44
Berdasarkan tabel 4.5 maka kita dapat melihat hasil besaran korelasi antar variabel dependen tampak bahwa hanya variabel Dana Alokasi Umum
yang mempunyai korelasi cukup tinggi dengan variabel Pendapatan Asli Daerah dengan tingkat korelasi - 0,534 atau sekitar 53,4 . Oleh karena
korelasi ini masih dibawah 95 , maka dapat dikatakan tidak terjadi multikolinearitas
4.3.3 Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan
pengganggu pada periode t-1 sebelumnya. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem autokorelasi. Autokorelasi muncul karena observasi
yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya. Masalah ini timbul karena residual kesalahan pengganggu tidak bebas dari satu
observasi ke observasi lainnya. Hal ini sering ditemukan pada runtut waktu time series karena “gangguan” pada seseorang individukelompok yang
sama pada periode berikutnya. Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi. Autokorelasi dapat diketahui dengan melihat besaran
Dubrin-Watson D-W sebagai berikut: • angka D-W dibawah -2, berarti ada autokorelasi positif.
• angka D-W diantara -2 sampai +2 berarti tidak ada autokorelasi. • angka D-W di atas +2, berarti ada autokorelasi negative.
45
Tabel 4.6 Uji Statistik Durbin-Watson
Diolah oleh penulis 2015
Berdasarkan tabel 4.6 diketahui bahwa nilai Dubrin-Watson sebesar 0,931. Hal tersebut mengindikasikan bahwa dalam penelitian ini bebas dari
autokorelasi karena masih dalam kisaran nilai -2 dan 2.
4.3.4 Uji Heteroskedastisitas
Uji heterokedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan
yang lain. Jika variance dari residual dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut
heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas.
Grafik Plot pada gambar 4.3 menunjukkan tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka
dapat dinyatakan tidak terjadi heteroskedastisitas.
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate Durbin-Watson
1 ,468
,219 ,175
,10607 ,931
46
Diolah oleh penulis 2015
Gambar 4.3 Grafik Scatterplot
4.4 Hasil Pengujian Hipotesis 4.4.1 Koefisien Determinasi R
