Cara Melakukan Uji Heterokedastisitas Menggunakan SPSS

Analisis asumsi klasik merupakan satu syarat yang harus dilakukan sebelum melanjutkan pengujian ke dalam regresi. Ada beberapa pengujian yang terdapat pada asumsi klasik, salah satunya yaitu uji heterokedastisitas. Dalam melakukan pengujian heterokedastisitas sangatlah mudah karena sudah ada aplikasi atau software khusus yang dapat kita gunakan untuk melakukan uji heterokedastisitas. Aplikasinya yaitu SPSS.

Aplikasi SPSS merupakan software statistik yang memang dibuat khusus untuk mengolah data-data angka penelitian. Pada artikel kali ini, saya akan melakukan pengujian heterokedastisitas menggunakan aplikasi SPSS versi 22. Namun sebelum itu, mari kita mengenal sedikit dasar teorinya dulu. Apa yang dimaksud Heterokedastisitas? Bagaimana pengujiannya? Bagaimana interpretasinya?

Uji heterokedastisitas merupakan uji asumsi klasik yang mempunyai tujuan untuk menguji apakah terdapat ketidaksamaan varians dari pengamatan satu ke pengamatan lainnya. Varians adalah ragam distribusi yang mengukur seberapa jauh persebaran kumpulan bilangan.

Jika pengamatan satu ke pengamatan lain hasilnya tetap maka disebut homokedastisitas. Model regresi yang dianggap baik merupakan model yang homokedastisitas atau tidak terdapat masalah heterokedastisitas.

Pengujian heterokedastisitas memiliki berbagai cara atau model pengujian. Sebenarnya ada sepuluh metode yang disarankan oleh beberapa peneliti. Namun, metode yang biasanya atau sering digunakan oleh penguji adalah Uji Park, Uji Glejser, Uji White, Uji Rank Spearman dan menganalisi gambar grafik plot.

Nah, kali ini saya akan membahas tentang salah satu dari pengujian heterokedastisitas yaitu Uji Rank Spearman. Uji Rank Spearman merupakan metode uji heterokedastisitas yang mengkorelasikan variabel independen (variabel bebas) dengan nilai unstandardized residual.

Cara Mendeteksi Masalah Heterokedastisitas

Ada dua cara yang dapat kita gunakan untuk mendeteksi apakah model regresi yang ingin kita gunakan terdapat masalah heterokedastisitas atau tidak, caranya yaitu :

1. Dilihat dari nilai t hitung. Caranya mencari nilai korelasi rank spearman antara AbsRes dengan masing-masing variabel independen (bebas) menggunakan rumus

   

2. Dengan kriteria pengujiannya, yaitu:

H0 diterima bila –t tabel ≤ t hitung ≤ t tabel

H0 ditolak bila t hitung < –t tabel atau t hitung > t tabel

1. Cara mengetahui t tabel. Kita dapat mengetahui nilai t tabel dengan cara melihat pada data kolom t tabel, dengan menyesuaikan ketentuan t tabel = (N-K-1, 0.05 (df)).
2. Dilihat dari nilai signifikansi. Apabila nilai signifikansi (sig.) variabel independen (bebas) > 0,05 maka H0 diterima, H1 ditolak artinya tidak terdapat masalah heterokedastisitas atau bisa dikatakan homokedastisitas.

Kita sudah mengetahui teori dasar dari uji heterokedastisitas beserta cara mengambil keputusan tentang masalah heterokedastisitas. Sekarang saya akan menjelaskan secara berurutan bagaimana cara melakukan pengujian heterokedastisitas dengan metode uji rank spearman menggunakan aplikasi SPSS versi 22.

Baca juga: Yuk Ketahui Uji Hipotesis

Pengujian Heterokedastisitas Menggunakan SPSS

Untuk persiapan awal silahkan kamu siapkan data yang ingin kamu uji dan laptop yang sudah di instal aplikasi SPSS. Kamu bebas mau instal SPSS versi berapapun, namun saya sarankan untuk instal yang versi 21, 22 & 23 saja, karena ketiga versi tersebut perbedaannya tidak terlalu jauh. Supaya kamu mudah mengikuti penjelasan praktek dari saya.

Saya sudah siapkan data yang akan kita uji heterokedastisitas. Apabila kamu belum ada data yang ingin di uji, kamu bisa menggunakan data dibawah untuk latihan praktek.

Untuk latihan praktek kali ini, kita hendak mencari tingkat hubungan antara stress kerja (X1) dan kepuasan kerja (X2) terhadap tingkat prestasi guru (Y).

1. Pertama, silahkan kamu atur dulu kolom untuk variabelnya di Variable View seperti di bawah ini

   

   Lalu, input data dari semua variabel X & Y ke Data View. Untuk input data, kamu bisa mengetik langsung di SPSS atau bisa juga copy-paste dari Excel. (Kalau saya lebih suka mengetik data di Excel dulu, lalu copy-paste di SPSS)

   

2. Selanjutnya mencari nilai unstandardized residual, caranya klik Analyze – Regression – Linear

   

3. Maka akan muncul kotak dialog. Selanjutnya pindah variabel Prestasi Guru (Y) ke kolom dependent dan variabel stress kerja (X1) & kepuasan kerja (X2) ke kolom independent menggunakan tanda panah yang ada ditengah antara dua kolom.

