Ho : data residual berdistribusi normal sig. 0,05 Ha : data residual tidak berdistribusi normal sig. 0,05
Dari tabel hasil uji Kolmogorov Smirnov di atas, dapat disimpulkan bahwa data dalam model regresi telah terdistribusi secara normal. Besarnya nilai Kolmogrov –
Smirov adalah 1.339 dan tidak signifikan pada 0.05 karena p = 0.055 dari 0.05. Hal ini berarti Ho diterima yang mengatakan bahwa residual terdistribusi secara normal atau
dengan kata lain residual berdistribusi normal. Semua hasil pengujian melalui analisis grafik dan statistik di atas menunjukkan hasil yang sama yaitu normal, dengan demikian
telah terpenuhi asumsi normalitas dan bisa dilakukan pengujian asumsi klasik berikutnya pada data yang tersisa.
b. Uji Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain.
Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut Homoskedastisitas dan jika berbeda disebut Heteroskedastisitas. Model regresi yang
baik adalah yang Homoskedastisitas atau tidak terjadi Heteroskedastisitas. Heteroskedastisitas ini dapat dilihat dengan grafik scatterplot.
Berdasarkan grafik scatterplot, dapat terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak serta tersebar baik di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y. Sehingga
Universitas Sumatera Utara
dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas atau terjadi homoskedastisitas pada model regresi.
Hasil Uji Heteroskedastisitas Sebelum Transformasi dengan Logaritma Natural
Gambar 4.3 Grafik Scatterplot
Sumber : Diolah dari SPSS, 2009
Berdasarkan grafik scatterplot, dapat terlihat bahwa titik-titik tidak menyebar secara tidak acak serta menyempit menumpuk baik di atas maupun di bawah angka 0
Universitas Sumatera Utara
pada sumbu Y. Sehingga dapat disimpulkan bahwa terjadi heteroskedastisitas pada model regresi. Tindakan perbaikan yang dilakukan dalam penelitian ini menggunakan
salah satu dari tiga cara yang telah dikemukakan pada bab sebelumnya, yaitu dengan menggunakan transformasi seluruh variabel penelitian ke dalam fungsi logaritma
natural Ln. Sehingga dari dana alokasi umum, dana alokasi khusus dan belanja modal menjadi Ln dana alokasi umum, dana alokasi khusus dan belanja modal. Kemudian data
diuji ulang berdasarkan asumsi normalitas. Hasil Uji Heteroskedastisitas
Setelah Transformasi dengan Logaritma Natural
Gambar 4.4 Grafik Scatterplot
Sumber : Diolah dari SPSS, 2009
Universitas Sumatera Utara
Dari gambar scatterplot di atas, terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak serta tidak membentuk pola tertentu atau tidak teratur. Hal ini mengindikasikan tidak
terjadi heteroskedastisitas pada model regresi sehingga model regresi layak dipakai.
c. Uji Autokorelasi
