46
3.6.2.2 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas digunakan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi diantara variabel independen Ghozali,
2005 : 111. Suatu model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara
independennya. Untuk
mengetahui ada
atau tidaknya
multikolinearitas dalam model regresi dapat dilihat dari nilai tolerance dan lawannya variance inflation factor VIF. Jika nilai tolerance tidak kurang
dari 0,1 dan nilai variance inflation factor VIF tidak lebih dari 10, maka model akan dikatakan terbebas dari multikolinearitas.
3.6.2.3 Uji Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedastisitas digunakan untuk melihat apakah terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang
lain dalam model regresi. Suatu model regresi yang baik adalah jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, atau
disebut juga homoskedastisitas. Dasar analisis menurut Ghozali 2005:111 : 1
Jika terdapat pola tertentu, seperti titik-titik yang membentuk pola tertentu yang teratur misalnya bergelombang, melebar, kemudian
menyempit, maka
mengidentifikasikan telah
terjadi heteroskedastisitas.
2 Jika tidak terdapat pola yang jelas, juga titik-titik menyebar di atas dan
di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas atau terjadi homoskedastisitas.
Universitas Sumatera Utara
47
3.6.2.4 Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk melihat apakah dalam suatu model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t saat
ini dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 sebelumnya. Suatu model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi.
Autokorelasi sering terjadi pada sampel dengan time series. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya autokorelasi ada beberapa cara yang dapat
digunakan yaitu Uji Durbin Watson, Uji Runs Test. Dasar pengambilan keputusan ada atau tidaknya autokorelasi dengan
menggunakan Durbin Watson adalah sebagai berikut Ghozali, 2005 : Run test digunakan sebagai bagian dari statistik non-parametik dapat pula
digunakan untuk menguji apakah antara residual terdapat korelasi yang tinggi. Jika diantara residual tidak terdapat hubungan korelasi maka
dikatakan bahwa residual adalah acak atau random.
Tabel 3.4 Dasar Pengambilan Keputusan Ada atau Tidaknya Autokorelasi
Hipotesis nol Keputusan
Jika
Tidak ada autokorelasi positif Tidak ada autokorelasi positif
Tidak ada autokorelasi negatif Tidak ada autokorelasi negatif
tidak ada autokorelasi, positif atau negatif
Tolak No decision
Tolak No decision
Tidak ditolak
0 DW d
L
d
L
≤ DW ≤ d
U
4 – d
L
DW 4 4
– d
U
≤ DW ≤ 4 – d
L
d
U
DW 4 - d
U
Universitas Sumatera Utara
48
3.6.3 Pengujian Hipotesis
Kategori