lxvi
Tabel 4.3
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 60
Normal Parameters
a
Mean .0000000
Std. Deviation .04459966
Most Extreme Differences Absolute
.060 Positive
.052 Negative
-.060 Kolmogorov-Smirnov Z
.463 Asymp. Sig. 2-tailed
.983 a. Test distribution is Normal.
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS, 2014
Berdasarkan hasil pengujian normalitas dengan uji K-S pada table 4.3 tersebut telah menunjukkan bahwa residual terdistribusi secara normal, dengan nilai
signifikansi 0,983 0,05. Dengan penanganan data yang tidak normal diperoleh 60 sampel pada penelitian ini yang telah lulus uji normalitas.
4.3.2 Uji Multikolonieritas
Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen. Dalam model regresi yang
baik tidak terjadi korelasi antar variabel independen. Ada atau tidaknya korelasi dapat dilakukan dengan melihat tolerance dan lawanya yaitu VIF Variance inflation
factor. Menurut Ghozali 2006:57 kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel
Universitas Sumatera Utara
lxvii
independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Dengan kata lain, setiap variabel
independen menjadi variabel dependen dan diregres terhadap variabel independen lainnya untuk mengetahui korelasi antar variabel independen tersebut. Nilai tolerance
yang rendah sama dengan nilai VIF tinggi karena VIF = 1tolerance. Nilai cutoff yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolonieritas adalah nilai
tolerance 0,1 atau sama dengan VIF 10. Dengan kata lain, data yang bebas multikolonieritas adalah yang memiliki nilai tolerance 0,1 dan VIF 10. Berikut
adalah hasil dari uji multikolonieritas.
Tabel 4.4
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
Collinearity Statistics B
Std. Error Beta
Tolerance VIF
1 Constant
.067 .047
1.426 .159
X1 .001
.004 .037
.200 .842
.486 2.059
X2 -.004
.004 -.180
-1.021 .312
.550 1.818
X3 -.012
.017 -.105
-.715 .477
.784 1.275
a. Dependent Variable: Y
Sumber: Hasil Pengelolaan SPSS, 2014 Berdasarkan table 4.4 dapat dilihat bahwa tidak satupun variabel bebas yang
memiliki nilai tolerance 0.1 dan nilai VIF 10. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa semua variabel bebas yang dipakai dalam penelitian ini bebas dari adanya
multikolonieritas.
Universitas Sumatera Utara
lxviii
4.3.3 Uji Autokorelasi
Pengujian ini bertujuan untuk melihat apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan periode t-1
sebelumnya. Model regresi yang baik adalah yang bebas dari autokorelasi. Untuk mengetahui ada tidaknya autokorelasi dapat dilakukan melalui uji Durbin-Watson
DW dengan kriteria sebagai berikut:
Tabel 4.5 Pengambilan Keputusan Uji Durbin-Watson DW-Test
Sumber: Siagian, 2011 Hipotesis Nol
Keputusan Jika
Tidak ada autokorelasi positif Tolak
0 d dl Tidak ada autokorelasi poitif
No decision dl d du
Tidak ada korelasi negatif Tolak
4 - dl d 4 Tidak ada korelasi negatif
No Decision 4 - du d 4 – dl
Tidak ada autokorelasi positif Tidak ditolak
du d 4 – du atau negatif
Universitas Sumatera Utara
lxix
Berikut hasil uji autokorelasi
Tabel 4.6
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS, 2014
Hasil pengujian di atas menunjukkan bahwa nilai Durbin-Watson adalah 2.068. Nilai ini akan kemudian diuji berdasarkan ketentuan ada tidaknya gejala
autokorelasi, yakni jika nilai Durbin-Watson D-W ada pada batas du atas dan 4-du du D-W 4-du, model regresi tidak mengalami gejala autokorelasi. Nilai
signifikansi yang digunakan adalah 5 dengan jumlah sampel 60 N = 60 dan jumlah variabel independen sebanyak tiga k = 3, maka dari tabel data statistik
Durbin-Watson diperoleh nilai batas bawah dl sebesar 1.48 dan nilai batas atas du sebesar 1.69. Nilai D-W 2.068 berada di antara du 1.69 dan 4-du 2.31 atau 1.69
2.068 2.31. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa model regresi tidak mengalami gejala autokorelasi, sehingga pengujian dapat dilanjutkan.
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin-Watson 1
.212
a
.045 -.006
.045778710594 2.068
a. Predictors: Constant, X3, X2, X1 b. Dependent Variable: Y
Universitas Sumatera Utara
lxx
4.3.4 Uji Heteroskedastisitas
