3.7.1.2 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas dilakukan untuk melihat korelasi di antara variabel independennya. Jika terjadi korelasi sempurna diantara sesama
variabel bebas, maka konsekuensinya adalah: a. Koefisien – koefisien regresi menjadi tidak dapat ditaksir,
b. Nilai standard error setiap koefisien regresi menjadi tak terhingga. Untuk melihat ada atau tidaknya multikolinieritas dalam model
regresi dilihat dari nilai tolerance dan lawannya Variance Inflation Factor VIF. Batasan yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya
mutikolineritas adalah nilai Tolerence 0,10 atau VIF 10, d engan dasar
pengambilan keputusan sebagai berikut : • Jika nilai tolerance 0,1 dan nilai VIF 10, maka tidak terjadi masalah
multikolinearitas, artinya model regresi tersebut baik. • Jika nilai tolerance dari 0,1 dan nilai VIF 10, maka terjadi masalah
multikolinearitas, artinya model regresi tersebut tidak baik. Cara yang dapat dilakukan untuk mengatasi masalah
multikolinearitas adalah: 1 Mengeluarkan satu atau lebih variabel independen yang mempunyai
korelasi tinggi dari model regresi dan identifikasikan variabel independen lainnya untuk membantu prediksi,
2 Menggabungkan data cross section dan time series pooling data, 3 Menambah data penelitian.
Universitas Sumatera Utara
Jika terjadi korelasi sempurna diantara sesama variabel bebas, maka konsekuensinya adalah:
a. Koefisien – koefisien regresi menjadi tidak dapat ditaksir, b. Nilai standard error setiap koefisien regresi menjadi tak terhingga.
3.7.1.3 Uji Heteroskedastisitas
Pengujian Heterokedastisitas sebuah model regresi dilakukan dengan tujuan untuk menguji apakah suatu regresi tersebut terjadi
ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan lainnya. Jika ditemukan variansnya sama berarti terjadi homoskedastisitas,
dan jika berbeda berarti heteroskesdatisitas Erlina, 2008:106. Ada atau tidaknya heteroskedastisitas dapat dideteksi adalah
dengan melihat grafik scatterplot antara variabel dependen antara SRESID dan ZPRED. Menurut Ghozali 2005:95 dasar analisis untuk pengujian ini
antara lain: a. Jika ada pola tertentu, seperti titik- titik yang ada membentuk pola
tertentu yang teratur seperti bergelombang, melebar kemudian menyempit maka mengindikasikan terjadi heteroskedastisitas.
b. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, berarti tidak terjadi heteroskedastisitas.
Universitas Sumatera Utara
Tindakan perbaikan yang dapat dilakukan jika terjadi heteroskedastisitas adalah sebagai berikut:
1. Transformasi logaritma 2. Transformasi dalam bentuk model regresi dengan membagi model
regresi dengan salah satu variabel independen yang digunakan dalam model tersebut,
3.7.1.4 Uji Autokorelasi
Kategori