<![CDATA[Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk menganalisis dan mengatasi pelanggaran asumsi heteroskedastisitas dengan white heteroscedasticity test dan weighted least squares.Dalam analisis regresi berganda, penting diselidiki adanya penyimpangan asumsi-asumsi, salah satunya asumsi homoskedastisitas. Apabila asumsi ini tak terpenuhi berarti terjadi heteroskedastisitas dan tidak lagi mempunyai sifat BLUE (Best Linear Unbiased Estimator). Dalam hal ini BLUE akan diperoleh dengan weighted least squares. Hasil menunjukkan bahwa white heteroscedasticity test dari data yang ditransformasi dengan weighted least squares menghasilkan nilai probability chi-squares sebesar 0,3301 pada level 5%, maka model regresi berganda tersebut telah memenuhi asumsi homoskedastisitas. Â Kata kunci : Heteroskedastisitas, Weighted Least Squares, White Heteroscedasticity Test]]>
Copyrights © 2015
