48
4.2.3 Uji Multikoliniearitas
Uji multikolinearitas dilakukan untuk melihat ada atau tidaknya hubungan linear antara variabel independen satu dengan lainnya. Jika variabel
memiliki hubungan linear, maka model regresi tidak dapat dilakukan.Untuk menguji adanya indikasi multikolinearitas dapat dilakukan dengan cara
melihat nilai tolerance dan VIF dari variabel yang digunakan. Berikut hasil uji multikolinearitas dari variabel yang digunakan peneliti :
Tabel 4.3 Hasil Uji Multikolinearitas
Coefficients
a
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1 Constant
Pendapatan Asli Daerah ,336
2,974 Dana Alokasi Umum
,194 5,151
Sisa Lebih Pembiayaan Anggaran ,841
1,189 Belanja Modal
,202 4,958
a. Dependent Variable: Alokasi Belanja Pegawai Tabel di atas menunjukan bahwa tidak ada indikasi multikolinearitas.
Nilai tolerance 0,1 dan VIF 10 menandakan bahwa tidak ada indikasi multtikolinearitas. Variabel PAD memiliki nilai tolerance sebesar 0.336 dan
VIF sebesar 2.974; variabel DAU memiliki nilai tolerance sebesar 0,194 dan VIF 5,151; variabel SILPA memiliki nilai tolerance sebesar 0,841 dan VIF
sebesar 1,189; variabel Belanja Modal memiliki nilai tolerance sebesar 0,202 dan VIF sebesar 4,958. Setiap variabel memenuhi syarat nilai tolerance dan
VIF, sehingga semua variabel independen tidak memiliki hubungan linear satu sama lain.
Universitas Sumatera Utara
49 .
4.2.4 Uji Autokorelasi
Uji Autokorelasi dilakukan untuk melihat adanya korelasi pada data dari suatu periode dengan periode lainnya. Indikasi autokorelasi terjadi pada
data yang memiliki time series. Untuk menguji terjadinya indikasi autokorelasi, peneliti menggunakan pengujian Durbin Watson.
Pengujian autokorelasi dilakukan dengan menggunakan uji Durbin- Watson DW-test. Kriteria utk penelitian ini adalah :
a. Angka DW dibawah -2 berarti ada autokorelasi positif.
b. Angka DW diantara -2 sampai +2 berarti tidak ada autokorelasi.
c. Angka DW diatas +2, berarti ada autokorelasi negatif.
Tabel 4.4 Hasil Uji Durbin Watson
Model Summary
b
Model 1
R ,988
a
R Square ,976
Adjusted R Square ,974
Std. Error of the Estimate 43726,9310
3
Change Statistics
R Square Change
,976 F Change
434,580 df1
4 df2
43 Sig. F Change
,000 Durbin-Watson
1,857
Universitas Sumatera Utara
50 a. Predictors: Constant, Belanja Modal, Sisa
Lebih Pembiayaan Anggaran, Pendapatan Asli Daerah, Dana Alokasi Umum
b. Dependent Variable: Alokasi Belanja Pegawai
sumber :Olah Data SPSS Hasil uji autokorelasi di atas menunjukkan nilai statistik Durbin Watson DW
sebesar 1,857. Angka ini terletak diantara -2 dan +2, maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi autokorelasi dalam penelitian ini.
4.3 Analisis Regresi Linear Berganda
Kategori