50
mentransformasikan salah satu atau beberapa variabel dengan melakukan diferensiasi Winarno, 2011.
c. Uji Heteroskedastisitas
Dalam regresi linier ganda, salah satu asumsi yang harus dipenuhi agar taksiran parameter dalam model tersebut bersifat BLUE adalah
var u
i
= ơ
2
konstan, semua sesatan mempunyai variansi yang sama. Padahal, ada kasus-
kasus tertentu dimana variansi ư
i
tidak konstan, melainkan suatu variabel berubah-ubah Nachrowi, 2008.
Heteroskedastisitas merupakan fenomena terjadinya perbedaan varian antar seri data. Heteroskedastisitas muncul apabila nilai varian
dari variabel tak bebas Y
i
meningkat sebagai meningkatnya varian dari variabel bebas X
i
, maka varian dari Y
i
adalah tidak sama. Gejala heteroskedastisitas lebih sering dalam data cross section dari
pada time series. Selain itu juga sering muncul dalam analisis yang menggunakan data rata-rata.
Menurut Nachrowi dan Usman 2008:129, ada beberapa dampak yang ditimbulkan oleh heteroskedastisitas terhadap OLS, antara lalin:
1. Akibat tidak konstannya variansi, maka salah satu dampak yang ditimbulkan adalah lebih besarnya variansi dari taksiran.
2. Lebih besarnya variansi taksiran, tentu akan berpengaruh pada uji hipotesis yang dilakukan uji t dan F karena kedua uji tersebut
menggunakan besaran variansi taksiran. Akibatnya, kedua uji hipotesis tersebut menjadi kurang akurat.
51
3. Lebih besarnya variansi taksiran akan mengakibatkan standard error taksiran yang lebih besar sehingga interval kepercayaan
menjadi sangat besar. 4. Akibat beberapa dampak tersebut, maka kesimpulan yang diambil
dari persamaan regresi yang dibuat dapat menyesatkan. Menurut
Gujarati 2007,
untuk mendektesi
keberadaan heteroskedastisitas digunakan metode grafik scatter plot, uji Park, uji
Glejser, uji White, dimana apabila nilai probabilitas p-value observasi R
2
lebih besar dibandingkan tingkat resiko kesalahan yang diambil digunakan
α = 5, maka residual digolongkan homoskedastisitas.
d. Uji Autokorelasi
Autokorelasi adalah adanya korelasi antara variable itu sendiri, pada pengamatan yang berbeda waktu dan individunya. Pada umumya
autokorelasi lebih sering terjadi pada data time series Nachrowi dan Usman, 2008.
Menurut Winarno 2011, autokorelasi adalah hubungan antara residual satu observasi dengan residual observasi lainnya.
Autokorelasi lebih mudah timbuh pada data yang bersifat runtut waktu, karena berdasarkan sifatnya, data masa sekarang dipengaruhi
oleh data pada masa sebelumnya. Dikarenakan dalam penelitian ini menggunakan data panel, maka
uji autokorelasi sudah tidak perlu du uji kembali. Karena data panel
52
sifatnya lebih kepada cross section maka bisa dikatakan tidak ada autokorelasi.
5. Uji Hipotesis
Kategori