BAB VI UJI ASUMSI KLASIK


6.1. Uji Multikolinearitas
            Uji Multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen). Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolinearitas dalam model regresi adalah sebagai berikut :
  1. Menganalisis matriks korelasi variabel-variabel independen. Jika antara variabel independen ada korelasi yang cukup tinggi  (umumnya di atas 0,90), maka hal ini merupakan indikasi adanya multikolinearitas.
  2. Multikolinearitas dapat juga dilihat dari nilai VIF (Variance Inflation Factor) atau tolerance. Nilai cutoff yang umumnya dipakai untuk menunjukkan tidak adanya multikolinearitas adalah nilai Tolerance > 0,10 atau sama dengan nilai VIF < 10.
Berikut disajikan cara mendeteksi multikolinearitas dengan menganalisis matriks korelasi antar variabel independen dan perhitungan nilai Tolerance dan VIF :
Langkah analisis :
a.       Buka file data rasio
b.      Dari menu utama SPSS, pilih menu analyze, kemudian submenu regression, lalu pilih linear
c.      Pada kotak dependent, isikan variabel
d.       Pada kotak independent, isikan variabel
e.       Pada kotak method, pilih enter
f.      Untuk menampilkan matriks korelasi dan nilai tolerance serta VIF, pilih Statistik, dilayar akan muncul tampilan windows Linear Regression Statsitics
g.      Aktifkan pilihan Covariance matrix dan collinierity Diagnostics
h.        Tekan continue, abaikan yang lain dan tekan OK

6.2. Uji Autokorelasi
            Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 (sebelumnya). Untuk mendeteksi ada tidaknya uji autkorelasi dapat digunakan uji Durbin Watson (DW test)
Pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi :
Hipotesis nol
Keputusan
Jika
Tdk ada autokorelasi positif
Tdk ada autokorelasi positif
Tdk ada korelasi negatif
Tdk ada korelasi negatif
Tdk ada autokorelasi positif atau negatif
Tolak
No decision
Tolak
No decision
 Diterima
0 < d < dl
dl ≤ d ≤ du
4-dl < d < 4
4-du ≤ d ≤ 4-dl
du < d < 4-du

Langkah analisis :
  1. Buka file data rasio
  2. Dari menu utama SPSS, pilih menu analyze, kemudian submenu regression, lalu pilih linear
  3. Pada kotak dependent, isikan variabel
  4. Pada kotak independent, isikan variabel
  5. Pada kotak method, pilih enter
  6. Untuk menampilkan nilai durbin watson, pilih Statistik, dilayar akan muncul tampilan windows Linear Regression Statsitics
  7. Aktifkan pilihan durbin watson
  8. Tekan continue, abaikan yang lain dan tekan OK
6.3. Uji Heteroskedastisitas
            Uji Heteroskedastisitas menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas dalam model regresi adalah dengan melihat grafik plot antara nilai prediksi variable terikat (dependen) yaitu ZPRED dengan residualnya SRESID. Deteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot antara SRESID dan ZPRED dimana sumbu Y adalah Y yang diprediksi dan X adalah residualnya ( Y prediksi – Y sesungguhnya). 
Dasar analisis :
  1. Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur (bergelombang, melebar kemudian menyempit), maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas
  2. Jika tidak ada pola yang jelas serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka nol pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
Langkah analisis :
  1. Buka file data rasio
  2. Dari menu utama SPSS, pilih menu analyze, kemudian submenu regression, lalu pilih linear
  3. Lakukan regresi
  4. Lanjutkan dengan menekan tombol Plot hingga di layar tampak tampilan windows linear regression plots
  1. Masukkan variabel SRESID pada kotal pilihan Y
  2. Masukkan variabel ZPRED pada kotak pilihan X
  3. Tekan continue dan abaikan yang lain lalu OK