Error of Skewness atau bisa juga dengan melihat rasio antara Kurtosis dengan Standart Error of Kurtosis. Ukuran yang digunakan yaitu apabila nilai rasio
berada pada rentangan antara -2 sampai dengan 2 maka dapat dikatakan bahwa variabel yang diteliti terdistribusi secara normal.
3.7.1.2 Uji Multikolinieritas
Menurut Erlina 2011:103 multikolinearitas adalah keadaan dimana terdapat hubungan linear atau korelasi antara masing-masing variabel
independen dalam model regresi. Adanya hubungan yang linier antarvariabel independen akan menimbulkan kesulitan dalam memisahkan pengaruh
masing-masing variabel independen terhadap variabel dependennya. Oleh karena itu kita harus benar-benar dapat menyatakan, bahwa tidak terjadi
adanya hubungan linier diantara variabel-variabel independen tersebut. Penilaian uji multikolinearitas dapat menggunakan koefisien
signifikansi yang dibandingkan dengan nilai alpha yang ditetapkan dalam penelitian. Output harga koefisien significance dapat dipilih salah satu yaitu
uji dua sisi two tailed atau satu sisi one tailed. Apabila koefisien signifikansi lebih besar daripada alpha maka tidak terjadi multikolinearitas
diantara variabel independen yang satu dengan lainnya.
3.7.1.3 Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas ini dimaksudkan untuk mengetahui apakah variasi residual absolut sama atau tidak sama untuk semua pengamatan atau
dengan kata lain uji ini dilakukan untuk mengetahui apakah variabel
pengganggu di dalam penelitian mempunyai varian yang sama atau tidak. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka
disebut homokedastisitas dan jika berbeda disebut heterokedastisitas. Model regresi yang baik adalah homokedastisitas atau tidak terjadi
heterokedastisitas. Uji heterokedastisitas dapat menggunakan koefisien signifikansi
probabilitas. Output harga koefisien significance dapat dipilih salah satu yaitu uji dua sisi two tailed atau satu sisi one tailed. Koefisien signifikansi
nilai probabilitas harus dibandingkan dengan tingkat alpha yang ditetapkan dalam penelitian peneliti menetapkan alpha 5. Apabila koefisien
signifikansi lebih besar daripada alpha maka tidak terjadi heterokedastisitas pada data.
3.7.1.4 Autokorelasi
Autokorelasi merupakan suatu kondisi di mana terdapat korelasi atau hubungan antar pengamatan atau observasi, baik itu dalam bentuk observasi
deret waktu atau observasi cross-section. Jika terdapat autokorelasi dalam sebuah penelitian maka varians tidak minimum dan uji-t tidak dapat
digunakan karena dapat memberikan kesimpulan yang salah. Salah satu cara yang digunakan untuk mendeteksi ada atau tidaknya
autokorelasi adalah dengan Uji Durbin Watson DW Test. Pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi adalah:
Jika hipotesis nol H menyatakan bahwa tidak ada serial autokorelasi
yang positif, maka: 1.
d dl :
Menolak H 2.
d dl :
Tidak menolak H 3.
dl ≤ d ≤ du:
Pengujian tidak meyakinkan
3.7.2 Uji Hipotesis 3.7.2.1 Analisis Regresi Linier Berganda
