47
terjadi masalah multikolineritas pada model regresi Priyatno,2012:153. Seperti ditampilkan pada Gambar 4.2
Gambar 4.2 Grafik Normal Plot
4.3.2 Uji Multikolinearitas
Untuk memeriksa apakah terjadi multikolinearitas atau tidak dapat dilihat dari nilai variance inflation factor VIF. Nilai VIF yang lebih dari 10 diindikasi suatu
variabel bebas terjadi multikolinearitas Ghozali, 2013.
Tabel 4.3 Uji Asumsi Multikolinearitas
Model Collinearity
Statistics Tolerance
VIF 1
Constant Efektivitas
.939 1.065
Kemandirian .868
1.152 Efisiensi
.834 1.199
Universitas Sumatera Utara
48
Perhatikan bahwa berdasarkan Tabel 4.3, nilai VIF dari efektivitas adalah 1.065, nilai VIF dari kemandirian adalah 1.152, dan nilai VIF dari efisiensi adalah
1.199. Karena masing-masing nilai VIF tidak lebih besar dari 10, maka tidak terdapat gejala multikolinearitas yang berat.
4.3.3 Uji Heteroskedastisitas
Deteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatter plot antara SRESID pada sumbu Y,
dan ZPRED pada sumbu X.Ghozali, 2013.Ghozali 2013 menyatakan dasar analisis adalah jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola
tertentu yang teratur, maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas.Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0
pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
Gambar 4.3 Uji Heteroskedastisitas
Universitas Sumatera Utara
49
Perhatikan bahwa berdasarkan Gambar 4.1, tidak terdapat pola yang begitu jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka
tidak terjadi heteroskedastisitas.
4.3.4 Uji Autokorelasi
Menurut Ghozali 2011 uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah terjadi korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada
periode t-1 sebelumnya.Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi.Asumsi mengenai independensi terhadap residual non-autokorelasi
dapat diuji dengan menggunakan uji Durbin-Watson Gio, 2015:61-62, Field, 2009:220. Nilai statistik dari uji Durbin-Watson berkisar di antara 0 dan 4.Nilai
statistik dari uji Durbin-Watson yang lebih kecil dari 1 atau lebih besar dari 3 diindikasi terjadi autokorelasi.
Tabel 4.4 UjiAutokorelasi
Model Durbin-Watson
1 1.520
Berdasarkan Tabel 4.4, nilai dari statistik Durbin-Watson adalah 1,520.
Perhatikan bahwa karena nilai statistik Durbin-Watson terletak di antara 1 dan 3, maka asumsi non-autokorelasi terpenuhi. Dengan kata lain, tidak terjadi
autokorelasi.
4.4 Pengujian Hipotesis 4.4.1Analisis Regresi Linear Berganda.
