4.2.2 Uji Asumsi Klasik
Pengujian terhadap ada tidaknya pelanggaran terhadap asumsi-asumsi klasik yang merupakan dasar dalam model regresi linier berganda. Hal ini
dilakukan sebelum pengujian hipotesis yang meliputi:
4.2.2.1 Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi pada variabel terikat dan variabel bebas mempunyai distribusi normal atau tidak. Uji
normalitas dalam penelitian ini mengggunakan uji Kolmogorov Smirnov karena pengujian secara statistik akan memberikan hasil yang lebih valid dibandingkan
dengan pengujian secara grafik P Plot. Hasil pengujian normalitas dengan menggunakan uji one sample Kolmogorov Smirnov Test pada tabel 4.2
Tabel 4.2. Uji Normalitas One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual N
165 Normal Parametersa,b
Mean ,0000000
Std. Deviation 71.869,35917878
Most Extreme Differences Absolute
,101 Positive
,080 Negative
-,101 Kolmogorov-Smirnov Z
1,291 Asymp. Sig. 2-tailed
,071 a Test distribution is Normal.
b Calculated from data. Sumber : Hasil Olah Data SPSS Lampiran 7
Universitas Sumatera Utara
Hasil pengujian pada tabel 4.2 menunjukkan nilai signifikan sebesar 0,071 yang lebih besar dari α = 0,05 maka dapat diartikan bahwa data terdistribusi
secara normal. 4.2.2.2 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas adalah uji yang bertujuan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual atas satu
pengamatan yang lain. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan dengan Uji Park. Asumsi utama Uji Park yaitu dengan
melakukan regresi variabel independen terhadap residual yang ditransformasi. Adapun hasil pengujian Uji Park terdapat pada Tabel berikut:
Tabel 4.3 uji park Coefficients a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta 1 Constant
-15.951,222 13.815,835 -1,155
,250 DAU_X1
1,407 ,034
,569 40,847 ,000
DBH_X2 ,458
,163 ,035
2,802 ,006
PAD_X3 1,444
,037 ,495 38,545
,000 a Dependent Variable: BD_Y
Sumber : Hasil Olah Data SPSS Lampiran 8
Jika koefisien parameter beta dari persamaan regresi tersebut signifikan secara statistik, hal ini menunjukkan bahwa dalam data model empiris yang
diestimasi terdapat heteroskedastisitas dan sebaliknya jika parameter beta tidak signifikan secara statistik, maka asumsi homoskedastisitas pada data model
tersebut tidak dapat ditolak. Hasil yang terlihat pada Tabel 4.3 menunjukkan
Universitas Sumatera Utara
koefisien parameter untuk variabel independen tidak ada yang signifikan ln_DAU_X1 dengan tingkat signifikansi 0.176, variabel DAK X
2
dengan tingkat signifikansi 0.977, variabel DBH X
3
dengan tingkat signifikansi 0.829 dan variabel PAD X
4
dengan tingkat signifikansi 0.321. Maka dapat disimpulkan model regresi tidak terdapat heteroskedastisitas
4.2.2.3 Uji Multikolinieritas
Kategori