Monday, December 24, 2018
Pengujian perkiraan klasik dibutuhkan untuk mengetahui apakah hasil estimasi regresi yang dilakukan benar-benar bebas dari adanya tanda-tanda heteroskedastisitas, tanda-tanda multikolinearitas, dan tanda-tanda autokorelasi. Model regresi akan sanggup dijadikan alat estimasi yang tidak bias kalau sudah memenuhi persyaratan BLUE (best linear unbiased estimator) yakni tidak terdapat heteroskedastistas, tidak terdapat multikolinearitas, dan tidak terdapat autokorelasi ( Sudrajat 1988 : 164). Jika terdapat heteroskedastisitas, maka varian tidak konstan sehingga sanggup menimbulkan biasnya standar error. Jika terdapat multikolinearitas, maka akan susah untuk mengisolasi pengaruh-pengaruh individual dari variabel, sehingga tingkat signifikansi koefisien regresi menjadi rendah. melaluiataubersamaini adanya autokorelasi menimbulkan penaksir masih tetap bias dan masih tetap konsisten spesialuntuk saja menjadi tidak efisien. Oleh sebab itu, uji perkiraan klasik perlu dilakukan. Pengujian-pengujian yang dilakukan ialah sebagai diberikut :
1.Uji Asumsi Klasik Multikolinieritas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dan residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. kalau varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan kalau tidak sama disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik ialah yang homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas.
Uji heteroskedastisitas dilakukan dengan memakai uji Glejser, yang dilakukan dengan meregresikan nilai diktatorial residual yang diperoleh dari model regresi sebagai variabel dependen terhadap tiruana variabel independen dalam model regresi. Apabila nilai koefisien regresi dari masing-masing variabel bebas dalam model regresi ini tidak signifikan secara statistik, maka sanggup disimpulkan tidak terjadi heteroskedastisitas (Sumodiningrat. 2001 : 271).
2.Uji Asumsi Klasik Heteroskedasitisitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya hubungan antar variabel bebas (independen). Dalam model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi hubungan di antara variabel bebas. Uji Multikolinearitas dilakukan dengan melihat nilai tolerance dan variance inflation factor (VIF) dari hasil analisis dengan memakai SPSS. Apabila nilai tolerance value lebih tinggi daripada 0,10 atau VIF lebih kecil daripada 10 maka sanggup disimpulkan tidak terjadi multikolinearitas (Santoso. 2002 : 206).
3.Uji Asumsi Klasik Autokorelasi
Uji Autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam suatu model regresi linear ada hubungan antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1 (sebelumnya). Jika terjadi hubungan maka dinamakan ada dilema autokorelasi. Model regresi yang baik ialah regresi yang bebas dari autokorelasi Uji autokorelasi dilakukan dengan memakai uji Durbin-Watson (D-W), dengan tingkat kepercayaan = 5%. Apabila D-W terletak antara -2 hingga +2 maka tidak ada autokorelasi (Santoso. 2002 : 219)
1.Uji Asumsi Klasik Multikolinieritas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dan residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. kalau varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan kalau tidak sama disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik ialah yang homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas.
Uji heteroskedastisitas dilakukan dengan memakai uji Glejser, yang dilakukan dengan meregresikan nilai diktatorial residual yang diperoleh dari model regresi sebagai variabel dependen terhadap tiruana variabel independen dalam model regresi. Apabila nilai koefisien regresi dari masing-masing variabel bebas dalam model regresi ini tidak signifikan secara statistik, maka sanggup disimpulkan tidak terjadi heteroskedastisitas (Sumodiningrat. 2001 : 271).
2.Uji Asumsi Klasik Heteroskedasitisitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya hubungan antar variabel bebas (independen). Dalam model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi hubungan di antara variabel bebas. Uji Multikolinearitas dilakukan dengan melihat nilai tolerance dan variance inflation factor (VIF) dari hasil analisis dengan memakai SPSS. Apabila nilai tolerance value lebih tinggi daripada 0,10 atau VIF lebih kecil daripada 10 maka sanggup disimpulkan tidak terjadi multikolinearitas (Santoso. 2002 : 206).
3.Uji Asumsi Klasik Autokorelasi
Uji Autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam suatu model regresi linear ada hubungan antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1 (sebelumnya). Jika terjadi hubungan maka dinamakan ada dilema autokorelasi. Model regresi yang baik ialah regresi yang bebas dari autokorelasi Uji autokorelasi dilakukan dengan memakai uji Durbin-Watson (D-W), dengan tingkat kepercayaan = 5%. Apabila D-W terletak antara -2 hingga +2 maka tidak ada autokorelasi (Santoso. 2002 : 219)