Uji Terhadap Multikolinear Multicollinearity Uji Heterokedastisitas

7. Uji Terhadap Multikolinear Multicollinearity

Dalam model yang melibatkan banyak variabel bebas sering terjadi masalah multicollinearity, yaitu terjadinya korelasi yang kuat antar variabel- variabel bebas. Menurut Koutsoyiannis 1977, untuk mendeteksi adanya multicollinearity dalam sebuah model dapat dilakukan dengan membandingkan besarnya nilai koefisien determinasi R 2 dengan koefisien determinasi parsial antar dua variabel bebas r 2 . Untuk hal ini dapat dibuat suatu matriks koefisien determinasi parsial antar variabel bebas. Multicollinearity dapat dianggap bukan merupakan suatu masalah apabila koefisien determinasi parsial antar dua variabel bebas tidak melebihi nilai koefisien determinasi atau koefisien korelasi berganda antar semua variabel secara simultan. Namun multicollinearity dianggap sebagi masalah serius jika koefisien determinasi parsial antar dua variabel bebas melebihi atau sama dengan nilai koefisien determinasi atau koefisien korelasi berganda antar semua variabel secara simultan, atau r 2 xj,xj R 2 x 1 ,x 2 ,.....,x k Masalah multicollinearity juga dapat dilihat langsung melalui output komputer, dimana apabila nila VIF 10 maka tidak ada masalah multicollinearity atau dengan melakukan uji correlations matrix. Apabila nilai korelasi antar variabel bebas kurang dari satu maka tidak ada masalah multicollinearity .

8. Uji Heterokedastisitas

Salah satu asumsi metode pendugaan metode kuadrat terkecil adalah homoskedastisitas, yaitu ragam galat konstan dalam setiap amatan. Pelanggaran atas asumsi homoskedastisitas adalah heterokedastisitas.Untuk mendeteksi adanya masalah heterokedastisitas maka dilakukan uji heterokedastisitas seperti yang disarankan oleh Goldfeld dan Quandt 1965 dalam Ramanathan 1997. Langkah- langkah pengujian heteroskedastisidas dengan uji White heteroskedasdicity sebagai berikut : H : Tidak ada heteroskedastisitas H 1 : Ada masalah heteroskedastisitas Tolak H jika obs R-square ? 2 df-2 atau probability obs R-square a.

4.8 Hipotesa