62
Tabel 5.7. Uji Reliabilitas Data
Uji Realiabilitas Data Variabel
Cronbachs Alpha
Batas Realibilitas Keterangan
Pengetahuan dewan tentang anggaran X1
0,608 0.6
Reliabel Partisipasi
masyarakat X2 0,740
0.6 Reliabel
Transparansi kebijakan public X3
0,612 0.6
Reliabel Komitmen
profesional Z 0,825
0.6 Reliabel
Kinerja DPRD Y
0,873 0.6
Reliabel
Sumber: Hasil Penelitian Tahun 2010
5.2.2. Pengujian Asumsi Klasik
Dalam analisis ini perlu dilihat terlebih dahulu apakah data tersebut dapat bias bila dilakukan pengujian model regresi. Pengujian asumsi klasik dilakukan untuk
menentukan model regresi yang dapat diterima secara ekonometrik. Asumsi klasik ini terdiri dari pengujian normalitas, pengujian heteroskedastisitas dan pengujian
multikolinearitas. 5.2.2.1. Pengujian normalitas
Berdasarkan hasil uji normalitas data dengan menggunakan uji Kolmogorov Smirnov dan dengan melihat uji grafik, maka dapat disimpulkan bahwa data
mempunyai distribusi normal. Hal ini dapat diketahui dengan melihat nilai Kolmogorov-Smirnov pada sebesar 0,787 dengan melihat signifikansi sebesar 0,566.
Jika signifikansi nilai Kolmogorov Smirnov lebih besar dari 0,05, maka dapat dinyatakan bahwa data mempunyai distribusi normal. Hal ini juga didukung dengan
grafik di mana data mengikuti garis diagonal, grafik uji normalitas dapat dilihat pada gambar berikut ini:
Universitas Sumatera Utara
63
Gambar 5.1. Pengujian Normalitas Data
Data yang berdistribusi normal dapat digunakan untuk penarikan kesimpulan karena data sudah menyebar dengan karakteriktik menyerupai populasi yang diwakili.
5.2.2.2. Pengujian heteroskedastisitas Pengujian heteroskedastisitas menyimpulkan bahwa model regresi tidak
terjadi heteroskedastisitas. Dengan kata lain terjadi kesamaan varian dari residual dari satu pengamatan ke pengamatan lain. Kesimpulan ini diperoleh dengan melihat
penyebaran titik-titik yang menyebar secara acak, tidak membentuk sebuah pola tertentu yang jelas, serta tersebar baik di atas maupun dibawah angka 0 pada sumbu
Y. Hasil pengujian heteroskedastisitas dapat dilihat pada Gambar 5.2 berikut ini:
Universitas Sumatera Utara
64
Gambar 5.2 Pengujian Heteroskedastisitas
5.2.2.3. Pengujian multikolinearitas Pengujian ini dilakukan dengan maksud untuk memastikan bahwa variabel
bebas yang satu tidak mempunyai hubungan kuat atau korelasi tinggi dengan variabel bebas yang lainnya dalam suatu model multiple regression.
Pada pengujian multikolinearitas ini ada empat variabel bebas yang diuji, yaitu pengetahuan dewan tentang anggaran X1, partisipasi masyarakat X2,
transparansi kebijakan publik X3 dan komitmen profesional Z. Selanjutnya, pengujian dilakukan dengan cara mendeteksi seluruh variabel bebas yang memiliki
korelasi ® yang tinggi. Bila dari hasil pengujian diketahui ada variabel yang memiliki Tolerance value kurang dari 0,10 danatau nilai Variance Inflantion Factor-nya lebih
tinggi dari 10, maka variabel tersebut harus dieliminasi. Selengkapnya hasil uji
Universitas Sumatera Utara
65
multikolinearitas dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 5.8. Pengujian Multikolinearitas
Collinearity Statistics Variabel
Tolerance Variance Inflation Factor
Pengetahuan tentang Anggaran X
1
.691 1.447
Partisipasi Masyarakat X
2
.898 1.114
Transparansi Kebijakan X
3
.642 1.559
Komitmen Profesional Z
.868 1.152 Sumber: Hasil Peneltian Tahun 2010 data diolah
Pada Tabel 5.8 terlihat bahwa dari variabel independen tersebut nilai VIF tidak lebih dari 10 dan nilai tolerance tidak kurang dari 0,1. Sehingga dapat
disimpulkan dalam model regresi ini tidak ada masalah multikolinearitas, sehingga tidak ada variabel bebas yang harus dieliminasi.
5.3. Pengujian Hipotesis
