Pada grafik P-Plot terlihat data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis histograf menuju pola distribusi normal maka variabel
dependen Y memenuhi asumsi normalitas.
4.1.4.2 Uji Asumsi Klasik
Pengujian asumsi klasik pada penelitian ini meliputi uji autokorelasi, uji multikolonieritas dan uji heterokedastisitas.
1. Uji Autokorelasi
Untuk melihat terjadi atau tidaknya autokorelasi dalam suatu model regresi dapat dilihat pada tabel Model Summary di bawah ini.
Tabel 4.8 Uji Autokorelasi.
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .798
a
.636 .618
1.57656 1.924
a. Predictors: Constant, X3, X2, X1 b. Dependent Variable: Y
Hipotesis yang digunakan untuk menganalisis output di atas adalah sebagai berikut:
Ho :
3
= 0, tidak ada korelasi antar variabel independen. Ha :
3
0, ada korelasi antar variabel independen. Kriteria pengambilan keputusan:
Dengan n = 115, k = 4 diperoleh dl = 1,480 dan du = 1,689
Gambar 1
Uji Autokoerelasi
Dw 1,761
Menerima Ho atau Ho atau kedua - duanya
Daerah keraguan -raguan
Tolak Ho bukti autokorelasi positif
Daerah keraguan -raguan
Tolak Ho bukti autokorelasi negatiff
dl 1,444
du 1,727
4 - du 2,273
4 - dl 2,556
4
Pada tabel model summary diperoleh nilai DW
hitung
= 1,924. Karena nilai DW
hitung
= 1,631 terletak pada penerimaan Ho, jadi dapat disimpulkan tidak terdapat gejala autokorelasi pada model regresi.
0 dl du
DW 4-du 4-dl 4
1,48 1,689
1,924 2,311 2,52
2. Uji Multikolonieritas
Uji multikolonieritas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas. Model regresi yang baik tidak
terjadi korelasi antar variabel bebas. Untuk mendeteksi ada tidaknya multikolonearitas di dalam model regresi adalah dengan melihat nilai toleransi
dan Variance Inflation Factor VIF. Apabila nilai tolerance 10 dan nilai VIF 10, maka dapat disimpulkan tidak ada multikolinieritas antar variabel bebas
dalam model regresi. Berikut hasil perhitungan menggunakan program SPSS 16:
Tabel 4.9 uji Multikolenieritas.
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity
Statistics B
Std. Error Beta
Tolerance VIF
1 Constant
4.265 2.855
1.494 .141
X1 .277
.065 .367
4.261 .000
.832 1.202
X2 .161
.042 .325
3.796 .000
.842 1.188
X3 .329
.072 .386
4.545 .000
.857 1.167
a. Dependent Variable: Y
Dari tabel diatas terlihat setiap variabel bebas mempunyai nilai tolerance 0,1 dan nilai VIF 10. Jadi dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolinieritas
antar variabel bebas dalam model regresi ini.
3. Uji Heterokedastisitas
