Heteroskedastisitas adalah fenomena yang terjadi pada data, yaitu penyebaran titik-titik data tidak berpola dan membentuk pola bergelombang melebar kemudian menyempit dan melebar kembali. Dalam artikel ini, kita akan mempelajari bagaimana melakukan uji heteroskedastisitas dengan menggunakan gambar scatterplots pada program SPSS.

Karakteristik Heteroskedastisitas

Heteroskedastisitas dapat dikenali dengan beberapa karakteristik berikut:

1. Titik-titik data penyebar di atas dan di bawah atau di sekitar angka 0.
2. Titik-titik tidak mengumpul hanya di atas atau di bawah saja.
3. Penyebaran titik-titik data tidak membentuk pola bergelombang melebar kemudian menyempit dan melebar kembali.
4. Penyebaran titik-titik data tidak berpola.

Contoh Kasus Uji Heteroskedastisitas

Data penelitian yang akan saya gunakan dalam uji heteroskedastisitas untuk contoh kali ini yakni data "Pengaruh Profesionalisme [X1] dan Motivasi [X2] terhadap Kinerja [Y]".

Langkah-Langkah Melakukan Uji Heteroskedastisitas dengan Gambar Scatterplots SPSS

Berikut adalah langkah-langkah untuk melakukan uji heteroskedastisitas dengan gambar scatterplots pada program SPSS:

1. Buka program SPSS dan buat variabel X1, X2, dan Y.
2. Masukkan data penelitian ke dalam program SPSS.
3. Klik menu Analyze – Regression – Linear.
4. Pada kotak dialog "Linear Regression", masukkan variabel X1 dan X2 sebagai independent variable, dan Y sebagai dependent variable.
5. Pilih Method: Enter.
6. Klik Plots, lalu pilih *ZPRED pada kotak X dan *SRESID pada kotak Y.
7. Klik Continue, lalu klik Ok.

Analisis Output Scatterplots SPSS

Berikut adalah analisis output scatterplots SPSS:

Diketahui bahwa titik-titik data penyebar di atas dan di bawah atau di sekitar angka 0, tidak mengumpul hanya di atas atau di bawah saja, penyebaran titik-titik data tidak membentuk pola bergelombang melebar kemudian menyempit dan melebar kembali, dan penyebaran titik-titik data tidak berpola.

Simpulan

Dengan demikian dapat kita disimpulkan bahwa tidak terjadi masalah heteroskedastitas, sehingga model regresi yang baik dan ideal dapat terpenuhi.

Solusi Mengatasi Masalah Heteroskedastisitas

Dalam kasus lain, saat dimungkinkan terjadi masalah heteroskedastisitas. Oleh karena itu, alternatif solusi yang dapat anda lakukan untuk mengatasi masalah tersebut adalah:

1. Melakukan transformasi data ke bentuk lain seperti: Log atau Ln.
2. Mengganti metode pengujian heteroskedastisitas dengan metode yang lain seperti: Uji Glejser.
3. Mengurangi jumlah data [outlier data ekstrim].
4. Menambah atau menganti data atau jumlah sample.

Saya akhiri dan selamat mencoba! Semoga panduan uji heteroskedastisitas dengan gambar scatterplots SPSS ini bermanfaat bagi Anda.