   

4. Di bagian kanan klik tombol Save. Centang Unstandardized di bagian Residuals. Lalu, Continue

   

5. Kamu akan kembali ke kotak dialog sebelumnya, lalu klik OK. Maka otomatis di Data View akan muncul kolom baru namanya RES_1.
6. Selanjutnya mencari nilai absolutnya. Caranya klik menu Transform – Compute Variable. Maka akan muncul kotak dialog
7. Isi di bagian Target Variabel dengan AbsRes dan bagian Numeric Expression dengan Abs(RES_1). Lalu, klik OK.

   

8. Selanjutnya, klik menu Analyze – Correlate – Bivariate

   

9. Maka akan muncul kotak dialog Bivariate Correlations. Masukkan secara berurutan variabel AbsREs, X1 dan X2 ke kotak variables. Hilangkan tanda centang Pearson dan centang pada Spearman. Lalu OK.

   

10. Maka hasil output yang didapat dari pengujian tadi seperti ini

    

Interpretasi Uji Heterokedastisitas Menggunakan SPSS

Setelah melakukan serangkaian pengujian menggunakan SPSS, mari kita interpretasikan hasil uji heterokedastisitas. Saya akan menginterpretasikan hasil uji heterokedastisitas menggunakan dua cara yang sudah dijelaskan diatas.

1. Dilihat dari t hitung.

• Pertama, hitung menggunakan rumus yang sudah dijelaskan diatas. Masukkan nilai hasil uji kolom Correlation ke dalam rumus. Saya hanya akan mencontohkan satu variabel saja (stress kerja (X1)), selanjutnya bisa kamu teruskan dan sesuaikan dengan contoh. Mari kita hitung:

  

  Keterangan : R   = Correlation Coefficient / N   = Jumlah Data

• Kedua, mencari nilai t tabel. Dengan ketentuan t tabel = (N-K-1, 0.05 (df)). Jadi, t tabel = (15-2-1, 0.05(df)). K = jumlah variabel X. Silahkan cari nilai t tabel pada kolom data t tabel yang sudah kamu download sebelumnya.  Maka kita mendapatkan nilai t tabel = 2,178.

• Selanjutnya, sesuaikan dengan kriteria pengujian.

Nilai t hitung variabel stress kerja (X1) sebesar 1,531 dan nilai t tabelnya sebesar 2,178. Lalu, masukkan ke kriteria pengujiannya. Hasil yang di dapat –2,178 ≤ 1,531 ≤ 2,178, karena hasilnya sesuai dengan kriteria yang ditentukan maka H0 diterima H1 ditolak artinya tidak terdapat masalah heterokedastisitas untuk variabel Stress Kerja (X1).

2. Dilihat dari nilai signifikansinya (Sig.)

Dari hasil pengujian, kita dapatkan nilai signifikansi untuk variabel Stress Kerja (X1) sebesar 0,149. Mari kita bandingkan, 0,149 > 0,05 maka H0 diterima.

Pada uji heterokedastisitas, apabila nilai Sig. variabel lebih besar dari derajat signifikansinya (0,05) artinya tidak terdapat masalah heterokedastisitas atau bisa disebut homokedastisitas.

Pemahaman Akhir

Analisis asumsi klasik merupakan langkah penting sebelum melakukan pengujian regresi. Salah satu pengujian yang harus dilakukan adalah uji heterokedastisitas.

Uji heterokedastisitas bertujuan untuk menguji adanya ketidaksamaan varians antara pengamatan-pengamatan dalam regresi. Model regresi yang dianggap baik adalah yang homokedastis atau tidak mengalami masalah heterokedastisitas.

Terdapat beberapa metode pengujian heterokedastisitas yang umum digunakan, antara lain Uji Park, Uji Glejser, Uji White, Uji Rank Spearman, dan analisis grafik plot.

Uji Rank Spearman merupakan metode pengujian heterokedastisitas yang mengkorelasikan variabel independen dengan nilai residual yang tidak terstandarisasi.

Terdapat dua cara untuk mendeteksi masalah heterokedastisitas, yaitu melihat nilai t hitung dan nilai signifikansi.

Penggunaan aplikasi SPSS versi 22 memudahkan pengujian heterokedastisitas. Langkah-langkah pengujian meliputi input data, perhitungan nilai unstandardized residual, perhitungan nilai absolut, dan pengujian menggunakan metode Uji Rank Spearman.

Hasil pengujian heterokedastisitas dapat diinterpretasikan dengan melihat nilai t hitung dan nilai signifikansi. Jika nilai t hitung berada di antara rentang nilai t tabel dan nilai signifikansi lebih besar dari 0,05, maka H0 diterima dan tidak terdapat masalah heterokedastisitas.

Pengujian heterokedastisitas penting untuk memastikan validitas dan keakuratan model regresi. Dengan menggunakan aplikasi SPSS, pengujian ini dapat dilakukan dengan lebih mudah dan efisien.

Dengan demikian, pengujian heterokedastisitas dengan menggunakan aplikasi SPSS merupakan langkah penting dalam analisis regresi untuk memastikan bahwa asumsi klasik terpenuhi dan hasil analisis dapat diandalkan.

Sekian penjelasan cara pengujian heterokedastisitas menggunakan aplikasi SPSS. saya mengucapkan terima kasih. Selamat mencoba.

Sumber:

Ghozali,  imam. (2016). Aplikasi Analisis Multivariete Dengan Program IBM SPSS 23 (Edisi 8). In Universitas Diponegoro

Junaidi. (2010). https://junaidichaniago.wordpress.com/2010/04/21/download-tabel-t-untuk-d-f-1-200/