Metodologi

Uji Heteroskedastisitas

Jawaban singkat

Heteroskedastisitas terjadi bila sebaran residual regresi tidak sama untuk semua nilai prediksi. Uji Glejser meregresikan nilai mutlak residual terhadap variabel bebas: tidak terjadi heteroskedastisitas bila Sig. setiap variabel bebas > 0,05. Grafik scatterplot yang titiknya menyebar acak tanpa pola juga menandakan tidak ada heteroskedastisitas.

Diperbarui 11 Oktober 2026Tim Metodologi
Daftar isi
  1. Uji Glejser
  2. Grafik scatterplot
  3. Uji Breusch-Pagan
  4. Cara mengatasi
  5. Kesalahan umum
  6. Pertanyaan umum

Salah satu asumsi regresi linear adalah homoskedastisitas: sebaran residual sama untuk semua nilai prediksi. Bila sebarannya melebar atau menyempit mengikuti nilai prediksi, terjadi heteroskedastisitas. Akibatnya galat baku koefisien tidak tepat, sehingga uji t dan uji F regresi bisa menyesatkan. Pemeriksaan ini bagian dari uji asumsi klasik.

Uji Glejser

  1. Jalankan regresi utama dan simpan residualnya: Analyze → Regression → Linear → Save → Unstandardized residuals.
  2. Hitung nilai mutlaknya: Transform → Compute Variable, misalnya ABS_RES = ABS(RES_1).
  3. Regresikan ABS_RES sebagai variabel terikat terhadap semua variabel bebas.
  4. Baca kolom Sig. setiap variabel bebas pada tabel Coefficients.
  • Sig. > 0,05 untuk semua variabel bebas: tidak terjadi heteroskedastisitas.
  • Sig. ≤ 0,05 pada salah satu variabel bebas: terjadi heteroskedastisitas.

Grafik scatterplot

Pada menu regresi, klik Plots, masukkan *ZPRED ke sumbu X dan *SRESID ke sumbu Y.

  • Titik menyebar acak di atas dan di bawah angka 0 tanpa pola tertentu: tidak ada heteroskedastisitas.
  • Titik membentuk pola, misalnya corong yang melebar atau gelombang: ada indikasi heteroskedastisitas.

Uji Breusch-Pagan

Uji ini meregresikan kuadrat residual terhadap variabel bebas. H₀-nya adalah tidak ada heteroskedastisitas, jadi Sig. > 0,05 berarti asumsi terpenuhi. SPSS versi baru menyediakannya di menu regresi; banyak peneliti juga memakai R atau Stata.

Cara mengatasi

  • Transformasi variabel, misalnya logaritma pada variabel terikat yang miring.
  • Pakai galat baku yang tahan heteroskedastisitas (robust standard errors, HC3).
  • Periksa variabel penting yang belum dimasukkan ke model.

Kesalahan umum

  • Memakai residual biasa, bukan nilai mutlaknya, pada uji Glejser.
  • Hanya menampilkan grafik tanpa uji statistik ketika pembimbing memintanya.
  • Menyimpulkan dari satu variabel bebas saja, padahal semua harus diperiksa.

Pertanyaan umum

Cukup pakai grafik scatterplot saja?

Grafik bersifat subjektif, sehingga banyak pembimbing meminta uji statistik seperti Glejser atau Breusch-Pagan sebagai pendukung. Menampilkan keduanya membuat kesimpulan lebih kuat.

Glejser atau Breusch-Pagan?

Keduanya sah. Glejser paling sering dipakai di skripsi karena mudah dikerjakan di SPSS. Breusch-Pagan lebih umum di literatur ekonometrika.

Panduan terkait