Multikolinearitas Heteroskedastisitas Autokorelasi Uji Asumsi

3.4.4. Uji Asumsi

Klasik Berdasarkan uji asumsi klasik persamaan regresi harus bersifat BLUE Best Linear Unbiased Ultimator, artinya pengambilan keputusan melalui uji F dan uji t tidak boleh bias. Untuk menghasilkan keputusan yang BLUE maka persamaan regresi harus memenuhi ketiga asumsi klasik ini : a. Tidak boleh ada multikolinearitas b. Tidak boleh ada heteroskedastisitas c. Tidak boleh ada autokorelasi Apabila salah satu dari ketiga asumsi dasar tersebut dilanggar, maka persamaan regresi yang diperoleh tidak lagi bersifat BLUE, sehingga pengambilan keputusan melalui uji F dan uji t menjadi bias.

3.4.4.1. Multikolinearitas

Multikolinearitas merupakan suatu keadaan dimana terjadi satu atau lebih variabel bebas yang berkorelasi sempurna atau mendeteksi sempurna dengan variabel bebas lainnya Alghifari, 2000 : 84 Menurut Ghozali 2009: 96, deteksi adanya multikolinearitas dalam model persamaan regresi adalah dengan melihat besaran VIF Variance Influaton Factor dan Tolerance. VIF dapat dihitung dengan rumus: 1 VIF = Tolerance Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. VIF menyatakan tingkat ”pembengkakan” varians, apabila jika : 1. VIF 10, maka terjadi multikolinearitas 2. VIF 10, maka tidak terjadi multikolinearitas

3.4.4.2. Heteroskedastisitas

Heteroskedastisitas artinya adalah varians variabel dalam model tidak sama konstan untuk setiap nilai tertentu variabel independenAlgifari, 2000 : 85 Heteroskedastisitas artinya adalah varians variabel dalam model tidak sama konstan untuk setiap nilai tertentu variabel independenAlgifari, 2000 : 85. Untuk mendeteksi ada tidaknya heteroskedastisitas digunakan korelasi rank spearman antara residual dengan seluruh variabel bebas. Kriteria pengujiannya yaitu : a. Nilai probabilitas 0,05 berarti bebas dari heteroskedastisitas. b. Nilai probabilitas 0,05 berarti terkena heteroskedastisitas.

3.4.4.3. Autokorelasi

Menurut Ghozali, 2009: 99 uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. sebelumnya. Salah satu cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya autokorelasi yaitu dengan melakukan Uji Durbin-Watson DW test . Pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi: Tabel 3.1 Klasifikasi Durbin Watson Hipotesis nol Keputusan Jika Tidak ada autokorelasi positif Tidak ada autokorelasi positif Tidak ada korelasi negatif Tidak ada korelasi negatif Tidak ada autokorelasi positif atau negatif Tolak No decision Tolak No decision Tidak ditolak 0 d d L d L ≤ d ≤ d U 4-d L d 4 4-d U ≤ d ≤ 4-d L d U d 4-d L Sumber: Ghozali, 2009: 100 Dalam penelitian ini data yang digunakan bukan data time series tetapi data cross sectional data yang diambil pada waktu tertentu yang diambil berdasarkan kuisioner, sehingga untuk uji autokorelasi tidak dilakukan.

3.4.5. Teknik Analisis