53
Gambar 4.1 Uji Normalitas dengan Uji Jarque-Bera
Sumber: Hasil Olah software Eviews 7 Perhatikan bahwa berdasarkan Gambar 4.1, diketahui nilai probabilitas dari
statistik J-B adalah 0,996663. Karena nilai probabilitas �, yakni 0,996663, lebih besar
dibandingkan tingkat signifikansi, yakni 0,05. Hal ini berarti asumsi normalitas dipenuhi.
4.2.2 Uji Multikolinearitas
Dalam penelitian ini, gejala multikolinearitas dapat dilihat dari nilai korelasi antar variabel yang terdapat dalam matriks korelasi. Gujarati dalam Gio 2015:31
menyatakan jika antar variabel independen ada korelasi yang cukup tinggi, yakni di atas 0,8, maka hal ini merupakan indikasi adanya multikolinearitas. Hasil uji
multikolinearitas disajikan pada Tabel 4.2.
2 4
6 8
10 12
-1.0 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0.0
0.2 0.4
0.6 0.8
1.0 1.2
Series: Residuals Sample 1 96
Observations 96
Mean 4.91e-15
Median 0.024621
Maximum 1.118437
Minimum -1.004502
Std. Dev. 0.382545
Skewness -0.015597
Kurtosis 3.026428
Jarque-Bera 0.006686 Probability
0.996663
54
Tabel 4.2 Uji Multikolinearitas dengan Matriks Korelasi
DAU DAK
DBH DAU
1.000000 0.724603
0.713090 DAK
0.724603 1.000000
0.462405 DBH
0.713090 0.462405
1.000000 Sumber: Hasil Olah Software Eviews 7
Berdasarkan Gambar 4.2, dapat dilihat bahwa korelasi antara dana alokasi umum DAU dan dana alokasi khusus DAK sebesar 0,724603, korelasi antara dana alokasi
umum DAU dan dana bagi hasil DBH sebesar 0,713090. Dari hasil pengujian multikolinearitas pada Gambar 4.2 dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat gejala
multikolinearitas antar variabel independen. Hal ini karena nilai korelasi antar variabel independen tidak lebih dari 0,8.
4.2.3 Uji Non-Autokorelasi atau Independensi Residual Independent Errors
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.
55
“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 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 4.3 Uji Autokorelasi dengan Uji Durbin-Watson
R-squared 0.545015 Mean dependent var
11.83392 Adjusted R-squared
0.530179 S.D. dependent var 0.567132
S.E. of regression 0.388732 Akaike info criterion 0.988920
Sum squared resid 13.90235 Schwarz criterion
1.095768 Log likelihood
-43.46817 Hannan-Quinn criter. 1.032110 F-statistic
36.73485 Durbin-Watson stat 1.454037
ProbF-statistic 0.000000
Sumber: Hasil Olah Software Eviews 7 Berdasarkan Tabel 4.3, nilai dari statistik Durbin-Watson adalah 1,454.
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.
56
4.2.4 Uji Heteroskedastisitas
