< prev

Page 1Page 2Page 3Page 4Page 5Page 6Page 7Page 8Page 9Page 10

Page 7 of 10
next >

Majalah Ilmiah UNIKOM

Vol.7, No. 2

229

H a l a m a n

sebesar 0,787291. Sedangkan hasil

regresi auxiliary diperoleh nilai koefisien

determinasi (R

2

) sebesar 0,786077.

Terlihat bahwa R

2

regresi asli > R

2

regresi

auxiliary sehingga dapat disimpulkan

bahwa model tidak mengandung unsur

multikolinieritas

antara

variabel

independennya.

Uji Heteroskedastisitas

Dalam penelitian ini, metode yang

digunakan untuk mendeteksi ada tidaknya

masalah

heteroskedastisitas

adalah

metode White. Jika nilai probabilita dari

Obs*R-squared lebih besar dari

 = 5%

maka data tidak bersifat heteroskedastis

dan jika nilai probabilita dari Obs*R-

squared lebih kecil dari

 = 5% maka data

bersifat heteroskedastis (Winarno, 2007:

5.15).

Dari

hasil

regresi

terhadap

persamaan PAM diperoleh nilai probabilita

Obs*R-squared sebesar 0,402601 (lihat

lampiran 17). Karena nilai probabilita

Obs*R-squared lebih besar dari

 = 5%

(0,402601

>

0,05)

maka

dapat

disimpulkan bahwa data tidak bersifat

heteroskedastis.

5.3.3 Uji Autokorelasi

Dalam penelitian ini, metode yang

digunakan untuk mendeteksi masalah

autokorelasi adalah metode Bruesch-

Godfrey

yang

mengembangkan

uji

autokorelasi yang dikenal dengan uji

Lagrange Multiplier (LM).

Kriteria untuk mendeteksi ada tidakn-

ya masalah autokorelasi (Winarno, 2007:

5.29) adalah :

Bila nilai probability Obs*R-squared >

 = 5% , berarti tidak ada autokorelasi

Bila nilai probability Obs*R-squared

 = 5% , berarti ada autokorelasi

Dari

hasil

regresi

terhadap

persamaan PAM diperoleh nilai probabilita

Obs*R-squared

sebesar

0,097072.

Karena nilai probabilita Obs*R-squared

lebih besar dari

 = 5% (0,097072 >

0,05) maka dapat disimpulkan tidak ada

autokorelasi.

Uji Normalitas

Dalam penelitian ini, metode yang

digunakan untuk mendeteksi residual

hasil regresi berdistribusi normal atau

tidak adalah metode yang dikembangkan

oleh Jarque-Bera (J-B).

Berdasarkan uji statistik JB, nilai

statistiknya sebesar 1031,005 dengan

probabilitas

0,0000

maka

dapat

disimpulkan

bahwa

residual

tidak

berdistribusi

normal

karena

nilai

probabilitas JB <

 = 0,05. Dalam analisis

dengan menggunakan data runtun waktu

time

series

masalah

data

tidak

berdistribusi normal bisa diabaikan

(Insukindro, 2006).

Uji Linieritas

Dalam penelitian ini, untuk menguji

linieritas model digunakan model uji

Ramsey (Ramsey RESET Test). Uji ini

dikembangkan oleh Ramsey tahun 1969

untuk menguji kesalahan spesifikasi,

general test of

specification error

dengan

RESET

Regression

Error

Specification Test

probabilitas Log-Likelihood rasio lebih

besar dari

 = 0,05 maka data adalah

linier.

Dari hasil pengujian diperoleh nilai

probabilitas Log-Likelihood rasio adalah

sebesar

0,379882.

Karena

nilai

probabilitas Log-Likelihood rasio > a =

0,05 maka dapat disimpulkan bahwa data

adalah linier.

Pengujian Statistik

Uji Signifikansi Parameter Individual (Uji

Statistik t)

Dengan menggunakan

 = 0,05 dan

derajat kebebasan (df = n – 1) yaitu 100-1

= 99 maka diperoleh nilai t tabel sebesar

1,663. Sehingga pengaruh dari variabel

independen secara individual terhadap

variabel dependen disajikan dalam tabel

1 .

Eva Ervani