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