�,yakni 0,06, lebih besar dibandingkan tingkat signifikansi, yakni 0,05. Hal ini berarti asumsi normalitas dipenuhi.
Tabel 4.13 Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Standardized Residual
N 77
Normal Parameters
a,,b
Mean .0000000
Std. Deviation .99339927
Most Extreme Differences Absolute
.151 Positive
.136 Negative
-.151 Kolmogorov-Smirnov Z
1.326 Asymp. Sig. 2-tailed
.060 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
4.3.2 Uji Heterokedastisitas
Deteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatter plot antara SRESID pada sumbu
Y, dan ZPRED pada sumbu X.Ghozali, 2011:139. Ghozali 2011:139 menyatakan dasar analisis adalah jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang
ada membentuk pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar, kemudian menyempit, maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas. Jika
tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
38
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.1 Uji Heteroskedastisitas
Perhatikan bahwa berdasarkan Gambar 4.1 tidak terdapat pola yang begitu jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu
Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
4.3.3 Uji Asumsi Autokorelasi
Asumsi mengenai independensi terhadap residual non-autokorelasi dapat diuji dengan menggunakan uji Durbin-Watson Field, 2009:220.Nilai
statistik dari uji Durbin-Watson berkisar di antara 0 dan 4.Field 2009:220 menyatakan sebagai berikut.
“Specifically, it Durbin-Watson tests whether adjacent residuals are correlated. The test statistic can vary between 0 dan 4 with a value 2 meaning
that the residuals are uncorrelated. Nilai statistik dari uji Durbin-Watson yang lebih kecil dari 1 atau lebih
besar dari 3 diindikasi terjadi autokorelasi.Field 2009:220-221 menyatakan sebagai berikut.
“The size of the Durbin-Watson statistic depends upon the number of predictors in the model and the number of observations. For accuracy, you
should look up the exact acceptable values in Durbin and Watsons 1951
39
Universitas Sumatera Utara
original paper. As very conservative rule of thumb, values less then 1 or greater than 3 are definitely cause for concern; however, values closer to 2
may stil be problematic depending on your sample and model
”.
Tabel 4.14 UjiAutokorelasi
Model Durbin-Watson
1 1.812
Berdasarkan Tabel 4.14, nilai dari statistik Durbin-Watson adalah 1,812. Perhatikan bahwa karena nilai statistik Durbin-Watson terletak di antara 1 dan
3, maka asumsi non-autokorelasi terpenuhi. Dengan kata lain, tidak terjadi gejala autokorelasi yang tinggi pada residual.
Pengambilan keputusan apakah terjadi autokorelasi atau tidak juga dapat dibandingkan dengan nilai kritis Durbin-Watson. Diketahui jumlah variabel
bebas sebanyak 1, dan jumlah sampel yang diteliti sebanyak 77, maka �
�
= 1,6561dan 4
− �
�
= 2,3439. Karena
�
�
1,812 4 − �
�
1,6561 1,812 2,3439,
maka asumsi non-autokorelasi terpenuhi. Dengan kata lain, tidak terjadi gejala autokorelasi yang tinggi pada residual.
40
Universitas Sumatera Utara
4.4 Pengujian Hipotesis 4.4.1 Analisis Koefisien Determinasi
