46 adalah 0.160, nilai probabilitas dari semua variabel lebih besar dari 0,05 maka Ho
diterima yang berarti data berdistribusi normal.
4.2.1.2 Uji Autokerelasi
Uji autokorelasi ini digunakan untuk mendeteksi adanya korelasi antar variabel dependen menguji terjadinya autokorelasi menggunakan uji Durbin-Watson.
Tabel 4.5 Uji Autokorelasi Sektor Perdagangan
Nilai Durbin Watson .476
Berdasarkan Tabel diatas menunjukkan nilai Durbin-Watson pada sektor perdagangan sebesar 0.476. Langkah selanjutnya kita akan melihat nilai du dan nilai
dl. Cara menentukan nilai du dan dl adalah dengan menetapkan nilai kekercayaan 5 dengan sampel n 20 dan variabel penjelas yang digunakan adalah sebanyak empat.
Sehingga diperoleh nilai dl sebesar 0,685 dan nilai du sebesar 1,567 dan dengan demikian nilai Durbin-Watson lebih rendah dibanding dengan nilai dl sehingga data
terjadi autokorelasi positif.
Tabel 4.6 Uji Autokorelasi Sektor Jasa
Nilai Durbin Watson 1.185
Berdasarkan Tabel diatas menunjukkan nilai Durbin-Watson pada sektor jasa sebesar 1,185. Langkah selanjutnya kita akan melihat nilai du dan nilai dl. Cara
menentukan nilai du dan dl adalah dengan menetapkan nilai kekercayaan 5 dengan
Universitas Sumatera Utara
47 sampel n 20 dan variabel penjelas yang digunakan adalah sebanyak empat.
Sehingga diperoleh nilai dl sebesar 0,685 dan nilai du sebesar 1,567 dan dengan demikian nilai Durbin-Watson berdada diantara nilai dl dan du sehingga data tidak
terjadi autokorelasi.
Tabel 4.7 Uji Autokorelasi Sektor Investasi
Nilai Durbin Watson 2.861
Berdasarkan Tabel di atas menunjukkan nilai Durbin-Watson pada sektor investasi sebesar 2.861. Langkah selanjutnya kita akan melihat nilai du dan nilai dl.
Cara menentukan nilai du dan dl adalah dengan menetapkan nilai kekercayaan 5 dengan sampel n 20 dan variabel penjelas yang digunakan adalah sebanyak empat.
Sehingga diperoleh nilai dl sebesar 0,685 dan nilai du sebesar 1,567 dan dengan demikian nilai Durbin-Watson berada diatas nilai du sehingga data tidak terjadi
autokorelasi negatif.
4.2.2 Analisis Regresi
