Pada Tabel 5.6. menunjukkan bahwa nilai Sig. 2-tailed sebesar 0,457 0,05, hal ini berarti bahwa data telah berdistribusi normal.
5.2.2.2. Uji Multikolinearitas Hipotesis Kedua
Tabel 5.7. Tabel uji Multikolinearitas Hipotesis Kedua Coefficients
a
Model Collinearity
Statistics Keterangan
Tolerance VIF
1 DAU
.578 1.730
Non Multikolinearitas DAK
.620 1.614
Non Multikolinearitas DBH
.465 2.149
Non Multikolinearitas PAD
.487 2.055
Non Multikolinearitas a. Dependent Variable: Otsus
Sumber : Hasil Pengolahan Data Nilai toleransi untuk variabel DAU adalah sebesar 0,578 0,1, untuk
DAK bernilai 0,62 0,1, DBH sebesar 0,465 0,1, dan untuk PAD sebesar 0,487 0,1. Tabel diatas menunjukkan bahwa semua variabel yang diuji memiliki
nilai toleransi yang lebih besar dari 0,1 dan nilai VIF dari variabel DAU sebesar 1,730 10, variabel DAK sebesar 1,614 10, variabel DBH sebesar 2,149 10,
variabel PAD sebesar 2,055 10, semua variabel memiliki nilai VIF lebih kecil dari 10, maka model yang diuji terbebas dari multikolinearitas.
5.2.2.3. Uji Autokorelasi Hipotesis Kedua
Tabel dibawah menunjukkan bahwa nilai Durbin-Watson sebesar 1,610, dan nilai tersebut berada diantara nilai -2 dan +2, sehingga dapat ditarik
kesimpulan bahwa tidak terjadi autokorelasi pada data.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 5.8. Tabel Uji Autokorelasi Hipotesis Kedua Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .627
a
.393 .355
22.89941 1.610
a. Predictors: Constant, PAD, DAK, DAU, DBH b. Dependent Variable: Otsus
Sumber : Hasil Pengolahan Data 5.2.2.4. Uji Heteroskedastisitas Hipotesis Kedua
Dengan memperhatikan grafik scatterplot, bila membentuk pola tertentu, hal itu menunjukkan adanya masalah heteroskedastisitas pada model regresi yang
dibentuk. Dari grafik dibawah menunjukkan titik titik menyebar secara acak, artinya heteroskedastisitas tidak terjadi.
Gambar 5.7. Grafik Scatterplot Hipotesis Kedua
Universitas Sumatera Utara
Tabel 5.9. Uji Heteroskedastisitas Hipotesis Kedua dengan Metode Park
Coefficients
a
Model Keterangan
T Sig.
1 Constant
2.131 .037
DAU .209
.835 Non Heteroskedastisitas
DAK -1.002
.320 Non Heteroskedastisitas
DBH 1.202
.234 Non Heteroskedastisitas
PAD -.869
.388 Non Heteroskedastisitas
a. Dependent Variable: lnu2
Sumber : Hasil Pengolahan Data Dengan melakukan uji Park, maka diperoleh hasil yang dapat dilihat pada
tabel 5.9. Jika nilai sig α 0,05, maka model tidak mengandung gejala
heteroskedastisitas. Berdasarkan output diatas dapat diketahui bahwa pada model regresi tidak terjadi gejala heteroskedastisitas. Hal ini karena sig dari variabel
DAU 0,835 0,05, sig variabel DAK 0,320 0,05, sig variabel DBH 0,234 0,05, sig dari variabel PAD 0,388 0,05.
5.3. Pengujian Hipotesis Pertama 5.3.1. Koefisien Determinasi Hipotesis Pertama
Tabel 5.10. R Square Hipotesis Pertama
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1
.953
a
.908 .902
60628.71044 a. Predictors: Constant, PAD, DAK, DAU, DBH
b. Dependent Variable: BD Sumber : Lampiran 11
Universitas Sumatera Utara
Untuk persamaan pertama nilai Adjusted R Square yang didapat adalah 0,902, artinya bahwa pada model ini variabel-variabel independen yaitu DAU,
DAK, DBH, PAD mampu memprediksi variabel dependen yaitu variabel BD sebesar 90, sedangkan 10 lagi dijelaskan oleh variabel lain yang tidak
termasuk dalam model penelitian ini.
5.3.2. Uji F F-Test Hipotesis Pertama
