UJI ASUMSI KLASIK

·         Uji asumsi klasik digunakan pada saat melakukan penelitian termasuk pada saa melakukan penelitian sebelum melakukan analisis seperti analisis regresi dan ketika mengambil mata kuliah tugas akhir.

·         Uji multikolinieritas untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolinieritas dalam model regresi sebagai berikut :

1.      Nilai R² yang dihasilkan estimasi model regresi empiris sangat tinggi, tetapi secara individu variabel – variabel bebasnya banyak yang tidak signifikan.

2.      Adanya korelasi yang tinggi antar variabel bebas (umumnya diatas 0.9) yang dilihat R²nya.

3.      Nilai tolerance dan variance inflation factor (VIF)

Menu SPSS :

1.      Buka file

2.      Menu utama, pilih menu Analyze, kemudian Regression, lalu pilih Linier

3.      Pada box dependen, isikan variabel

4.      Pada box independen, isikan variabel

5.      Pada box method, pilih enter

6.      Klik statistic, lalu ceklist Covariance Matrix dan Collinierity diagnostics

7.      Tekan continu, lalu tekan OK

·         Uji autokorelasi, untuk menguji apakah dalam suatu metode regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t – l (sebelumnya) untuk menguji yang error.

·         Cara mendeteksi ada atau tidaknya autokorelasi, yaitu : metode Durbin – Watson (DW Test)

·         Criteria penentuan adanya autokorelasi, yaitu :

1.      Jika nilai Durbin Watson berada di antara 0 s/d dL, maka terjadi autokorelasi positif.

2.      Jika nilai Durbin Watson berada di antara dU dan 4 – dU, maka tidak terjadi autokorelasi

3.      Jika nilai Durbin Watson berada di antara dL dan dU atau 4 – dU dan 4 maka  terjadi autokorelasi negative

4.      Jika nilai Durbin Watson berada di antara dL dan dU atau 4 – dU dan 4 – dL maka tidak dapat diambil kesimpulan apakah terjadi autokorelasi atau tidak.

·         Menu SPSS :

a.       Buka file

b.      Menu utama, pilih menu Analyze, kemudian Regression, lalu pilih Linier

c.       Pada Box Dependent, isikan variabel terikat

d.      Pada box Independent, isikan variabel bebas

e.       Pada box method, pilih Enter

f.        Klik tombol Statistic, lalu ceklist Durbin – Watson

g.      Tekan continue, lalu tekan OK

Hipotesis

H₀ = tdk ada autokorelasi (r=0)

H1 = ada autokorelasi (r tdk sama dengan 0)

·         Uji heteroskedastisitas yg d inginkan tdk adanya heteroskedastisitas pada model. (<0.05)

·         Cara melakukan Uji Park dengan SPSS :

1.      Lakukan regresi utama dengan persamaan variabel terikat = f(variabel bebas)

2.      Dapatkan variabel residu dengan mengklik tombol save dan ceklist unstandarized residual.

3.      Ganti nama variabel residu dengan nama Ui

4.      Kuadratkan nilai residual (Ui) dengan menu Transformasi dan Computer untuk mendapatkan nilai U²i.

5.      Lanjutkan dengan transformasi Ln (logaritma natural) U²i.

6.      Regresikan variabel terikat Ln U²i dan variabel bebas sehingga membentuk persamaan regresi.

Ln U²i = b₀ + b₁ (variabel bebas) + b₂(variabel bebas) + b₃(variabel bebas)

7.      Output SPSS

           Apabila koefisien parameter beta dari persamaan regresi tersebut signifikan secara statistic, hal ini menunjukkan bahwa dalam sata model empiris yang diestimasikan terdapat heteroskedastisitas, dan sebaliknya jika parameter beta tidak signifikan secara statistic, maka asumsi homoskedakedastisitas pada data model tersebut tidak dapat ditolak.

·         Uji Normalitas : bertujuan untuk menguji apakah dalam modelregresi, variabel terikat dan variabel bebas keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak. Cara yang dilakukan untuk menguji apakah distribusi data normal atau tidak, yaitu dengan Analisa Grafik.

