lvii
Observed Cum Prob
1.0 0.8
0.6 0.4
0.2 0.0
Expect ed Cu
m Pr
ob
1.0 0.8
0.6 0.4
0.2 0.0
Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual Dependent Variable: PPN
Gambar 4.2 Grafik Normal P-P Plot
Demikian pula dengan hasil uji normalitas dengan menggunakan grafik plot. Pada grafik normal plot, terlihat titik-titik menyebar disekitar garis diagonal serta
penyebarannya agak mendekati dari garis diagonal sehingga dapat disimpulkan bahwa data dalam model regresi terdistribusi secara normal. Dari hasil uji
normalitas dengan Kolmogorov-Smirnov K-S, grafik histogram dan grafik normal Plot menunjukkan data terdistribusi secara normal.
b. Uji Multikolonieritas
Dalam penelitian ini, untuk mendeteksi ada tidaknya gejala multikolonieritas adalah dengan melihat besaran korelasi antar variabel independen dan besarnya
tingkat kolonieritas yang masih dapat ditolerir, yaitu: Tolerance 0.10 dan Variance Inflation Factor VIF 10. Berikut disajikan tabel hasil pengujian:
Universitas Sumatera Utara
lviii
Tabel 4.3 Coefficients untuk PPN = fConstant, PKP, SSP
Coefficientsa
Model Unstandardized
Coefficients Standar
dized Coeffici
ents t
Sig. Collinearity
Statistics B
Std. Error Beta
Tolera nce
VIF B
Std. Error
1 Constant
30800956 743.010
26399828 913.682
1.167 .249
PKP -
18777935. 527
22115469. 835
-.106 -.849
.400 .940
1.064 SSP
5.904 1.239
.597 4.766
.000 .940
1.064 a Dependent Variable: PPN
Sumber : Data yang diolah penulis, 2009.
Tabel 4.4 Cofficients Correlations untuk PPN = fPKP, SSP
Coefficient Correlationsa
Model SSP
PKP 1
Correlations SSP
1.000 -.245
PKP -.245
1.000 Covariances
SSP 1.534
-6715089.623 PKP
-6715089.623 489094006027498.000
a Dependent Variable: PPN
Sumber : Data yang diolah penulis, 2009. Melihat hasil besaran korelasi antar variabel independen tampak bahwa
variabel PKP mempunyai korelasi sebesar -0.245 atau sekitar 24,5. Hasil dari coefficient correlations tersebut menunjukkan tidak ada korelasi yang tinggi
umumnya diatas 0,90, maka hal ini merupakan indikasi tidak adanya multikolonieritas. Hasil perhitungan nilai tolerance menunjukkan variabel
independen memiliki nilai tolerance lebih dari 0.10 yaitu -0,849 dan 4,766 yang
Universitas Sumatera Utara
lix berarti tidak terjadi korelasi antar variabel independen. Hasil perhitungan VIF
juga menunjukkan hal yang sama dimana variabel independen memiliki nilai VIF kurang dari 10 yaitu 0,4 dan 0,0. Berdasarkan tabel diatas dapat disimpulkan
bahwa tidak ada multikolonieritas antarvariabel independen dalam model ini.
c. Uji Heteroskedastisitas
Dalam penelitian ini, untuk mendeteksi ada tidaknya gejala heteroskedastisitas adalah dengan melihat plot grafik yang dihasilkan dari pengolahan data dengan
menggunakan program SPSS. Dasar pengambilan keputusannya adalah: a. jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu
yang terartur bergelombang, melebar kemudian menyempit, maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas,
b. jika tidak ada pola yang jelas, seperti titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas atau terjadi
homoskedastisitas. Berikut ini dilampirkan grafik scatterplot untuk menganalisis apakah terjadi
heteroskedastisitas atau terjadi homoskedastisitas dengan mengamati penyebaran titik-titik pada gambar.
Universitas Sumatera Utara
lx
Regression Standardized Predicted Value
3 2
1 -1
-2
R egr
ession Student iz
ed Re sidu
al
4 3
2 1
-1 -2
Scatterplot Dependent Variable: PPN
Gambar 4.3 Scatterplot
Sumber : Data yang diolah penulis, 2009 Dari grafik scatterplot terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak serta
tersebar baik di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y, sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi. Adanya
titik-titik yang menyebar menjauh dari titik-titik yang lain dikarenakan adanya data observasi yang sangat berbeda dengan data observasi yang lain .
d. Uji Autokorelasi
