Uji Autokorelasi Uji Heterokedastisitas

36

3.8.2.2 Uji Multikolinearitas

Menurut Ghozali 2005 : 91 tujuan dari uji multikolinearitas adalah “untuk meneliti apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi di antara variabel independen. Jika terjadi korelasi, berarti terjadi masalah multikolinieritas”. Model regresi yang valid adalah model regresi yang bebas dari multikolinearitas. Multikolinearitas terjadi ketika variabel independen yang ada dalam metode berkorelasi satu sama lain, ketika korelasi antar variabel independen sangat tinggi maka sulit untuk memisahkan pengaruh masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen. Untuk melihat ada atau tidaknya multikolinieritas dalam model regrasi dilihat dari nilai tolerance dan lawannya Variance Inflation Factor VIF. Batasan umum yang dipakai untuk menunjukkan adanya multikolinieritas adalah nilai tolerance 0,01 atau sama dengan VIF 10

3.8.2.3 Uji Autokorelasi

Uji autokorelasi untuk melihat apakah terjadi korelasi antara suatu periode t dengan periode sebelumnya t -1. Dengan kata lain, untuk melihat pengaruh antara variabel bebas terhadap variabel terikat, jadi tidak ada korelasi antara observasi dengan data observasi sebelumnya. Menurut Supranto 2004 : 269, apabila memang terjadi autokorelasi, data asli harus ditransformasikan terlebih dahulu untuk menghilangkannya. Sebelum melakukan transformasi, haruslah Universitas Sumatera Utara 37 dilakukan pengujian terlebih dahulu apakah terdapat autokorelasi atau tidak. Uji yang digunakan dalam penelitian untuk mendeteksi ada tidaknya autokorelasi adalah dengan menggunakan uji Durbin-Watson D-W. Kriteria untuk penilaian terjadinya autokorelasi yaitu : a. Nilai D-W D U atau D-W D L , berarti terdapat korelasi positif. b. Nilai D U D-W 4-D U , berarti tidak terdapat autokorelasi c. Nilai 4-D-W D L atau 4-D-W D U berarti terdapat korelasi negatif.

3.8.2.4 Uji Heterokedastisitas

Menurut Ghozali 2005 : 105, “Uji heterokedastisitas memiliki tujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain”. Jika varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang tidak terjadi heterokedastisitas. Untuk melihat ada atau tidaknya heterokedastisitas dilakukan dengan mengamati grafik scatterplot antar nilai prediksi variabel terikat dengan residualnya. Menurut Ghozali 2005: 91, untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scarrteplot dengan dasar analisis: 1. Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar kemudian menyempit, maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas. Universitas Sumatera Utara 38 2. Jika tidak ada pola yang jelas, sperti titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbuh Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.

3.8.3 Uji Hipotesis