3.8.3 Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dan
kesalahan pengganggu pada pada periode sebelumnya t - l Wijaya, 2009:122. Apabila terjadi korelasi maka hal tersebut menunjukkan adanya
problem autokorelasi. Masalah autokorelasi sering terjadi pada data time series data runtun waktu. Sementara itu, pada data cross section
crosssectional, autokorelasi sangat jarang terjadi sehingga uji autokorelasi tidak wajib dilakukan pada penelitian yang menggunakan data cross section
penelitian yang dilakukan hanya dalam kurun waktu tertentu dan biasanya menggunakan kuesioner. Uji autokorelasi dapat dilakukan dengan uji
Durbin-Watson, uji Langrage Multiplier LM, uji statistik Q, dan uji Run Test. Uji autokorelasi yang paling sering digunakan oleh peneliti adalah uji
Durbin-Watson.
3.8.4 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk mengetahui apakah hubungan di antara variabel independen variabel bebas memiliki masalah multikorelasi
gelaja multikolinearitas atau tidak. Multikorelasi adalah korelasi yang sangat tinggi atau sangat rendah yang terjadi pada hubungan di antara
variabel bebas. Uji multikorelasi dilakukan jika jumlah variabel independen lebih dari satu.
Ada 4 cara mendeteksi ada tidaknya multikolinearitas Wijaya, 2009:119, sebagai berikut.
1. Nilai R
2
yang dihasilkan oleh suatu estimasi model regresi empiris yang sangat tinggi, tetapi secara individual variabel bebas banyak
yang tidak signifikan memengaruhi variabel terikat. 2. Menganalisis korelasi di antara variabel bebas. Jika diantara variabel
bebas ada korelasi yang cukup tinggi lebih besar dari pada 0,90, hal ini merupakan indikasi adanya multikolinearitas.
3. Multikolinearitas dapat juga dilihat dari nilai VIF variance-inflating factor. Jika VIF 10, tingkat kolinearitas dapat ditoleransi.
Universitas Sumatera Utara
4. Nilai Eigenvalue sejumlah satu atau lebih variabel bebas yang mendeteksi nol memberikan petunjuk adanya multikolinearitas.
Uji multikolinearitas yang paling sering digunakan adalah dengan melihat VIF karena cara tersebut dirasa paling murah dan praktis.
3.9 Pengujian Hipotesis
Hipotesis adalah pernyataan yang didefinisikan dengan baik mengenai karakteristik populasi. Analisis statistik untuk pengujian hipotesis dilakukan
dengan model regresi linier berganda yang dilakukan untuk menganalisis pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. Hipotesis dalam
penelitian ini menggunakan F-test, t-test dan Koefisien Determinasi R
2
.
3.9.1 Uji Signifikansi Simultan Uji - F
Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui apakah variabel-variabel independen secara bersama-sama mempengaruhi variabel dependen secara
signifikan. Pengujian simultan ini menggunakan uji F, yaitu dengan membandingkan antara nilai signifikansi F dengan nilai signifikansi yang
digunakan yaitu 0,05. Bentuk pengujiannya adalah: Ho : b1=b2=0, artinya variabel Pendapatan Asli Daerah dan Belanja Daerah
secara bersama-sama tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap penggunaan anggaran.
Ha : b1 ≠b2≠0, artinya Pendapatan Asli Daerah dan Belanja Daerah secara
bersama-sama mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap penggunaan anggaran.
Kriteria pengambilan keputusan: Ho diterima jika F
hitung
Ft
abel
Ha diterima jika F
hitung
F
tabel
3.9.2 Uji Signifikansi Parsial Uji-t
Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui apakah masing-masing variabel independen mempengaruhi variabel dependen secara signifikan.
Bentuk pengujiannya adalah:
Universitas Sumatera Utara
Kategori