Uji Multikolinearitas Uji Asumsi Klasik

a. Uji Multikolinearitas

Multikolinearitas merupakan suatu keadaan dimana terdapat hubungan linear antara variabel-variabel independent dalam model regresi. Ada beberapa cara untuk mendeteksi ada tidaknya multikolinearitas salah satunya yaitu dengan melihat besarnya R 2 . Apabila R 2 tinggi tetapi tidak ada satupun variabel independent yang signifikan maka bisa dipastikan terjadi masalah multikolinearitas. Untuk mendeteksi ada tidaknya multikolinearitas dilakukan pengujian dengan metode Klein, yaitu dengan membandingkan nilai r 2 dari variabel dependent dan variabel-variabel independent. Apabila nilai R 2 r 2 berarti tidak ada gejala multikolinearitas dan apabila nilai R 2 r 2 berarti terjadi gejala multikolinearitas. Untuk mempermudah dalam melakukan pengujian maka terlebih dahulu dilakukan uji korelasi. Uji korelasi ini dilakukan untuk melihat hubungan masing- masing variabel independen. Kemudian dari pengujian tersebut dapat diperoleh nilai r 2 Gujarati, 1999 : 167. Hasil pengujian disajikan pada tabel 4.27 berikut : Tabel 4.27. Uji Multikolinearitas Dengan Metode Klein No Variabel r 2 R 2 Kesimpulan 1 Musim Banyak YB X 1 B 0,6432 0,9241 Tidak terjadi multikolinearitas YB X 2 B 0,2672 0,9241 Tidak terjadi multikolinearitas YB X 3 B 0,1971 0,9241 Tidak terjadi multikolinearitas YB X 4 B 0,4610 0,9241 Tidak terjadi multikolinearitas X 1 B X 2 B 0,1616 0,9241 Tidak terjadi multikolinearitas X 1 B X 3 B 0,0079 0,9241 Tidak terjadi multikolinearitas X 1 B X 4 B 0,3469 0,9241 Tidak terjadi multikolinearitas X 2 B X 3 B 0,0580 0,9241 Tidak terjadi multikolinearitas X 2 B X 4 B 0,5944 0,9241 Tidak terjadi multikolinearitas X 3 B X 4 B 0,0169 0,9241 Tidak terjadi multikolinearitas

2 Musim Sedang

YS X 1 S 0,5097 0,8567 Tidak terjadi multikolinearitas YS X 2 S 0,4998 0,8567 Tidak terjadi multikolinearitas YS X 3 S 0,0992 0,8567 Tidak terjadi multikolinearitas YS X 4 S 0,6691 0,8567 Tidak terjadi multikolinearitas X 1 S X 2 S 0,1310 0,8567 Tidak terjadi multikolinearitas X 1 S X 3 S 0,0718 0,8567 Tidak terjadi multikolinearitas X 1 S X 4 S 0,3469 0,8567 Tidak terjadi multikolinearitas X 2 S X 3 S 0,0185 0,8567 Tidak terjadi multikolinearitas X 2 S X 4 S 0,5944 0,8567 Tidak terjadi multikolinearitas X 3 S X 4 S 0,0003 0,8567 Tidak terjadi multikolinearitas

3 Musim Sedikit

YT X 1 T 0,3782 0,9028 Tidak terjadi multikolinearitas YT X 2 T 0,4290 0,9028 Tidak terjadi multikolinearitas YT X 3 T 0,0590 0,9028 Tidak terjadi multikolinearitas YT X 4 T 0,7534 0,9028 Tidak terjadi multikolinearitas X 1 T X 2 T 0,1303 0,9028 Tidak terjadi multikolinearitas X 1 T X 3 T 0,0112 0,9028 Tidak terjadi multikolinearitas X 1 T X 4 T 0,3469 0,9028 Tidak terjadi multikolinearitas X 2 T X 3 T 0,1089 0,9028 Tidak terjadi multikolinearitas X 2 T X 4 T 0,5944 0,9028 Tidak terjadi multikolinearitas X 3 T X 4 T 0,0072 0,9028 Tidak terjadi multikolinearitas Sumber : Analisis Data Primer Penelitian 2002 Berdasarkan hasil analisis regresi yang terlihat pada tabel 4.27, semua nilai r 2 masing-masing pasangan variabel independent lebih kecil dari nilai R 2 atau nilai R 2 lebih besar dari nilai r 2 sehingga tidak ditemukan adanya multikolinearitas pada musim banyak musim sedang maupun musim sedikit.

b. Uji Heteroskeastisitas