commit to user
61 data dengan menggunakan bentuk log sehinggga nilai transformasi
tersebut dapat memenuhi batas yang ditentukan.
3. Uji Asumsi Klasik
a. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk mengetahui hubungan linear yang sempurna atau pasti diantara variabel independen yang
menjelaskan model regresi Gujarati, 2009. Bila terjadi hubungan linier yang ”sempurna” pada beberapa atau semua variabel
independen maka terdapat korelasi yang sangat kuat diantara variabel independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi
antar variabel independen. Pendeteksian multikolinearitas dapat dilihat dari beberapa hal Gujarati, 2009:
1 Jika nilai dari
Va ria nce Inflation Fa ctor
VIF kurang dari 10 dan nilai
tolera nce
lebih dari 0,1 maka dapat dikatakan bahwa model
yang digunakan
dalam model
terbebas dari
multikolinearitas. 2
Jika koefisien
korelasi antara
masing-masing variabel
independen tidak lebih dari 0,70, maka model penelitian terbebas dari multikolinearitas dan sebaliknya.
3 Jika nilai koefisien determinan maupun R-Square diatas 0,60,
tapi tidak ada variabel dependen, maka dapat dikatakan bahwa model terkena multikolinearitas.
commit to user
62 Dalam penelitian ini, untuk melihat pada model regresi
ditemukan ada atau tidaknya korelasi antar variabel bebas dilakukan dengan melihat nilai
tolera nce
dan nilai VIF
Va ria nce Influence Fa ctor
. Apabila nilai
tolera nce
lebih dari 0,1 dan nilai VIF kurang dari 10 berarti tidak terjadi gejala multikolinearitas.
b. Uji Autokorelasi
Autokorelasi didefinisikan sebagai korelasi antar anggota serangkaian observasi yang diurutkan menurut waktu dan ruang.
Pengujian ini perlu dilakukan untuk mengetahui ada tidaknya hubungan antar unsur gangguan pada observasi dengan unsur
gangguan pada observasi lain Gujarati, 2009. Autokorelasi sering terjadi pada sampel dengan metode pengumpulan
timeseries
. Metode paling terkenal untuk mendeteksi ada tidaknya korelasi adalah
menggunakan pengujian Durbin-Watson. Penentuan nilai Durbin- Watson dibantu dengan tabel dl dan du.
Pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi Ghozali,2006: Hipotesis nol
Keputusan Jika
Tidak ada autokorelasi positif Tidak ada autokorelasi positif
Tidak ada autokorelasi negatif Tidak ada autokorelasi negatif
Tidak ada autokorelasi, positif atau negatif
Tolak No desicion
Tolak No decision
Tidak ditolak 0 d dl
dl d du 4-dl d 4
4-du ≤ d ≤ 4-dl
du d 4-du
commit to user
63
c. Uji Heteroskedastisitas
