Model yang paling sering digunakan untuk menganalisis pengaruh antar variabel dalam data cross section adalah model Regresi. Namun untuk memilih model regresi yang sesuai, salah satu tahapan yang harus dilakukan adalah melakukan pengujian linieritas terhadap data. Dalam data cross section ada istilah variabel dependent dan variabel independent. Pada sebelum melakukan pemodelan antara variabel dependent dengan variabel independent, terlebih dahulu harus dilakukan pengujian hubungan antara keduanya. Hal ini dilakukan untuk mengetahui hubungan antara kedua variabel tersebut linier atau tidak. Berikut ini flow chart model regresi yang digunakan berdasarkan hasil pengujian linieritas antara variabel dependent dan independent.

Ada tiga macam metode pengujian yang bisa digunakan untuk uji linieritas menggunakan software R, diantaranya:

  1. White test
  2. Terasvirta test
  3. Reset test

Secara umum hipotesis dari ketiga pengujian tersebut sama, yaitu:

H0           : Model linier

H1           : Model Non linier

Berikut ini pengolahan data untuk melakukan pengujian linieritas menggunakan ketiga metode tersebut.

Berdasarkan dari ketiga metode tersebut, diperoleh p-value kurang dari alpha  sebesar 0.05. Sehingga H0 ditolak. Hal ini menunjukkan bahwa hubungan antara variabel X dan Y adalah hubungan non linier. Sehingga model regresi yang cocok digunakan untuk memodelkan hubungan antara variabel X dan Y adalah model regresi non linier.