Alfan H. Harahap : Pengaruh Dana Bagi Hasil Pajak Dan Dana Bagi Hasil Sumber Daya Alam Terhadap Belanja Modal Pada Kabupaten Dan Kota Di Sumatera Utara, 2010.
Tabel 4.5 Coefficient Correlations untuk BM = fDBH Pajak, DBH SDA
Correlations
Ln_Belanjamo dal
Ln_SDA Ln_Pajak
Pearson Correlation Ln_Belanjamodal
1.000 .357
.713 Ln_SDA
.357 1.000
.382 Ln_Pajak
.713 .382
1.000 Sig. 1-tailed
Ln_Belanjamodal .
.006 .000
Ln_SDA .006
. .004
Ln_Pajak .000
.004 .
N Ln_Belanjamodal
48 48
48 Ln_SDA
48 48
48 Ln_Pajak
48 48
48
Sumber : Data yang diolah penulis, 2009.
Melihat hasil besaran korelasi antar variabel independen tampak bahwa variabel DBH Pajak mempunyai korelasi sebesar 0,382 atau sekitar 38,2 dengan
variabel DBH SDA. Hasil dari coefficient correlations tersebut menunjukan tidak ada korelasi yang tinggi umumnya di atas 0,95. Berdasarkan tabel di atas dapat
disimpulkan bahwa tidak ada multikolonearitas antar variabel independen dalam model ini. Berdasarkan tabel tersebut dapat disimpulkan bahwa tidak ada
multikolinearitas antar variabel independen dalam model ini.
c. Uji Heteroskedastisitas
Gejala heteroskedastisitas dalam penelitian ini dapat dideteksi dengan melihat plot grafik yang dihasilkan dari pengolahan data dengan menggunakan program
SPSS. Dasar pengambilan keputusannya adalah
Alfan H. Harahap : Pengaruh Dana Bagi Hasil Pajak Dan Dana Bagi Hasil Sumber Daya Alam Terhadap Belanja Modal Pada Kabupaten Dan Kota Di Sumatera Utara, 2010.
1 jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu
yang teratur bergelombang, melebar kemudian menyempit, maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas.
2 jika tidak ada pola yang jelas, seperti titik-titik menyebar di atas dan di bawah
angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas atau terjadi homoskedastisitas. Heteroskedastisitas atau terjadi homoskedastisitas dengan
mengamati penyebaran titik-titik pada gambar.
Regression Standardized Predicted Value
3 2
1 -1
-2
R egressi
on S
tudent iz
ed R
esi dual
2 1
-1 -2
-3
Dependent Variable: Ln_Belanjamodal Scatterplot
Gambar 4.3
Alfan H. Harahap : Pengaruh Dana Bagi Hasil Pajak Dan Dana Bagi Hasil Sumber Daya Alam Terhadap Belanja Modal Pada Kabupaten Dan Kota Di Sumatera Utara, 2010.
Sumber : Data yang diolah penulis, 2009.
Grafik scaterplot menunjukan bahwa titik-titik menyebar secara acak serta tersebar baik di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y, sehingga dapat
disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi. Adanya titik-titik yang menyebar menjauh dari titik-titik yang lain dikarenakan adanya
data observasi yang sangat berbeda dengan data observasi yang lain.
d. Uji Autokorelasi
Uji ini bertujuan untuk melihat apakah dalam suatu model regresi linear ada korelasi antar kesalahaan pengganggu pada periode t dengan kesalahaan pada
periode t-1. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang tahun tang berkaitan satu dengan yang lainnya. Hal ini sering ditemukan pada time
series. Cara yang dapat digunakan untuk mendeteksi masalah autokorelasi adalah dengan menggunakan nilai uji Durbin Watson dengan ketentuan sebagai berikut:
1 angka D-W dibawah -2 berarti ada autokorelasi positif ,
2 angka D-W diantara -2 sampai +2, berarti tidak ada autokorelasi,
3 angka D-W di atas +2 berarti ada autokorelasi negatif.
Alfan H. Harahap : Pengaruh Dana Bagi Hasil Pajak Dan Dana Bagi Hasil Sumber Daya Alam Terhadap Belanja Modal Pada Kabupaten Dan Kota Di Sumatera Utara, 2010.
Tabel 4.6 Hasil Uji Durbin Watson
Model Summaryb
Mode l
R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the
Estimate Durbin-
Watson 1
.719a .517
.496 .52222
1.481 a Predictors: Constant, Ln_Pajak, Ln_SDA
b Dependent Variable: Ln_Belanjamodal Sumber : Data yang diolah penulis, 2009
Tabel 4.6 memperlihatkan nilai statistik D-W sebesar 1,481 Angka ini terletak diantara -2 dan +2, dari pengamatan ini dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi
autokorelasi positif maupun autokorelasi negatif.
3. Analisis Regresi
