commit to user
92
variabel bebas, maka dalam model empirik tidak terdapat masalah multikolnieritas dan sebaliknya..
c. Uji Autokorelasi
Tes yang digunakan untuk menguji ada atau tidaknya autokorelasi pada penelitian ini adalah Breusch-Godfrey BG test atau sering juga
disebut Lagrange Multiplier LM test. Tes ini merupakan salah satu tes autokorelasi yang bisa dilakukan pada regresi dimana terdapat lag dari
dependen variabel
sebagai variabel
independen dan
lebih direkomendasikan untuk jumlah observasi yang cukup besar Gujarati,
2004:472. Disamping itu LM test dapat dilakukan pada derajat aurokorelasi lebih dari nol. Misalnya AR 1, AR2 dan seterusnya.
Misalnya dari persamaan 3.9 diasumsikan bahwa residualnya mengikuti autokorelasi derajat 2 atau AR2 :
t t
t t
u u
u
e r
r
+ +
=
- -
2 2
1 1
.......................................................... 3.12 Maka residual dari persamaan 3.9 diregres terhadap semua
variabel independen lainnya serta nilai lag dari residual pada persamaan 3.12 sebagai regresor tambahan dalam model :
t t
t t
t t
t
u u
Sukubunga Nikkei
Kurs u
e r
r a
a a
a +
+ +
+ +
+ =
- -
2 2
1 1
4 3
2 1
... 3.13 Null hypothesis
pada LM test diatas adalah Ho =
2 1
= =
r r
atau tidak terdapat autokorelasi pada derajat 2. Penentuan ditolak atau tidaknya
commit to user
93
Null hypothesis mengikuti tabel chi square dengan
r sebagai derajat kebebasannya. Jika nilai
2
R n
r
-
yang didapat dari persamaan 3.13 lebih besar dari nilai chi square maka null hypothesis ditolak, dengan kata
lain terdapat masalah autokorelasi Gujarati, 2004:474.
d. Uji Heterokedastisitas
Uji heterokedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan
ke pengamatan yang lain. Jika varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homokedastisitas dan jika
berbeda maka disebut heterokedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang terdapat homokedastisitas atau tidak tejadi heterokedastisitas. Untuk
menguji heterokedastisitas dapat dilakukan dengan uji white sebagai berikut Gujarati, 2004:413:
Lakukan regresi model yang kita miliki dan kita dapatkan nilai residual untuk estimasi error.
1 Lakukan regresi auxiliary dengan memasukkan U
i 2
sebagai variabel dependen dan variabel X
2
t…n sebagai variabel dependen sehingga kita
dapatkan nilai obsR² Rsquared dikalikan dengan jumlah data observasi dari regresi ini.
commit to user
94
2 Bandingkan obsR² dari regresi awal dengan nilai chi square dengan derajat kebebasan degree 0f freedom sejumlah dengan variabel
bebasnya. 3 Jika nilai chi square dengan level signifikansi yang dipilih lebih besar
dari obsR² maka model tidak mengalami masalah heterokedastisitas. Jika R² x n lebih besar dari nilai tabel chi square alpha, df
berarti terjadi heteroskedastisitas jika sebaliknya berarti tidak terjadi heteroskedastisitas.
5. Uji Statistik
Kategori