yaitu, jika nilai korelasi parsial antar variabel independennya lebih besar dari
│0,8│, maka model mengalami masalah multikolinearitas.
Tabel 5.10. Matriks Korelasi pada Industri Rokok Kretek
GROWTH USAHA
XEFF GROWTH 1.000.000
0.166551 -0.145777
USAHA 0.166551 1.000.000
-0.547457 XEFF -0.145777 -0.547457 1.000.000
Pada industri rokok kretek tidak terdapat nilai korelasi parsial antar
variabel independen yang lebih besar dari │0,8│. Hal ini berarti, model pada
industri rokok kretek terbebas dari masalah multikolinearitas.
Tabel 5.11. Matriks Korelasi pada Industri Rokok Putih
GROWTH USAHA
XEFF GROWTH 1.000.000
0.034097 -0.250157 USAHA
0.034097 1.000.000
0.001081 XEFF -0.250157
0.001081 1.000.000
Pada industri rokok putih juga tidak ditemukan variabel independen yang nilainya lebih besar dari
│0,8│, sehingga bebas dari masalah multikolinearitas.
5.4.6. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi yang digunakan dalam model ini adalah Uji Breusch- Godfrey Serial Correlation LM Test.
Ketentuan yang harus dipenuhi untuk membuktikan tidak adanya autokorelasi dalam model adalah, nilai Probability
ObsR-Squarenya harus lebih besar dari taraf nyata yang digunakan.
Tabel 5.12. Hasil Uji Autokorelasi pada Industri Rokok Kretek
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic
0.278906 Prob. F2,12
0.7614 ObsR-squared
0.799551 Prob. Chi-Square2
0.6705
Berdasarkan Tabel 5.12., didapatkan nilai Probability ObsR-Squarenya pada industri rokok kretek sebesar 0,6705. Hal ini berarti, pada model industri
rokok kretek tidak terdapat masalah autokorelasi.
Tabel 5.13. Hasil Uji Autokorelasi pada Industri Rokok Putih
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic
0.092144 Prob. F2,12
0.9126 ObsR-squared
0.272252 Prob. Chi-Square2
0.8727
Adapun nilai Probability ObsR-Squarenya pada industri rokok putih sebesar 0,8727. Hal ini berarti, pada model industri rokok putih juga tidak
terdapat masalah autokorelasi.
5.4.7. Uji Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedastisitas yang digunakan dalam model ini adalah Uji White Heteroskedasticity.
Masalah heteroskedastisitas merupakan masalah yang terkait dengan adanya variabel pengganggu yang memiliki varian sama pada model.
Adapun ketentuan yang harus dipenuhi untuk membuktikan tidak adanya heteroskedastisitas dalam model adalah, nilai Probability ObsR-Squarenya harus
lebih besar dari taraf nyata yang digunakan.
Tabel 5.14. Hasil Uji Heteroskedastisitas pada Industri Rokok Kretek
Heteroskedasticity Test: White F-statistic
2.858.274 Prob. F9,8
0.0770 ObsR-squared
1.373.010 Prob. Chi-Square9
0.1323 Scaled explained SS
5.880.467 Prob. Chi-Square9
0.7518
Berdasarkan Tabel 5.14., dapat diketahui bahwa nilai Probability ObsR- Square
pada model sebesar 0,7518, lebih besar dari taraf nyata 5 persen. Hal ini mengindikasikan bahwa model tersebut terbebas dari masalah heteroskedastisitas.
Tabel 5.15. Hasil Uji Heteroskedastisitas pada Industri Rokok Putih
Heteroskedasticity Test: White F-statistic
4.630.951 Prob. F9,8
0.0209 ObsR-squared
1.510.137 Prob. Chi-Square9
0.0882 Scaled explained SS
1.374.769 Prob. Chi-Square9
0.1316
Adapun nilai Probability ObsR-Square pada model di atas adalah 0,1316,
lebih besar dari taraf nyata 5 persen. Hal ini mengindikasikan bahwa model tersebut juga terbebas dari masalah heteroskedastisitas.
5.7.8. Hubungan Faktor-faktor yang Mempengaruhi Kinerja dalam Industri Rokok di Indonesia
