1. Uji Asumsi Klasik Multikolinieritas. Show Uji asumsi klasik Multikolinieritas ini digunakan untuk mengukur tingkat asosiasi (keeratan) hubungan/pengaruh antar variabel bebas tersebut melalui besaran koefisien korelasi (r). Multikolinieritas terjadi jika koefisien korelasi antar variabel bebas lebih besar dari 0,60 (pendapat lain: 0,50 dan 0,90). Dikatakan tidak terjadi multikolinieritas jika koefisien korelasi antar variabel bebas lebih kecil atau sama dengan 0,60 (r < 0,60). Dengan cara lain untuk menentukan multikolinieritas, yaitu dengan :
Nilai tolerance (a) dan variance inflation factor (VIF) dapat dicari dengan, sebagai berikut:
2. Uji Asumsi Klasik Heteroskedastisitas. Dalam persamaan regresi berganda perlu diuji mengenai sama atau tidak varians dari residual dari observasi yang satu dengan observasi lainnya. Jika residual mempunyai varians yang sama, disebut homoskedastisitas. dan jika varoansnya tidak sama disebut terjadi heteoskedastisitas. Persamaan regresi yang baik jika tidak terjadi heteroskedastisitas. Analisis uji asumsi heteroskedastisitas hasil output SPSS melalui grafik scatterplot antara Z prediction (ZPRED) untuk variabel bebas (sumbu X=Y hasil prediksi) dan nilai residualnya (SRESID) merupakan variabel terikat (sumbu Y=Y prediksi – Y rill). Homoskedastisitas terjadi jika titik-titik hasil pengolahan data antara ZPRED dan SRESID menyebar di bawah ataupun di atas titik origin (angka 0) pada sumbu Y dan tidak mempunyai pola yang tertentu. Heteroskedastisitas terjadi jika pada scatterplot titik-titiknya mempunyai pola yang teratur, baik menyempit, melebar maupun bergelombang-gelombang. 3. Uji Asumsi Kalsik Normalitas. Pengujian asumsi normalitas untuk menguji data variabel bebas (X) dan variabel terikat (Y) pada persamaan regresi yang dihasilkan, apakah berdistribusi normal atau berdistribusi tidak normal. Jika distribusi data normal, maka analisis data dan pengujian hipotesis digunakan statistik parametrik. Pengujian normalitas data menggunakan uji kolmogorov-smirnov one
sampel test dengan rumus: Fo (X) = fungsi distribusi komulatif yang ditentukan. 4. Uji Asumsi Klasik Autokorelasi Persamaan regresi yang baik adalah tidak memiliki masalah autokorelasi. Jika terjadi autokorelasi maka perasamaan tersebut menjadi tidak baik atau tidak layak dipakai prediksi. Ukuaran dalam menentukan ada tidaknya masalah autokorelasi dengan uji Durbin-Watson (DW), dengan ketentuan sebagai berikut:
Berikut langkah prosesnya: Dari hasil output di atas, Durbin-Watson test = 2,397 dan DW > 2, maka, disimpulkan bahwa data di atas terjadi autokorelasi negatif. Artikel terkait: ======================= Untuk pembuatan skripsi, tesis dan disertasi Hub : TESTIMONISilakan download kumpulan skripsi, tesis dan disertasi yang saya buat, tipe file dalam bentuk word (doc), isi file dari cover, BAB I, BAB II, BAB III, BAB IV, BAB V, daftar pustaka, beserta
lampiran data. berikut linknya: Sebutkan apa saja asumsi analisis regresi berganda yang harus terpenuhi?Asumsi klasik pada regresi linear berganda antara lain: Data interval atau rasio, linearitas, normalitas pada residual, non outlier atau tanpa adanya data pencilan (data extreme), homoskedastisitas (Non Heteroskedastisitas), non multikolinearitas dan non autokorelasi.
Uji apa saja yang digunakan dalam regresi linear berganda?Langkah-langkah yang lazim dipergunakan dalam analisis regresi linear berganda adalah 1) koefisien determinasi; 2) Uji F dan 3 ) uji t. Persamaan regresi sebaiknya dilakukan di akhir analisis karena interpretasi terhadap persamaan regresi akan lebih akurat jika telah diketahui signifikansinya.
Kenapa multiple regresi atau regresi berganda harus menggunakan uji asumsi klasik?Tujuan pengujian asumsi klasik ini adalah untuk memberikan kepastian bahwa persamaan regresi yang didapatkan memiliki ketepatan dalam estimasi, tidak bias dan konsisten. Asumsi klasik adalah syarat-syarat yang harus dipenuhi pada model regresi linear OLS agar model tersebut menjadi valid sebagai alat penduga.
Uji asumsi ada apa saja?Uji asumsi klasik terdiri dari uji normalitas, uji multikolinearitas, uji autokorelasi, dan uji heteroskedastisitas. Normalitas digunakan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi, variabel dependent, variabel independent atau kedua-duanya mempunyai distribusi normal atau tidak.
Uji regresi linier berganda bertujuan untuk menguji apa?Analisis regresi linear berganda digunakan untuk menguji pengaruh satu atau lebih variabel bebas terhadap variabel terikat.
|