50 3. d
U
d
W
4-d
U
, berarti diterima karena tidak ada autokorelasi 4. 4-d
U
d
W
4-d
L
, tidak dapat disimpulkan 5. 4-d
L
d
w
4, berarti ditolak karena tidak ada autokorelasi negatif -
3.5.1.3. Uji Heteroskedastisitas
Menurut Ghozali 2005:105, uji heteroskedastistas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi
ketidaksamaan variance dari residual suatu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan
ke pengamatan lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas.
Pengujian heteroskedastisitas dilakukan dengan melihat adatidaknya pola tertentu pada grafik Scatter Plot antara nilai
prediksi variabel dependen yaitu ZPRED dengan residualnya SRESID, dengan ketentuan:
a. Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada
membentuk pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar kemudian menyempit, maka mengindikasikan
telah terjadi heteroskedastisitas. b.
Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak
terjadi heteroskedastisitas.
Universitas Sumatera Utara
51
3.5.1.4. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel
bebas independenGhozali, 2005:91. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independennya,
ketika terjadi korelasi antar variabel independen yang sangat tinggi, maka sulit untuk memisahkan pengaruh masing-masing variabel
independen terhadap variabel dependen. Metode untuk menguji adanya multikolinearitas dapat
dilihat pada Tolerance Value T dan Variance Inflation Factors VIF. VIF adalah estimasi seberapa besar multikolinearitas
meningkatkan varian pada suatu koefisien estimasi sebuah variabel. Nilai T yang rendah sama dengan nilai VIF yang tinggi karena
T=1VIF. Jika VIF 10 atau nilai T 0.10, maka tejadi multikolinearitas tinggi antar variabel bebas dengan variable bebas
lainnya.
3.6. Pengujian Hipotesis
Penelitian ini menggunakan model regresi linear berganda, yakni model regresi yang memiliki lebih dari satu independen. Model regersi linear berganda
dikatan baik apabila memenuhi asumsi normalitas data serta bebas dari asumsi- asumsi klasik statistik baik autokorelasi, heterokedastisitas, multikolinearitas.
Universitas Sumatera Utara
52
3.6.1. Analisis Regresi Linier Berganda
