75
Dari tabel One-Sample Kolmogrov-Smirnov Test, diperoleh informasi bahwa nilai Asymp.Sig 0,881 0,05. Maka dapat
disimpulkan bahwa data berdistribusi normal.
b. Uji Heterokedastisitas
Uji heterokedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual suatu
pengamatan ke pengamatan lain. Jika variance dari residual suatu pengamatan
ke pengamatan
lain tetap
maka disebut
homoskedastistitas dan jika berbeda disebut heterokedastisitas.
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 10
Normal Parameters
a,,b
Mean -.0000145
Std. Deviation 7.60178416E10
Most Extreme Differences Absolute
.186 Positive
.141 Negative
-.186 Kolmogorov-Smirnov Z
.587 Asymp. Sig. 2-tailed
.881 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
76
Gambar 4.7 Uji Heterokedastisitas
Dari grafik scatterplots terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak, tidak membentuk sebuah pola tertentu yang jelas serta tersebar
baik di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y. Hal ini dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model
regresi.
Tabel 4.8 Uji Glejser
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant 4.592E10
1.771E10 2.593
.072 X_DPK
1686207.298 1351091.071
.404 1.248
.247 a. Dependent Variable: ABRESID
77
Dari tabel diatas, diperoleh informasi bahwa nilai Sig 0,05. Maka dapat disimpulkan bahwa data tidak terjadi terjadi heteroskedastisitas.
c. Uji Autokelasi
Autokorelasi dapat didefinisikan sebagai korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada t-1. Regresi adalah
regresi yang bebas dari autokorelasi. Bila dilhat pada statistic Durbin – Watson untuk taraf kepercayaan
99 maka didapat hasil autokorelasi sebagai berikut :
Tabel 4.9 Hasil Uji Autokelasi
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .867
a
.752 .721
8.063E10 1.139
a. Predictors: Constant, X_DPK b. Dependent Variable: Y_LABABERSIH
Dari hasil perhitungan didapat nilai Uji Dw = 1,139, sedangkan
dengan melihat tabel nilai dU = 1,676, sehingga: DU= 1,001
4-DU= 2,999 Kriteria untu tidak terjadinya Autokorelasi adalah DU s.d. 4 –DU.
Dengan demikian DU DW 4-DU = 1,001 1,139 2,999 ” Tidak Ada Autokorelasi”.