·         Langkah – langkah analisa grafik :

1.      Buka file

2.      Menu utama, pilih menu Analyze, kemudian Regression, lalu pilih Linier

3.      Pada box dependent, isikan variabel terikat

4.      Pada box independen, isikan variabel bebas

5.      Pada box method, pilih enter

6.      Klik tombol Plots lalu ceklist di Histogram dan Normalitas probability Plots

7.      Tekan continu dan OK

8.      Output SPSS

·         Pada prinsipnya normalitas dapat dideteksi dengan melihat penyebaran data (titik) pada sumbu diagonal dari grafik atau dengan melihat histogram dari residualnya. Dasar pengambilan keputusan :

Jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas. Jika data menyebar jauh dari diagonal dan/ atau tidak mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogram tidak menunjukkan pola distribusi normal maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.

Uji normalitas dengan grafik dapat menyesatkan kalau tidak hati hati secara visual kelihatan normal, padahal secara statistic bisa sebaliknya. Oleh karena itu, dianjurkan disamping uji grafik dilengkapi dengan uji statistic. Uji statistik sederhana dapat dilakukan dengan melihat nilai kuortosis dan swekness dari residual. Nilai z statistic untuk swekness dapat dihitung dengan rumus :

Zswekness =

Sedangkan nilai Z kurtosis dapat dihitung dengan rumus :

Zkurtosis =

Dimana N adalah jumlah sampel, jika nilai Z hitung > Z tabel, maka distribusi tidak normal.

·         Langkah – langkah :

1.      Lakukan regresi dengan persamaan variabel terikat = f(variabel bebas)

2.      Lanjutkan dengan menekan tombol Save dan aktifkan Unstandarized Residual.

3.      Tekan tombol continue dan OK

4.      Sekarang sudah memiliki data residual

5.      Dari menu SPSS pilih analyzed, kemudian pilih Descriptiv Statistics, lalu pilih submenu Descriptive.

6.      Pada kotak variabel, isikan Unstandarized Residual, lalu pilih Option

7.      Aktifkan Kurtosis dan Swekness

8.      Hasil Output

·         Uji statistic lain yang dapat digunakan untuk menguji normalitas residual ialah uji statistic non parametric Kolmogrov-Smirnov (K-S). uji K-S dilakukan dengan menbuat hipotesis.

H₀= data residual berdistribusi normal

H₁= data residuak tidak berdistribusi normal

Langkah analisis :

1.      Dari menu SPSS, pilih menu Analyze, lalu pilih Non – Parametric Test

2.      Kemudian pilih submenu t-Sample K – S, dilayar, akan tampak tampilan windows One-Sample Kolmogrov-Smirnov Test.

3.      Pada kotak test variabel list, isikan unstandarized residual, dan aktifkan test Distribution pada kotak Normal.

4.      Pilih OK

5.      Hasil Output SPSS

·         Uji Linieritas : digunakan untuk melihat apakah spesifikasi model yang digunakan linier atau tidak.

·         Untuk menguji Linieritas digunakan Ramsey Test dengan menggunakan rumus untuk menghitung F statistic sebagai berikut.

F =

Dimana :

m = jumlah variabel independen yang baru masuk

n = jumlah data observasi

k = banyaknya parameter dalam persamaan baru

 = nilai  dari persamaan regresi baru

 = nilai  dari persamaan regresi awal

·         Menu SPSS :

1.      Buka file

2.      Menu utama, pilih menu Analyze, kemudian Regression, lalu pilih Linier

3.      Pada box dependen, isikan variabel terikat

4.      Pada box independen, isikan variabel bebas

5.      Pada box method, pilih enter

6.      Klik tombol save, lalu ceklist DfFit

7.      Tekan continu, lalu tekan OK

8.      Ulangi semua langkah di atas dan pada point di tambahkan variabel DfFit

9.      Hasil SPSS