Uji Heteroskedastistas merupakan bagian dari uji asumsi klasik di analisis regresi. Salah satu metode yang umum digunakan dalam uji heteroskedastisitas yaitu uji glejser. Uji glejser dilakukan dengan cara meregresikan variabel independen dengan variabel Abs_res (Abosulte Residual). Apabila terjadi gejala dalam heteroskedastisitas akan mengakibatkan sebuah keraguan, dengan kata lain memunculkan hasil yang tidak akurat pada analisis regresi, karena model regresi yang baik jika datanya tidak terjadi heteroskedastisitas.
BERIKUT CARA UJI HETEROSKEDASTISITAS GLEJSER DALAM ANALISIS REGRESI DI SPSS:
Siapkan tabulasi data di Excel, lalu input data atau masukan data ke SPSS pada Page Data View.
Jangan lupa isikan juga pada Page Variable View
Selanjutnya lakukan analisis data, dengan cara pilih menu Analyze – Regression –Linear
Muncul kotak dialog, seperti ini
Masukan Variabel X (Independen) ke kolom Independent dan variabel Y (Dependen) masukan ke kolom Dependent
Selanjutnya pilih Save, akan muncul kotak dialog lagi, selanjutnya Ceklis Unstandarized Residual – Continue dan OK. Tujuannya yaitu untuk memunculkan Variabel Res_1 (Unstandarized Residual)
Akan muncul Variabel Baru di Data View SPSS yaitu Variabel Res_1
Selanjutnya lakukan Transformasi Data pada Variabel Unstandarized Residual dengan pilih menu Transform lalu pilih Compute Varibale.
Muncul kotak dialog lagi, seperti ini :
Isikan ABS_RES (pada kolom target variable), pilih Arithmatic (Function Group), dibagian Functions and Special Variables pilih ABS, lalu pilih anak panah keatas, dibagian Numeric Expression isikan ABS (RES_1) dan terakhir pilih OK. Tujuannya untuk memunculkan Variabel Baru yaitu ABS_RES.
Muncul Variable Baru di Data View SPSS, yaitu Variabel ABS_RES
Selanjutnya lakukan analisis data lagi, dengan cara pilih menu Analyze – Regression –Linear
Muncul kotak dialog lagi, lalu Regresikan Variable Independen dengan Variable ABS_RES, dengan cara masukkan semua Variable Independen ke Kolom Independent dan masukkan Variable ABS_RES ke kolom Dependent, lalu yang terakhir pilih
Diketahui nilai Sig. Semua Variable Independen lebih besar dari 0,05 (>0,05) maka bisa ditarik kesimpulan bahwa asumsi uji heteroskedastisitas telah terpenuhi, dengan kata lain uji heteroskedastisitas sudah lolos. Data dinyatakan lolos heteroskedastisitas jika nilai Sig. atau P-Value lebih besar dari 0,05 (Alpha 5%).
LINK VIDEO TUTORIAL AS28 GROUP
UJI HETEROSKEDASTISITAS GLEJSER DENGAN SPSS
UJI PARK HETEROSKEDASTISITAS DENGAN SPSS
UJI HETEROSKEDASTISITAS SCATTERPLOT DENGAN SPSS
UJI WHITE HETEROSKEDASTISITAS DENGAN SPSS
UJI HETEROSKEDASTISITAS SPEARMAN RHO DENGAN SPSS
SELENGKAPNYA TUTORIAL CARA MENGATASI UJI HETEROSKEDASTISITAS & CARA MENGATASI UJI HETEROSKEDASTISITAS DENGAN METODE WEIGHTED LEAST SQUARE DI SPSS
CARA MENGATASI UJI HETEROSKEDASTISITAS SPSS
CARA MENGATASI UJI HETEROSKEDASTISITAS DENGAN METODE WEIGHTED LEAST SQUARE DI SPSS