HETEROSKEDASTISITAS DALAM ANALISIS REGRESI LINIER

Abstract

Skripsi ini bertujuan untuk mengetahui cara mendeteksi dan mengatasi adanya heteroskedastisitas pada analisis regresi linier. Salah satu asumsi dalam analisis regresi linier yaitu varian dari galat bersifat konstan yang disebut homoskedastisitas, tetapi sering dijumpai suatu keadaan dengan varian galat tidak konstan yang disebut heteroskedastisitas. Adanya heteroskedastisitas dapat dideteksi dengan menggunakan uji Bartlett. Transformasi log dan metode kuadrat terkecil terbobot (WLS) merupakan metode yang digunakan untuk mengatasi masalah heteroskedastisitas. Hasil menunjukkan bahwa metode WLS memberikan hasil yang lebih baik daripada menggunakan transformasi log karena menghasilkan selang kepercayaan yang lebih sempit.