergunakan untuk deteksi heteroskedastisitas dengan mengasumsikan: i i U X Y    1 1   Langkah I : cocokkan regresi terhadap data mengenai Y residual i e Langkah II : dengan mengabaikan tanda i e dan X i sesuai dengan urutan yang meningkat atau menurun dan menghitung koefisien rank korelasi Spearman, dengan rumus:            1 2 2 6 1 N N d r i s Langkah III : dengan mengasumsikan bahwa koefisien rank korelasi populasi s P adalah 0 dan N 8 tingkat signifikan dari s r yang di sampel depan uji dengan pengujian t sebagai berikut. 2 2 1 s N s r r t    Derajat kebebasan = N-2 Rumusan hipotesis untuk uji heteroskedastisitas adalah sebagai berikut. H : tidak ada hubungan yang sistematik antara variabel yang