Uji Normalitas Data Hasil Pengujian Prasyarat Analisis

kesimpulan yang menerima hipotess nol. Menurut Ghozali 2011 untuk menguji ada tidaknya gejala multikolinearitas digunakan Tolerance Value atau Variance Inflation F actor VIF. Jika nilai VIF dibawah 10 dan Tolerance Value di atas 0,10 maka tidak terjadi multikolinearitas dan sebaliknya, jika nilai VIF diatas 10 dan Tolerance Value di bawah 0,10 maka terdapat gejala multikolinearitas. Ringkasan hasil Uji Multikolinearitas disajikan pada Tabel 6 berikut: Tabel 6. Hasil Uji Multikolinearitas Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 Constant 50.008 6.274 7.970 .000 DAR -.296 .124 -.301 -2.380 .021 .996 1.004 MOWN -.511 .237 -.273 -2.158 .036 .996 1.004 a. Dependent Variable : DPR Sumber: Lampiran 8, halaman 83 Syarat asumsi bebas multikolinieritas yaitu tolerance 0,1 dan VIF 10. Berdasarkan uji multikolinieritas di atas, diperoleh nilai tolerance sebesar 0,996 lebih besar dari 0,1, nilai VIF sebesar 1,004 lebih kecil dari 10. Berdasarkan asumsi tersebut data tidak mengalami gejala multikolinieritas.

c. Uji Autokorelasi

Uji autokorelasi bertujuan untuk mengetahui apakah dalam model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1. Apabila terjadi korelasi maka ada autokorelasi. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya. Beberapa cara yang dapat digunakan untuk mendeteksi ada atau tidaknya autokorelasi, salah satunya adalah dengan uji Durbin- Watson DW - test . Uji ini menggunakan teknik regresi dengan melihat nilai Durbin - Watson DW - test Ghozali, 2011. Hasil uji autokorelasi disajikan pada tabel berikut: Hasil Uji Autokorelasi dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 7 berikut ini: Tabel 7. Hasil Uji Autokorelasi Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .393 a .155 .123 20.28590 2.014 a. P redictors : Constant , MOWN, DAR b. Dependent Variable : DPR Sumber: lampiran 9, halaman 85 Berdasarkan hasil Tabel 7 di atas, hasil pengujian diperoleh nilai DW sebesar 2,014. Nilai DW tersebut kemudian dibandingkan dengan nilai du dan 4 – du. Nilai du diambil dari tabel DW dengan n = 56 dan k = 2, sehingga diperoleh du sebesar 1,6430, kemudian dilakukan pengambilan keputusan dengan ketentuan du d 4 – du 1,6430 2,014 4 – 1,993 = 2,357, sehingga dalam model regresi ini tidak terjadi hubungan autokorelasi positif dan negatif.