Uji Asumsi Klasik HASIL DAN PEMBAHASAN

69

D. Uji Asumsi Klasik

Uji asumsi klasik digunakan untuk mengetahui apakah hasil analisis regresi linier berganda yang digunakan untuk menganalisis dalam penelitian ini terbebas dari penyimpangan asumsi klasik yang meliputi uji normalitas, heteroskedastisitas, multikolinieritas, dan auto korelasi. Adapun pengujian masing-masing dapat dijabarkan sebagai berkut: 1. Uji Normalitas Berdasarkan hasil histrogram di atas, dapat disimpulkan bahwa data dari pada dependent variable berdistribusi normal.Variabel preferensi dapat dikatatakan berdistribusi normal karena garis diaogonal yang mengitari diagram stabil .Itu artinya data yang digunakan baik karena data yang baik adalah data yang berdistribusi normal. 70 2. Uji Heteroskedastisitas Berdasarkan hasil P. Plot di atas, dapat disimpulkan bahwa data dari pada dependent variable berdistribusi normal.Variabel preferensi dapat dikatatakan berdistribusi normal karena titk-titik yang mengitari diagram stabil .Itu artinya data yang digunakan baik karena data yang baik adalah data yang berdistribusi normal. 3. Uji Autokorelasi Tabel 4.5 Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 ,935 a ,874 ,870 1,27604 1,675 71 a. Predictors: Constant, x2, x1 b. Dependent Variable: y Dari tabel diatas diketahu bahwa durbin Watson adalah 1,675, karena n=70 dan k=2 dengan tingkat signifikan 95 maka dari tabel durbin Watson dapat kita lihat bahwa nilai Du=1,5542 dan Dl=1,6715, 4-Du= 2,4458 dan tidak terjadi autokorelasi apabila DuDw4-Du. Berdasarkan data yang diperoleh maka dapat disimpulkan bahwa model regresi tidak ada autokorelasi karena 1,55421,6752,4458 maka bebas autokorelasi. 4. Multikolinearitas Tabel 4.6 Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF Constant 2,147 1,609 1,334 ,187 x1 pendapatan ,329 ,056 ,390 5,895 ,000 ,430 2,32 6 x2 pengeluaran ,777 ,085 ,604 9,124 ,000 ,430 2,32 6 72 a. Dependent Variable: y Berdasarkan hasil autput SPSS di atas dapat dilihat bahwa nilai tolerance variabel pendapatan 0,430, variabel pengeluaran adalah 0,430. Berdasarkan nilai tolerance dan VIF tersebut dapat disimpulkan bahwa model regresi ini tidak terjadi multikolinieritas, karena nilai tolerance yang dihasilkan pada masing-masing variable 0,1.

E. Analisis Regresi Berganda