Tarik Kesimpulan Heteroskedastisitas Berdasarkan output diatas, dapat kita ketahui bahwa tidak ada variabel yang signifikan sehingga dapat dikatakan bahwa tidak terdapat masalah heteroskedastisitas, sehingga asumsi terpenuhi.
Salah satu asumsi regresi klasik lainnya yang tidak kalah penting adalah asumsi heteroskedastisitas dari design regresi. Seperti kita ketahui bahwa evaluasi asumsi pada design regresi suatu hubungan antar variabel dibedakan kepada evaluasi pada variabel itu sendiri dan pada residual yang dihasilkan dari design.
Akan tetapi apabila scatter plot yang dihasilkan menunjukkan bahwa data meyebar secara acak maka diindikasikan bahwa model tidak mengalami masalah heteroskedastisitas.
Silahkan mbak buka Tab di blog saya yang ada tulisa "Pengolahan data menggunakan SPSS" atau copy paste backlink ini mbak
Dan bagaimana jika seandainya malah sebaliknya, yaitu titik-titik atau plot menyebar tidak merata dan atau membentuk pola-pola tertentu? Pola tertentu itu misalnya membentuk gumpalan atau membentuk pola seperti ombak? Jawabannya adalah jelas terdapat masalah heteroskedastisitas.
Klien kami sangat banyak dari berbagai perguruan baik PTN maupun PTS. Kepuasan Konsumen terutama dalam hal selesainya tugas akhir dengan cepat dan tepat adalah salah satu dari visi perusahaan kami.
Adapun langkah dalam menghasilkan grafik antara kuadrat residual dengan variabel Y dengan menggunakan Eviews sebagai berikut:
Setelah itu klik Okay sehingga akan kembali ke tabulasi data, tetapi ada satu tambahan di paling kanan yaitu ABS_1 yang isinya adalah absolut dari variabel Res_1.
Apabila tidak terdapat pola tertentu dan tidak menyebar diatas maupun dibawah angka nol pada sumbu y, maka dapat disimpulkan tidak terjadi heteroskedastisitas. Untuk model penelitian yang baik adalah yang tidak terdapat heteroskedastisitas (Ghozali, 2016).
Langkah twelve : Akan muncul Take a look at style pada uji heteroskedastisitas (kita bisa gunakan semua uji untuk lebih meyakinkan, tetapi jika ingin menggunakan salah satu uji tidak masalah).
Sedangkan yang here menjadi variabel independennya adalah variabel independen product asal ditambah variabel interaksi antar variabel (perkalian antar variabel) serta kuadrat setiap variabel.
Uji ini merupakan salah satu dari uji asumsi klasik yang harus dilakukan pada regresi linear. Apabila asumsi heteroskedastisitas tidak terpenuhi, maka design regresi dinyatakan tidak legitimate sebagai alat peramalan.
Cukup mudah dan simpel bukan? Kalau ada cara yang lebih simpel mengapa pakai cara lain yang lebih ribet.
coba di regresi dengan menggunakan variabel Lag Y yang baru di buat tadi mbak.. terimakasih silahkan mencoba mbak