Uji Asumsi Klasik Regresi: Contoh Kasus Uji Heteroskedastisitas + Analisis - Bagian I

Uji asumsi klasik dalam analisis regresi linier yang terakhir adalah heteroskedastisitas. Sebelumnya saya sudah membahas uji asumsi klasik lainnya, yaitu uji normalitas, uji multikolinearitas dan uji autokorelasi. Nah, kali ini saya akan membahas uji asumsi klasik heteroskedastisitas. 

heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam uji regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan. Apabila terjadi gejala heteroskedastisitas dalam model, maka hal ini akan mengkibatkan varians koefisien regresi menjadi minimun, sehingga uji signifikansi statistik menjadi tidak valid. Jika terjadi ketidaksamaan (perbedaan) varians, maka suatu uji terkena heteroskedastisitas. Jika varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homokedastisitas. 

Heteroskedastisitas terjadi apabila variasi reisdual regresi (U_t) tidak konstan atau berubah-ubah secara sistematik seiring dengan berubahnya nilai variabel independen. Konsekuensi dari adanya heteroskedastisitas adalah analisis regresi dapat menghasilkan estimator yang bias untuk nilai variasi U_t. Akibatnya, uji t, uji F dan estimasi nilai variabel dependen menjadi tidak valid.

Uji heteroskedastisitas dapat dilakukan menggunakan uji glejser. Serta uji tambahan berupa scatter plot. Untuk contoh kasus uji heteroskedastisitas dapat dilakukan menggunakan contoh uji regresi linier berganda sebelumnya.  Bisa anda lihat disini: Contoh Soal Uji Regresi Linier Berganda.  Dari contoh soal tersebut, kita ingin mengetahui pengaruh biaya produksi, biaya promosi dan biaya distribusi terhadap tingkat penjualan.

Nah, dari uji regresi tersebut, kita akan menentukan apakah dalam uji tersebut terkena heteroskedastisitas. Kita akan melakukan dengan uji glejser pada software SPSS. Langkah-langkah pengujian:

Memunculkan RES_1(untuk meregresikan biaya promosi, biaya distribusi dan biaya produksi sebagai variabel independen terhadap tingkat penjualan sebagai variabel dependen).

1. Pilih Analyze --> Regression --> Linear

2. Klik menu Save --> pada menu Residual --> klik Unstandardized

3. Klik OK

Akan muncul nilai RES_1 pada tabulasi data SPSS. Angka yang terdapat pada kolom RES_1 pada tabulasi SPSS merupakan nilai residual, yaitu selisih antara tingkat penjualan (hasil observasi) dengan tingkat penjualan (hasil prediksi) pada persamaan diatas.  

Memunculkan ABS_Residual 

1. Klik menu Transform --> Compute Variable

2. Klik All pada Function Group --> pilih Abs pada Function and Special Variables.. tampak gambar di bawah ini:

3. Masukkan: 

Ø  Abs ke Numerics Expression

Ø  Pada Numeric Expression akan muncul ABS(?).. Isikan ABS(RES_1)

Ø  Tulis ABS_RES pada Target Variable. ABS_RES = absolut residual

Ø  Klik OK

Setelah itu, pada tabulasi data SPSS pada kolom sebelah RES_1 akan muncul ABS_RES yang berisi nilai absolut residual. Perhatikan output dibawah ini. 

(Klik gambar untuk memperbesar)

Setelah itu, akan muncul output untuk uji gleser. Anda bisa lihat output dan interpretasi uji heteroskedastisitas di bagian II. Baca disini: Uji Asumsi Klasik Regresi: Contoh Kasus Uji Heteroskedastisitas + Analisis - Bagian II