43
K. Uji Asumsi Klasik Model Regresi Berganda
1. Uji Asumsi Klasik Multikolinieritas
Uji asumsi klasik jenis ini diterapkan untuk analisis regresi berganda yang terdiri atas dua atau lebih variabel bebasindependent variable x1,
x2, x3, x4, …, xn, dimana akan diukur tingkat asosiasi keeratan hubunganpengaruh antar variabel bebas tersebut melalui besaran
koefisien korelasi r . Dikatakan terjadi multikolonieritas, jika koefisien korelasi antar variabel bebas x1 dan x2, x2 dan x3, x3 dan x4, dan
seterusnya lebih besar dari 0,60 pendapat lain: 0,50 dan 0,90. Dikatakan tidak terjadi multikolinearitas jika koefisien korelasi antar
variabel bebas lebih kecil atau sama dengan 0,60 r ≤ 0,60. Sunyoto,
2007:89-90 Atau dalam menentukan ada tidaknya multikolinearitas dapat
digunakan cara lain yaitu dengan: a. Nilai tolerance adalah besarnya tingkat kesalahan yang dibenarkan
secara statistik α b. Nilai variance inflation factor
VIF adalah faktor inflasi penyimpangan baku kuadrat
Nilai tolerance α dan variance inflation factor VIF dapat dicari
dengan menggabungkan kedua nilai tersebut sebagaian berikut: -
Besar nilai tolerance α:
44
α = 1VIF -
Besar nilai variance inflation factor VIF: VIF = 1α
Variabel bebas mengalami multikolinearitas jika: α hitung α dan VIF hitung VIF
Variabel bebas tidak mengalami multikolinearitas jika: α hitung α dan VIF hitung VIF
Cara mengatasi multikolinieritas: 1
Menghilangkan salah satu atau lebih variabel bebas yang mempunyai koefisien korelasi tinggi atau menyebabkan
multikolinearitas. 2
Jika tidak dihilangkan nomor1 hanya digunakan untuk membantu memprediksi dan tidak untuk diinterprestasikan.
3 Mengurangi hubungan linear antar variabel bebas dengan
mengunakan logaritma natural ln. 4
Menggunakan metode lain misalnya metode regresi Bayesian, dengan metode regresi ridge.
2. Uji Asumsi Klasik Heteroskedastisitas
Dalam persamaan regresi berganda perlu juga diuji mengenai sama atau tidak varians dari residual observasi yang satu dengan observasi lain.
Jika residualnya mempunyai varians yang sama disebut terjadi
45
Homoskedastisitas dan jika variansnya tidak samaberbeda disebut terjadi Heteroskedastisitas. Persamaan regresi yang baik jika tidak terjadi
Heteroskedastisitas. Analisis uji asumsi Heteroskedastisitas hasil output SPSS melalui
grafik scatterplot antara Z prediction ZPRED yang merupakan variabel bebas sumbu X= Y hasil prediksi dan nilai residualnya SRESID
merupakan variabel terikat sumbu Y= Y prediksi – Yriil. Homoskedastisitas terjadi jika pada scatterplot titik-titik hasil
pengolahan data antara ZPRED dan SRESID menyebar di bawah maupun di atas titik origin angka 0 pada sumbu Y dan tidak mempunyai pola
yang teratur. Heteroskedastisitas terjadi jika scatterplot titik-titiknya mempunyai
pola yang teratur baik menyempit, melebar maupun bergelombang- gelombang.
3. Uji Asumsi Klasik Normalitas
Kategori