uji asumsi klasik

UJI ASUMSI KLASIK

I. MULTIKOLINEARITAS

Untuk menguji apakah suatu model regresi terjadikorelasi yang tinggi atau tidak antar variabelindependen.

Acuan penentuan terjadi atau tidaknyaMultikolinearitas :A. Tidak terjadi Multikolinearitas Jika Tol > 0,1 dan

VIF<10B. Terjadi Multikolinearitas jika Tol < 0,1 dan VIF

>10

Tolerance > 0,1

VIF < 10

Kesimpulan :Tidak terjadimultikolinearitas sehinggadata baik digunakandalam model regresi.

II. Heteroskedastisitas

Untuk menguji apakah dalam suatu modelregresi terdapat kesamaan atau ketidaksamaanvarians antara pengamatan yang satu denganyang lainnya.

Uji heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan

•Metoda grafik

•Metoda Non grafik (Uji Glejser)

HeteroskedastisitasMetoda grafik

•Jika data menyebar dan tidak membentuk pola: tidak terjadi heteroskedastisitas =homoskedastisitas.

•Jika data mengumpul membentuk pola : terjadiheteroskedastisitas

Titik – titik menyebar dan tidak membentuk polatertentu (homoskedastisitas) ,

Kesimpulan : tidak terjadi heteroskedastisitassehingga data baik digunakan dalam model regresi

HeteroskedastisitasMetoda non grafik

Ho : tidak terjadi heteroskedastisitasHa : terjadi heteroskedastisitas*Bandingkan Sig dengan Alpha αsig> α = Ho tidak dapat ditolakSig< α = Ha tidak dapat ditolak

• IHSG

Ho : tidak terjadi Heteroskedastisitas

Ha : terjadi Heteroskedastisitas

Sig : 0,012 ; Alpha : 0,05

Kesimpulan : Ha tidak dapat ditolak

Artinya : terjadi heteroskedastisitas. Sehingga tidak baik digunakan dalam model regresi

• KURS

Ho : tidak terjadi Heteroskedastisitas

Ha : terjadi Heteroskedastisitas

Sig : 0,064; Alpha : 0,05

Kesimpulan : Ho tidak dapat ditolak

Artinya : tidak terjadi heteroskedastisitas. Sehingga data baik digunakan dalam model regresi

• Interest rate

Ho : tidak terjadi Heteroskedastisitas

Ha : terjadi Heteroskedastisitas

Sig : 0,198 ; Alpha : 0,05

Kesimpulan : Ho tidak dapat ditolak

Artinya : Tidak terjadi heteroskedastisitas, Sehingga data baik digunakan dalam model regresi.

III. AUTOKORELASI

Untuk melihat sebuah model regresi adakorelasi antara kesalahan penganggu padaperiode t dan kesalahan penganggu padaperiode t-1.

UJI AUTOKORELASI dapat menggunakan :

A. Uji Durbin watson

B. Uji Bruesch-Godfrey

AUTOKORELASIDurbin watson

Kesimpulan : terdapat autokorelasi positifsehingga data tidak baik digunakan dalammodel regresi

Lihat tabel : Alpha = 0,05 , K = 30dl 1.21 ; du 1.65

AUTOKORELASI Bruesch-Godfrey

Ho : Tidak terjadi autokorelasi

Ha : Terjadi Autokorelasi

Bandingkan Sig dengan α

Sig < α : Ha tidak dapat ditolak

Sig > α : Ho tidak dapat ditolak

Untuk Lihat hubungan positif / negatif, lihat diunderstandardized residual (B), lihat di Res2.

Ho : Tidak terjadi autokorelasi

Ha : Terjadi autokorelasi

Sig : 0,000 ; α : 0,05 ; B = 0,789

Kesimpulan = Ha tidak dapat ditolak

Artinya , terjadi autokorelasi sehingga data tidak baik digunakan dalam model regresi.

Normalitas

• Grafik– Jika titik-titik menyebar disekitar garis diagonal = Data terdistribusi

normalitas– Jika titik-titik menyebar tidak disekitar garis diagonal = data tidak

terdistribusi normalitas

• Non Grafik – One sample k-sHo : data terdistribusi normalHa : data tidak terdistribusi normalBandingkan Asymp Sig (2tailed ) dengan αJika :A. Asymp Sig (2tailed )> α : ho tidak dapat ditolak , data terdistribusi

normal.B. Asymp Sig (2tailed )< α : ha tidak dapat ditolak, data tidak

terdistribusi normal.

Normalitas – grafik

Kesimpulan : titik –titik data menyebardisekitar garisdiagonal.

Artinya : dataterdistribusinormal, sehinggadata baik digunakandalam modelpenelitian regresi.

Normalitas – Non grafik

Ho : data terdistribusi normal

Ha : data tidak terdistribusi normal

Asymp Sig (2tailed ) = 0,808

α = 0,05

Asymp Sig (2tailed )> α

Kesimpulan : Ho tidak dapat ditolak ( data terdistribusi normal)

Artinya : data terdistribusi normal, sehingga data baik digunakan dalammodel penelitian regresi.