Abstract

Jika regresi linear berganda bersifat heteroskedastisitas, jika memiliki varians yang variansi error berbeda . Sebaliknya, suatu regresi disebut homoskedastisitas jika memiliki variansi error yang konstan. Analisis regresi menggunakan data heteroskedastisitas masih akan memberikan estimasi tidak bias untuk hubungan antara variabel yang diestimasi dan hasilnya,tapi tidak efisien, Variansi error yang bias mengakibatkan kesimpulan yang bias, sehingga hasil tes hipotesis yang mungkin salah. Uji Glesjer adalah salah satu metode untuk menguji keberadaan heteroskedastisitas.Heteroskedastisitas dapat diatasi dengan transformasi, seperti membagi regresi dengan standar devisiasi error dan menerapkan prosedur least squares untuk regresi hasil transformasi.

Weight Least Squares adalah salah satu bentuk estimasi Least Squares merupakan taksiran yang dibuat untuk mengatasi sifat heteroskedastisitas sehingga dapat mempertahankan sifat efisiensi penaksiran tanpa harus kehilangan sifat ketidakbiasan dan konsistennya.Oleh karena itu penulis melakukan pengujian terlebih dahulu dengan membatasinya pada Uji Glesjer untuk mengetahui apakah terdapat masalah heteroskedastisitas pada data.