yang ada membentuk pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar kemudian menyempit, maka mengindikasikan telah terjadi
heteroskedastisitas; Jika tidak ada pola yang jelas, seperti titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu y, maka tidak
terjadi heteroskedastisitas.
3.6.1.4 Uji Autokorelasi
Uji ini bertujuan untuk “menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan
kesalahan pengganggu pada periode t-1 sebelumnya”, Ghozali, 2006:99. Autokorelasi dapat terjadi pada observasi yang menggunakan
runtut waktu time series dimana pengganggu dari data pada periode sebelumnya akan berpengaruh terhadap data pada periode berikutnya.
Model regresi yang baik harus terbebas dari adanya autokorelasi. Salah satu cara untuk mengetahui ada atau tidaknya korelasi yaitu dengan
melakukan uji Durbin-Watson DW test sebagai berikut: • angka D-W dibawah -2, berarti ada autokorelasi positif.
• angka D-W diantara -2 sampai +2 berarti tidak ada autokorelasi. • angka D-W di atas +2, berarti ada autokorelasi negative.
3.6.2 Pengujian Hipotesis Penelitian
Pengujian hipotesis penelitian dilakukan dengan analisis regresi berganda multiple regression analysis. Uji ini dilakukan untuk mengetahui
seberapa besar pengaruh beberapa variabel independen terhadap satu variabel dependen. Hasil dari analisis regresi berganda berupa koefisien untuk
Universitas Sumatera Utara
setiap variabel independen. Persamaan regresi linier berganda yang digunakan adalah sebagai berikut:
Y = α + �
1
X
1
+ �
2
X
2
+ + �
Keterangan: Y
= kemiskinan α
= konstanta β1, β2
= koefisian regresi dari variabel independen X
1
= DAK bidang pendidikan X
2
= DAK bidang kesehatan ε
= error
3.6.3 Koefisien Determinasi R
2
“Koefisien determinasi digunakan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model menerangkan variasi variabel independen” Ghozali,
2006: 87. Nilai koefisien determinasi berkisar antara 0 sampai dengan 1. Jika koefisien determinasi semakin mendekati 1 maka semakin kuat pengaruh
variabel independen terhadap variabel dependen dan koefisien determinasi mendekati 0, maka dapat dikatakan semakin kecil pengaruh variabel
independen terhadap variabel dependen. Menurut Ghozali 2006: 87, “kelemahan mendasar penggunaan koefisien determinasi adalah bias terhadap
jumlah variabel independen yang dimasukkan ke dalam model”. Banyak peneliti menganjurkan untuk menggunakan nilai Adjusted R² pada saat
mengevaluasi mana model regresi terbaik. Tidak seperti R², nilai Adjusted R²
Universitas Sumatera Utara
dapat naik atau turun apabila satu variabel independen ditambahkan kedalam model.
3.6.4 Uji Statistik F uji secara simultan
“Uji F bertujuan untuk menguji variabel independen yang digunakan dalam model regresi berpengaruh secara simultan terhadap variabel
dependen” Ghozali, 2006: 88. Ketentuan yang digunakan dalam uji F adalah jika F hitung lebih besar dari F tabel atau probabilitas lebih kecil dari
tingkat signifikansi Sig. 0,05 maka model penelitian dapat digunakan atau model tersebut sudah tepat. Sebaliknya jika F hitung lebih kecil dari F tabel
atau probabilitas lebih besar dari tingkat signifikansi Sig. 0,05 maka model penelitian tidak dapat digunakan atau model tersebut tidak tepat.
3.6.5 Uji Statistik t uji secara parsial
