atau tidaknya multikolinieritas dalam model regresi dilihat dari nilai Tolerance dan lawannya Variance Inflation Factor VIF. Nilai cut off atau batasan yang umum
dipakai untuk menunjukkan adanya multikolinieritas adalah nilai Tolerance 0,10 atau nilai VIF 5.
Dasar pengambilan keputusan untuk mendeteksi ada atau tidak adanya multikolinieritas dapat dilakukan dengan melihat toleransi variabeldan VIF dengan
membandingkan Situmorang dan Lufti, 2012: 140: 1.
Jika nilai Tolerance 0,1 dan nilai VIF 5, maka diduga mempunyai persoalan multikolinieritas, artinya model regresi tersebut tidak baik.
2. Jika nilai Tolerance 0,1 dan nilai VIF 5, maka tidak terdapat
multikolinieritas, artinya model regresi tersebut baik.
3.9.1.3 Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan
pengganggu pada periode sebelumnya Situmorang dan Lufti¸ 2012: 120. Metode yang dapat digunakan untuk mendeteksi ada atau tidaknya autokorelasi salah satunya
adalah dengan menggunakan uji Durbin Watson, dengan kriteria pengambilan keputusan yaitu:
Tabel 3.4 Kriteria Pengambilan Keputusan
Durbin Watson
Hipotesis Nol Keputusan
Jika
Tidak ada autokorelasi positif Tolak
0 d dl Tidak ada autokorelasi positif
No decision dl
≤ d ≤ du
Universitas Sumatera Utara
Tidak ada korelasi negatif Tolak
4 – dl d 4 Tidak ada korelasi negatif
No decision 4 – du
≤ d ≤ 4 - dl Tidak ada autokorelasi positif atau negatif
Tidak ditolak du d 4 - du
Sumber: Situmorang dan Lufti 2012: 126
3.9.1.4 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas pada prinsipnya ingin menguji apakah sebuah grup mempunyai varians yang sama di antara anggota grup tersebut. Jika varians sama,
dan ini yang seharusnya terjadi maka dikatakan ada homoskedastisitas. Sedangkan jika varians tidak sama dikatakan terjadi heteroskedastisitas Situmorang dan Lufti,
2012: 108. Menurut Erlina 2011: 105 menyatakan bahwa “Salah satu asumsi yang
penting dari model regresi linier adalah varian residual bersifat homoskedastisitas atau bersifat konstan”. Dasar analisis untuk menentukan ada atau tidaknya
heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan dua pendekatan yaitu: 1.
Pendekatan grafik Dengan dasar pengambilan keputusan sebagai berikut:
a. Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang membentuk pola tertentu yang
teratur bergelombang, melebar kemudian menyempit, maka mengindikasikan terjadi heteroskedastisitas.
b. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah
angka nol 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas. 2.
Pendekatan Statistik Yaitu dengan melakukan uji Glejser.Pengujian ini dilakukan dengan men-
transform data Understandardized Residual ke dalam Absut Situmorang dan Lufti, 2012: 116. Dari hasil output akan diketahui berapa besar nilai
Universitas Sumatera Utara
signifikansinya. Apabila nilai Sig. 5, disimpulkan model regresi tidak mengarah adanya heteroskedastisitas.
3.9.2 Uji Koefisien Determinasi
