commit to user 48
2. Uji Autokorelasi
Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya. Autokorelasi menunjukkan bahwa
variabel pengganggu pada suatu observasi tertentu berkorelasi dengan variabel pengganggu pada observasi lainnya..Untuk mengetahui apakah
dalam persamaan regresi terjadi autokorelasi atau tidak, maka dilakukan pengujian Durbin Watson. Kriteria yang bebas dari autokorelasi adalah
bila nilai D-W berada diantara nilai d
u
dan 4-d
u
. Penentuan letak tersebut dibantu dengan tabel dl dan du, dibantu dengan nilai k jumlah variabel
independen. Selanjutnya penelitian dikatakan bebas dari autokorelasi apabila nilai d berada di antara nilai d
u
dan 4-d
u
.
Tabel IV.4 Hasil Uji Autokorelasi
Model Std. Error of the Estimate
Durbin-Watson
1 2,544
2,005 Sumber: Hasil Pengolahan Data
Dengan melihat nilai d
u
dengan signifikansi 0,05 maka untuk regresi diperoleh nilai d
u
sebesar 1,751 dan 4-d
u
sebesar 2,249. Dari tabel model persamaan regresi didapatkan bahwa hasilnya adalah bebas dari
autokorelasi.
3. Uji Heterokedastisitas
Uji heterokedastisitas dilakukan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual suatu
pengamatan yang lain. Model regresi yang baik adalah yang homokedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas.
commit to user 49
Tabel IV.5 Hasil Uji Heteroskedastisitas
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
12,358 7,776
1,589 0,117 RB
339,594 281,69
0,176 1,206 0,231
DC -5,673
5,746 -0,103
-0,987 0,326 BP
-0,43 0,342
-0,186 -1,259 0,211
SML -0,224
0,364 -0,064
-0,615 0,54
Sumber: Hasil pengolahan data Berdasarkan hasil uji Glejser menunjukkan bahwa tidak ada
satupun variabel
independen yang
signifikan secara
statistik mempengaruhi variabel dependen. Berdasarkan hasil pengolahan data di
atas, semua variabel bebas dari heterokedastisitas karena nilai probabilitasnya jauh di atas nilai signifikansi 0,05.
4. Uji Normalitas
Sebelum melakukan analisis pengujian regresi terhadap model yang digunakan dalam penelitian ini, uji normalitas data diperlukan untuk
mengetahui pola distribusi dari data yang digunakan. Dengan mengetahui pola distribusi data yang digunakan dalam penelitian, maka peneliti dapat
menentukan uji statistik yang tepat dalam rangka melakukan pengujian hipotesis penelitian. Untuk mengetahui normalitas nilai residual, penelitian
ini menggunakan Kolmogorof-Smirnov. Agar terdistribusi normal maka variabel residual harus mempunyai nilai signifikansi 0,05.
commit to user 50
Tabel IV.6 Hasil Uji Normalitas
Unstandardized Residual
N 91
Normal Parametersa,b Mean
0,084 Std. Deviation
2,498 Most Extreme Differences
Absolute 0,175
Positive 0,114
Negative -0,175
Kolmogorov-Smirnov Z 1,67
Asymp. Sig. 2-tailed 0,008
a.Test distribution is Normal Sumber: Hasil Pengolahan Data
Dari tabel di atas menunjukkan nilai probabilitas jauh di atas 0,05 yaitu sebesar 1,67. hal ini dapat disimpulkan bahwa data terdistribusi
normal.
C. Pengujian Hipotesis
Kategori