signifikansi p-value 0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa dalam model regresi tidak terjadi masalah heteroskedastisidas.
c. Uji Autokorelasi
Autokorelasi adalah
suatu keadaan
dimana keselahan
pengganggu dari satu observasi terhadap observasi selanjutnya yang berurutan tidak berpengaruh atau tidak terjadi korelasi. Dalam
penelitian ini uji autokorelasi menggunakan metode Durbin Watson. Cara mendeteksi masalah autokorelasi dengan metode Durbin Watson
adalah sebagai berikut: 1 dU DW 4-dU maka H
diterima tidak terjadi autokorelasi 2 DW dL atau DW 4-dL maka H
ditolak terjadi autokorelasi 3 dL DW dU atau 4-dU DW 4-dL maka tidak ada keputusan
yang pasti Dari hasil data yang telah diolah melalui program SPSS 16.0 for
windows , diperoleh output sebagai berikut:
Tabel V.17 Hasil Uji Autokorelasi
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .155
a
.024 -.057
.396 1.711
a. Predictors: Constant, Pemahaman_angka, Partisipasi_angka, SSE_angka b. Dependent Variable: keberhasilan_program
Sumber: data diolah, 2013 Berdasarkan output di atas dapat diketahui bahwa nilai Durbin
Watson DW sebesar 1,711. Dengan melihat tabel Durbin Watson
pada signifikansi 0,05; jumlah responden n = 40 dan jumlah variabel independen k = 3 didapat dL = 1,3384 dU = 1,6589. Maka didapat
hasil dU DW 4-dU 1,6589 1,711 2,3411. Oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa dalam model regresi tidak terjadi masalah
autokorelasi.
d. Rangkuman dari Hasil Uji Asumsi Klasik
Tabel V.18 Rangkuman Hasil Uji Asumsi Klasik
Uji Asumsi Klasik Kesimpulan
Uji Multikolinearitas Uji Heteroskedastisitas
Uji Autokorelasi Tidak Terjadi
Tidak Terjadi Tidak Terjadi
Sumber: data diolah, 2013
C. Pengujian Hipotesis
Tabel V.19 Pengujian Hipotesis
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant .613
.532 1.152
.257 SSE_angka
-.019 .029
-.114 -.655
.517 Partisipasi_angka
.013 .021
.105 .612
.545 Pemahaman_angka
.020 .045
.078 .441
.662 a. Dependent Variable: keberhasilan_program
Sumber: data diolah, 2013 Jumlah total nilai Beta seluruh variabel - 0,114 + 0,105 + 0,078 =
0,297.
