40 melihat grafik Scaterplot antar nilai prediksi variabel independen dengan nilai residualnya.
Dasar analisis yang digunakan untuk menentukan heterokedastisitas, antara lain : • Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang
teratur bergelombang, melebar kemudian menyempit, maka mengindikasikan telah terjadi heterokedastisitas.
• Jika tidak ada pola yang jelas, seperti titik-titik menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heterokedastisitas atau terjadi
homokedastisitas.
d. Uji Autokorelasi
Bertujuan untuk menguji apakah ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1 sebelumnya. Model Regresi yang baik tidak
terdapat autokorelasi. Untuk mendeteksi adanya autokorelasi dapat digunakan tes Durbin Watson D-W.
Panduan mengenai angka D-W untuk mendeteksi autokorelasi dapat dilihat pada tabel D- W, yang bisa dilihat pada buku statistik yang relevan. Namun demikian secara umum
dapat diambil patokan: 1 Angka D-W di bawah -2 berarti ada autokorelasi positif.
2 Angka D-W di antara -2 sampai +2, berarti tidak ada autokorelasi. 3 Angka D-W diatas +2 berarti ada autokorelasi negatif
2. Pengujian Hipotesis
Analisa data dalam penelitian ini menggunakan analisis regresi berganda . Dalam penelitian ini terdapat dua variabel independen yaitu belanja pemeliharaan dan PAD serta
variabel dependen, yaitu belanja modal
a. Model Regresi Linier Berganda
Universitas Sumatera Utara
41 Model persamaannya adalah sebagai berikut :
Y = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ e Dimana :
Y = Belanja Modal
a = Konstanta
b
1
,b
2
= Koefisien regresi X
1
= Belanja Pemeliharaan X
2
=Peningkatan Penerimaan daerah dalam hal ini diukur lewat PAD e
= Tingkat Kesalahan pengganggu error
b. Koefisien Determinasi R
2
Pengujian Koefisien determinasi R
2
digunakan untuk mengukur proporsi atau persentase sumbangan variabel independen. Koefisien determinasi berkisar antara nol
sampai dengan satu 0 ≤ R
2
≤ 1 . Hal ini berarti bila R2 = 0 menunjukkan tidak adanya pengaruh antara variabel independen terhadap variabel dependen, bila R2 semakin besar
mendekati 1, menunjukkan semakin kuatnya pengaruh variabel independen terhadapa variabel dependen dan bila R2 semakin kecil mendekati nol maka dapat dikatakan semakin
kecilnya pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen.
c. Uji Parsial Uji t Statistik
Menguji variabel independen apakah mempunyai pengaruh atau tidak terhadap variabel dependen.
Ho : b1 = 0, artinya Belanja Pemeliharaan dan Peningkatan penerimaaan daerah secara parsial tidak mempunyai pengaruh terhadap belanja modal pada
KabupatenKota di Sumatera Utara.
Universitas Sumatera Utara
42 Ha : b1
≠ 0 ,artinya Belanja Pemeliharaan dan Peningkatan penerimaaan daerah secara parsial mempunyai pengaruh terhadap belanja modal di KabupatenKota di
Sumatera Utara. Pengujian dilakukan dengan menggunakan uji -
t dengan tingkat pengujian pada α 5 derajat kebebasan degree of freedom atau df = n-k. Dengan membandingkan
signifikansi t-hitung dengan t-tabel dengan ketentuan : Ho diterima apabila t-hitung t
≤ t-tabel t
t
, pada α 5
Ha diterima apabila t-hitung t ≥ t-tabel t
t
, pada α 5
d. Uji Simultan Uji F
Menguji seberapa besar pengaruh variabel independen secara serentak bersama- sama terhadapa variabel dependent.
Ha : b1=b2=0, artinya Belanja Pemeliahraan dan Peningkatan penerimaaan daerah secara bersama-sama tidak mempunyai pengaruh terhadap belanja modal pada
KabupatenKota di Sumatera Utara. Ha : b1
≠b2≠0, artinya Belanja Pemeliharaan dan Peningkatan penerimaaan daerah secara bersama-sama mempunyai pengaruh terhadap Belanja Modal di
KabupatenKota di Sumatera Utara.
Kriteria pengambilan keputusan : Ho diterima jika F
hitung
F
tabel
Ha diterima jika F
hitung
F
tabel
G. Jadwal dan Lokasi Penelitian Jadwal penelitian dilakukan sebagai berikut :
Universitas Sumatera Utara
