36
disebut heteroskedastisitas. Suatu model regresi yang
baik
adalah
regresi
yang
tidak terjadi heteroskedastisitas.
Untuk
mendeteksi
terdapat
heteroskedastisitas pada model regresi dapat
dilakukan
uji white. Dasar
pengambilan
keputusan
dapat
dilihat
dari
nilai
probabilitas untuk
Obs*R-squared,
jika
nilai
probabilitas
lebih
kecil
dari
0.05
maka dapat disimpulkan bahwa data tersebut bersifat heteroskedastis.
c. Uji Autokorelasi
Pengujian
Autokorelasi
bertujuan
untuk
menguji
apakah
dalam suatu
model
regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan
kesalahan pengganggu pada periode t-1. Jika terjadi korelasi maka dinamakan
ada masalah autokorelasi. Autokorelasi muncul karena observasi yang
berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama
lain. Masalah
ini
timbul karena
residual (kesalahan
pengganggu)
tidak
bebas
dari
satu
pengamatan
ke
pengamatan lainnya.
Hal
ini sering
ditemukan
pada
data time
series
atau
urutan
waktu
karena
gangguan pada satu individu atau kelompok cenderung mempengaruhi
gangguan pada individu atau kelompok yang sama
pada periode berikutnya.
Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi. Panduan
yang digunakan untuk mendeteksi ada atau tidaknya autokorelasi akan dipakai
besaran Durbin-Watson (D-W). Secara umum dapat diambil patokan :
1) angka D – W; 0 - 1,10 berarti ada autokorelasi yang positif
2) angka D-W; 1,54 - 2,46 berarti tidak ada autokorelasi
3) angka D-W; 2,90 – 4 berarti ada autokorelasi yang negatif
 |