Kekacauan Variasi Residual pada Pengamatan Terhadap Pengamatan Lainnya
October 27, 2024 ,

Kekacauan Variasi Residual pada Pengamatan Terhadap Pengamatan Lainnya

Data crossection seringkali mengandung situasi heteroskedastisitas karena data ini menghimpun data yang mewakili berbagai ukuran kecil, sedang, dan besar (Ghozali, 2016). Residual adalah selisih antara nilai observasi dengan nilai prediksi; dan absolut adalah nilai mutlak. Apabila variasi residual dari suatu pengamatan ke pengamatan yang lainnya tetap, maka hal tersebut dinamakan homokedastisitas. Sedangkan apabila variasi residualnya berbeda, maka dinamakan heterokedastisitas.

Pengujian heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan menggunakan beberapa metode, yaitu:

  • Grafik Scatterplot atau dari nilai prediksi variabel terikat yaitu SRESID dengan residual error yaitu ZPRED.
  • Uji Breusch-Pagan
  • Uji Glejser
  • Uji ARCH

Dasar Pengambilan Keputusan

Jika terdapat pola tertentu seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur (bergelombang, melebar kemudian menyempit), maka mengindikasikan bahwa terjadi heteroskedastisitas. Jika tidak terdapat pola yang jelas, maupun titik-titik yang menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.

Uji Breusch-Pagan

Kriteria pengambilan keputusan dari uji Breusch-Pagan adalah sebagai berikut:

  • Jika nilai signifikansi > 0,05 , maka tidak terjadi heteroskedastisitas
  • Jika nilai signifikansi < 0,05 , maka terjadi heteroskedastisitas

Chi Square dari Obs*R-Squared adalah sebesar 0.1493 sehingga lebih besar daripada nilai alpha (0.05) yaitu (0.1493 > 0.05). Jika melebihi dari nilai alpha (0.05) dapat diartikan bahwa data terbebas dari masalah heteroskedastitas.

Uji Glejser

Uji Glejser dilakukan dengan meregresikan variabel-variabel bebas terhadap nilai absolut residualnya (Gujarati, 2004).

Uji ARCH

Kriteria pengambilan keputusan dari uji ARCH adalah sebagai berikut:

  • Jika nilai signifikan variabel independen < 0,05 maka terjadi Heterokedastisitas.
  • Jika nilai signifikan variabel independen > 0,05 maka tidak terjadi Heterokedastisitas.

Referensi

Juliandi A, Irfan, Manurung S. 2014. Metodologi Penelitian Bisnis: Konsep dan Aplikasi. Medan: UMSU Press.
Ghozali, I. (2016) Aplikasi Analisis Multivariete Dengan Program IBM SPSS 23. Edisi 8. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Gujarati, Damodar N, (2004). Basic Econometrics, Fourth edition, Singapore. McGraw-Hill Inc.

Image Sources: Google Images

Tags:
Share this