independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi antara variabel independen saling korelasi, maka variabel-
variabel ini tidak ortogonal. Variabel ortogonal adalah variabel independen yang nilai korelasi antara sesama variabel independen
sama dengan nol. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolinieritas didalam model regresi dapat dilihat dari
1. Nilai tolerance dan lawannya
2. Variance inflation faktor
Tolerance mengukur variabilitas bebas yang tidak dapat
dijelaskan oleh variabel bebas lainnya. Nilai tolerance yang umum dipakai dengan nilai VIF dibawah 10, maka tidak terjadi
multikolinieritas Ghozali, 2006:91 . Salah satu cara untuk mengetahui ada tidaknya
multikoliliertas yaitu dengan melihat besarnya nilai variance inflation
VIF . VIF inid apat dihitung dengan rumus : VIF = 1
Toleransi
b. Uji Heterokedatisitas
Uji Heterokedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu
pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heterokedastisitas Ghozali, 2006: 105.
Pendeteksian heteroskedastisitas menurut Gujarati 1995 : 184 yaitu :
a. Sifat Dasar Masalah
Seringkali sifat dasar masalah yang sedang dipelajari menyarankan apakah heteroskedastisitas nampaknya sering
dijumpai. Dalam analisis cross sectional yang melibatkan pengeluaran investasi dalam hubungannya dengan penjualan
dan tingkat bunga, heteroskedastisitas biasanya bisa diperkirakan akan ada jika perusahaan kecil, menegah dan
besar disampel secara bersama-sama. b.
Metode Grafik Jika tidak ada informasi apriori mengenai sifat
heteroskedastisitas, dalam praktek orang dapat melakukan analisis regresi atas asumsi bahwa tidak ada heteroskedastisitas
dan kemudian melakukan pengujian sesudahnya dari kuadrat residual yang ditaksir
untuk melihat jika residual tadi menunjukan suatu pola yang sistematis.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
c. Pengujian Park.
Pack menformalkan metode grafik dengan menyarankan bahwa
2 i
adalah suatu fungsi yang menjelaskan Xi. Bentuk fungsi yang disarankan adalah :
2 i
=
2
vi
e X
i
In
2 i
= In
2
+
In Xi +Vi
Dimana Vi adalah unsure ganguan disturbance yang stokhastik, jika
β signifikan secara statistik, ini menandakan dalam data terdapat heteroskedastisitas.
d. Pengujian Gleiser Gleiser test
Setelah mendapatkan residual e
i
dari regresi OLS, Glesiser menyarankan untuk meregresi nilai absolute dari e
i,
terdapat variable X yang diperkirakan mempunyai hubungan yang erat
dengan
2 i
. e.
Pengujian Rank Korelasi dari Spearman. Pendefinisian koefesien Rank Korelasi dari Spearman sebagai
berikut :
r
s
= 1 – 6 Pengujian rank korelasi dapat digunakan untuk mendeteksi
heteroskedastisitas.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Tindakan perbaikan untuk heteroskedastisitas menurut Gujarati 1995 :189 ada 2 pendekatan yaitu:
a. Jika diketahui
2 i
: metode Kuadrat Terkecil Terimbang :
Jika
2 i
diketahui, metode yang paling jelas adalah kuadrat
terkecil terimbang. Metode kuadrat terkecil biasa atau tidak terimbang
diperoleh dengan
meminimumkan RSS
:
2 i
= Σ Y
i
- β
o
- β
1
X
1 2
terhadap yang tidak diketahui unknown, dalam meminimumkan RSS ini, metode kuadrat
terkecil tidak terimbang secara implisit memberikan bobot yang sama untuk tiap
2 i
b. Jika
2 i
tidak diketahui
Tindakan perbaikan yang dilakukan melalui transformasi yang bersifat ad hoc, yang pada dasarnya berspekulasi mengenai
2 i
Dimana transformasi akan bekerja tergantung sifat dari
masalah dan keparahan dari heteroskedastisitas.
c. Uji Autokorelasi
