52
4.3.2 Uji Heteroskedastisitas
Uji ini bertujuan untuk menguji apakah didalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians. 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 homoskedastisitas atau
tidak terjadi heteroskedastisitas. Ada beberapa cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas, yaitu :
1. Analisis Grafik Dasar analisis adalah tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di
atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas, sedangkan jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang membentuk pola tertentu
yang teratur, maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas.
Universitas Sumatera Utara
53
Sumber: Hasil Penelitian, 2016 data diolah
Gambar 4.3 Pengujian Heteroskedastisitas Scatterplot
Berdasarkan Gambar 4.4 dapat terlihat bahwa tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka
berdasarkan metode grafik tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi 2. Analisis Statistik
Dasar analisis metode statistik adalah jika variabel bebas signifikan secara statistik mempengaruhi variabel terikat, maka ada indikasi terjadi
heteroskedastisitas.
Universitas Sumatera Utara
54
Tabel 4.10 Uji Glejser
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant -1.786
1.772 -1.008
.320 Produk
-.019 .057
-.056 -.339
.737 Harga
.082 .069
.197 1.193
.241 Promosi
.124 .077
.263 1.602
.118 Tempat
-.055 .046
-.200 -1.189
.243 a. Dependent Variable: RES2
Sumber: Hasil Penelitian, 2016 data diolah
Berdasarkan Tabel 4.10 dapat diketahui bahwa tidak satupun variabel bebas yang signifikan secara statistik mempengaruhi variabel terikat RES2. Hal
ini terlihat dari probabilitas signifikansinya di atas tingkat kepercayaan 5 jadi disimpulkan model regresi tidak mengarah adanya heteroskedastisitas.
4.3.3 Uji Multikolinieritas