Pengertian Heterokedastisitas

Heterokedastisitas adalah adanya ketidaksamaan varian dari residual untuk semua pengamatan pada model regresi. Tujuan dari uji heterokedastisitas adalah untuk mengetahui adanya penyimpangan saat uji regresi linear. Karena syarat dari uji regresi linear harus tidak boleh ada heterokedastisitas.

Asumsi dalam uji model regresi adalah :

• Residual (ei) harus memiliki nilai rata-rata nol
• Residual memiliki varian yang konstan atau var(ei)=o²
• Residual suatu observasi tidak saling berhubungan dengan residual observasi lainnya atau cov(ei,ej)=0, sehingga menghasilkan estimator yang BLUE

Apabila asumsi (1) tidak terpenuhi, yang terpengaruh hanyalah slope estimator dan ini tidak membawa konsekuensi serius dalam analisis ekonometris. Namun apabila asumsi (2) dan (3) dilanggar, maka akan ada dampak serius bagi prediksi dengan model yang dibangun.

Dalam kenyataannya memang nilai residual sulit memiliki varian yang konstan. Hal ini akan terjadi dan bahkan sering terjadi pada data yang bersifat data silang (cross section) dibanding data runtut waktu. Dalam penelitian yang menyangkut data keuangan perusahaan misalnya, akan sering terjadi perbedaan angka yang cukup besar antara perusahaan besar dan perusahaan kecil.

Mengidentifikasi Heteroskedastisitas

Ada beberapa metode yang dapat digunakan untuk mengindentifikasi ada tidaknya masalah heterokedastisitas. Beberapa metode yang dapat kita gunakan antara lain :

• Metode Grafik
• Uji Park
• Uji Glejser
• Uji Korelasi Spearman
• Uji Goldfield-Quandt
• Uji Bruesch-Pagan-Godfrey
• Uji White

Beberapa Uji di atas kita bisa dengan mudah memanfaatkan aplikasi SPSS di komputer kita. Sehingga dengan data yang sama kita bisa melukan berbagai Uji sesuai keinginan dan keutuhan di dalam penelitian. Hasil yang dihasilkan oleh SPSS sangat bagus dan informatif, sehingga banyak yang memakai tools ini dalam penelitian.