73
2. Menganalisis matriks korelasi variabel-variabel independen. 3. Dilihat dari nilai Tolerance dan lawannya serta Variance Inflation Factor
VIF. Apabila nilai Tolerance 0,10 atau sama dengan VIF 0,10, dapat diartikan tidak terjadi multikolonieritas dan sebaliknya apabila nilai Tolerance
0,10 atau sama dengan VIF 0,10 maka terjadi multikolonieritas.
3.5.2.3 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual antara satu pengamatan
dengan lainnya. Jika varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan lainnya tetap, maka disebut homokedastisitas. Jika varian berbeda disebut dengan
heteroskedastisitas. Model
regresi yang
baik adalah
tidak terjadi
heteroskedastisitas. Cara untuk dapat mendeteksi ada tidaknya heteroskedastisitas adalah dengan
Scatterplot dan Uji Glejser. Menurut Ghozali 2011, terdapat beberapa kriteria analisis yang digunakan pada uji heteroskedastisitas dengan grafik Scatterplot,
yaitu : 1. Jika terdapat pola tertentu, seperti titik yang membentuk suatu pola tertentu
yang teratur bergelombang, melebar dan menyempit maka telah terjadi heteroskedastisitas
2. Jika tidak terdapat pola yang jelas serta terdapat titik menyebar di atas dan di bawah angka nol pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
Menurut Ghozali, 2011, uji glejser digunakan untuk meregresi nilai absolut residual terhadap variabel independen. Jika variabel independen secara statistik
berpengaruh signifikan kurang dari 0,05 atau 5 terhadap variabel independen, maka ada indikasi terjadi heteroskedastisitas. Jika variabel independen secara
statistik tidak berpengaruh signifikan lebih dari 0,05 atau 5, maka regresi tidak mengandung adanya heteroskedastisitas.
74
3.5.2.4 Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linier terdapat korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan
kesalahan pengganggu pada periode t-1. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi autokorelasi. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan
sepanjang waktu yang berkaitan satu sama lainnya. Cara untuk menguji autokorelasi dapat dilakukan dengan melakukan uji Durbin Watson DW.
Menurut Sanusi 2014:136, jika nilai DW terletak antara batas atas upper bound du, maka koefisien autokorelasi sama dengan nol atau tidak ada autokorelasi.
Jika nilai DW lebih rendah dari batas atas atau lower bound dl, maka koefisien autokorelasi lebih besar dari nol atau autokorelasi positif.
3.5.3 Uji Hipotesis
