Dalam analisis regresi, salah satu asumsi yang harus dipenuhi adalah tidak adanya heterokedastisitas. Heterokedastisitas terjadi ketika varians dari residual tidak konstan pada berbagai nilai variabel independen, yang dapat menyebabkan hasil estimasi menjadi tidak efisien dan tidak dapat diandalkan. Oleh karena itu, penting untuk melakukan uji heterokedastisitas sebelum menarik kesimpulan dari model regresi. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk mendeteksi heterokedastisitas adalah Uji Koefisien Korelasi Spearman’s Rho. Uji ini mengukur hubungan antara residual dengan variabel independen dalam model regresi. Jika terdapat korelasi yang signifikan antara residual dan variabel independen, maka dapat disimpulkan bahwa terdapat indikasi heterokedastisitas dalam model. Jika sebuah model mengalami heterokedastisitas, maka standar error dari koefisien regresi dapat menjadi bias, yang berakibat pada kesalahan dalam penentuan signifikansi variabel indepen...

Dalam analisis regresi, salah satu asumsi klasik yang harus dipenuhi adalah tidak adanya heterokedastisitas, yaitu kondisi di mana varians dari residual tidak sama untuk setiap nilai variabel independen. Jika heterokedastisitas terjadi, maka hasil regresi menjadi kurang reliabel karena standar error yang dihitung menjadi tidak akurat, sehingga uji signifikansi bisa menjadi bias. Salah satu metode yang sering digunakan untuk mendeteksi heterokedastisitas adalah Uji Glejser. Metode ini dilakukan dengan meregresikan nilai absolut residual terhadap variabel independen dalam model regresi. Jika variabel independen berpengaruh signifikan terhadap residual absolut, maka dapat disimpulkan bahwa terdapat indikasi heterokedastisitas dalam model. SPSS sebagai perangkat lunak statistik menyediakan alat yang memudahkan pengguna dalam melakukan Uji Glejser. Dengan langkah-langkah yang sistematis, analisis heterokedastisitas dapat dilakukan dengan cepat dan akurat. ...

Dalam analisis regresi berganda, salah satu asumsi klasik yang harus dipenuhi adalah tidak adanya multikolinearitas. Multikolinearitas terjadi ketika terdapat hubungan yang sangat kuat antara variabel independen dalam model regresi, yang dapat menyebabkan hasil estimasi menjadi tidak stabil dan sulit untuk diinterpretasikan dengan baik. Salah satu metode untuk mendeteksi adanya multikolinearitas adalah dengan membandingkan nilai koefisien determinasi (ℓ²) individual dengan nilai determinasi serentak dalam analisis regresi. Dalam hal ini, kita dapat menggunakan perangkat lunak SPSS untuk menghitung dan menganalisis data secara sistematis. Metode ini melibatkan perbandingan antara nilai R² dari regresi serentak (yang mencakup semua variabel independen) dengan nilai R² dari regresi individu (di mana masing-masing variabel independen digunakan sebagai variabel dependen dan diregresikan terhadap variabel independen lainnya). Jika nilai R² individual cukup tinggi, ini menunjukkan adanya hubu...

Dalam analisis regresi, salah satu asumsi yang harus dipenuhi adalah tidak adanya autokorelasi dalam data. Autokorelasi terjadi ketika residual atau kesalahan dalam model regresi memiliki pola tertentu, sehingga nilai residual saat ini dipengaruhi oleh nilai residual sebelumnya. Jika autokorelasi terjadi, maka hasil estimasi regresi bisa menjadi tidak valid, yang berdampak pada kesalahan dalam pengambilan keputusan. Salah satu metode yang umum digunakan untuk mendeteksi autokorelasi adalah Durbin-Watson Test. Metode ini mengukur tingkat hubungan antara residual saat ini dengan residual sebelumnya dalam suatu model regresi. Nilai Durbin-Watson berkisar antara 0 hingga 4, di mana nilai mendekati 2 menunjukkan tidak adanya autokorelasi, sedangkan nilai yang terlalu rendah atau tinggi mengindikasikan adanya autokorelasi positif atau negatif. Pengertian Uji Autokorelasi metode Durbin Watson  Uji autokorelasi metode Durbin-Watson adalah suatu tekni...

Dalam analisis regresi linear, salah satu asumsi penting yang harus dipenuhi adalah tidak adanya multikolinearitas antar variabel independen. Multikolinearitas terjadi ketika terdapat hubungan yang sangat kuat antara dua atau lebih variabel independen dalam model, yang dapat menyebabkan estimasi koefisien regresi menjadi tidak stabil dan kurang dapat diinterpretasikan. Untuk mendeteksi adanya multikolinearitas dalam model regresi, terdapat beberapa metode yang dapat digunakan, salah satunya adalah dengan metode Tolerance dan Variance Inflation Factor (VIF). Kedua metode ini tersedia dalam perangkat lunak statistik seperti SPSS dan sering digunakan dalam analisis regresi untuk mengukur tingkat kolinearitas antar variabel independen. Tolerance mengukur seberapa besar variabilitas suatu variabel independen yang tidak dapat dijelaskan oleh variabel independen lainnya dalam model. Semakin kecil nilai tolerance, semakin besar indikasi adanya multikolinearitas. ...