Uji Heteroskedastisitas (Uji Park)

      Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas atau yang tidak terjadi heteroskedastisitas. Kebanyakan data crossection mengandung situasi  heteroskedastisitas  karena data ini menghimpun data yang mewakili berbagai ukuran (kecil,sedang, dan besar). Untuk mendeteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan cara Uji Park. Park mengusulkan menguadratkan nilai residual (U²i) dan meregresikan varabel LN2i dijadikan variabel dependen. Analisis yang dapat dilakukan yaitu dengan melihat signifikansi variabel independen terhadap variabel dependen. Jika variabel independen signifikan secara statistic mempengaruhi variabel dependen (probabilitas), berikut adalah tahapan uji park.

1.  Siapkan data tabulasi di EXEL 

2. Buka aplikasi SPSS setelah itu liat bagian kiri bawah terdapat DATA VIEW dan VARIABEL VIEW

     Copy data tabulasi tadi dan PASTEkan ke DATA VIEW , seperti gambar ini.

     

    Lalu lihat VARIABEL VIEW namai semua variabel sesuai variabel yang akan kita teliti.

3. Setelah itu lakukan regresi, pilih tools  ANALYS => REGRESSION => LINEAR =>  INPUT VARIABEL   DEPENDEN KE KOLOM DEPENDENT DAN SEMUA VARIABEL INDEPENDEN KE KOLOM INDEPENDENT .

   Lalu pilih Save => centang  Unstandardized kolom Residual seperti gambar dibawah ini => continue => OK

Lihat ouput maka akan muncul variabel baru yakni Residual-1(RES1) setelah itu kita lakukan transformasi nilai RES1 dengan cara Lnu²i atau Ln(RES1*RE1) tersebut yakni dengan cara pilih menu TRANSFORM => COMPUTE VARIABLE => TARGET VARIABLE namai dengan LNU²I => NUMERIC EXPRESSION => Ketik LN(…*…) => pindahkan nilai Unstandardized Residual (RES1) kedalam tanda buka kurung tutup kurung seperti ini LN(RES1*RES1) => Ok, liat gambar dibawah ini.

Setelah itu akan muncul satu variabel baru yakni LNU²I

4. Tahap selanjutnya yakni kita melakukan regresi lagi seperti langkah 3 diatas, namun yang menjadi variabel dependennya yaitu LNU²I, sedang variabel independennya tetap sama seperti diatas => OK, liat gambar dibawah ini.

Setelah itu kita lihat hasi dioutput tabel Coefficiens seperti ini dibawah ini

Pada hasil diatas diatas lihat kolom sig, menunjukkan bahwa masih terdapat variabel yang nilai SIGnya < 0.05, yang berarti masih terdapat gangguan heteros sehingga perlu dilakukan pengobatan/transformasi data. Untuk cara transformasi data akan kita kesempatan yang akan datang.

Lihat uji Asumsi klasik lainnya, silahkan klik link dibawah ini.

Uji Normalitas

Uji Multikolinearitas

Uji Heteroskedastisitas (Glejser)

Uji Heteros (Park)

Uji Autokorelasi (DW)

Uji Autokorelasi (Runs Test)

Transformasi atau Pengobatan Data