103 H
diterima
H
a
diterima
36,87
Gambar 4.4 Uji F-Statistik
4.6.3. Uji Penyimpangan Asumsi Klasik a. Multikolinearitas
Uji ini digunakan untuk mengetahui apakah di dalam model regresi yang digunakan terdapat korelasi yang sempurna diantara variabel-variabel independent.
Untuk mendeteksi ada tidaknya multikolinieritas dapat juga dilihat dari R
2
, F-hitung, t-hitung, dan standar error. Keberadaan multikolinieritas dapat juga diketahui dengan
menggunakan uji multikolinieritas yaitu dengan meregres masing-masing variabel independen. Jika R
2
-nya lebih kecil dari R
2
model, maka di dalam model tersebut tidak terdapat multikolinieritas. Tapi bila R
2
-nya lebih besar dari R
2
model, maka di dalam model terdapat multikolinieritas atau dapat dijelaskan sebagai berikut:
Jika: R
2 1,2
R
2
model: tidak ada multikolineritas R
2 1,2
R
2
model: ada multikolineritas Berdasarkan uji multikolineritas, dapat disimpulkan bahwa di dalam model
terdapat multikolineritas.
Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara
104 Untuk melihat bahwa di dalam penelitian ini tidak terdapat multikolinieritas
diantara variabel independen dapat terlihat dari setiap koefisien masing-masing variabel sesuai dengan hipotesa yang ditentukan.
Dari model analisa: µ
β β
β β
α +
+ +
+ +
= D
X X
X Y
4 3
3 2
2 1
1
………………………….....1 R
2
= 0,76 Maka dilakukan pengujian diantara masing-masing variabel independen, hal
ini dilakukan untuk melihat apakah ada hubungan antara masing-masing variabel independen.
a. Pendapatan total keluarga X
1
= f X
2
,X
3
,D µ
β β
β α
β +
+ +
+ =
D X
X X
4 3
3 2
2 1
1
……………………………………2 Maka didapat R
2
= 0.368694 artinya variabel pengeluaran energi X
2
, jumlah tanggungan keluarga X
3
, dan sumber air lainnya D mampu memberi penjelasan sebesar 0,36 persen terhadap variabel pendapatan total keluarga X
1
. Dari hasil R
2
persamaan 2 ini dapat disimpulkan tidak ada multikolinieritas di antara variabel independen, karena R
2
persamaan 2 lebih kecil dari R
2
model analisis persamaan 1. b. Pengeluaran Energi X
2
= f X
1
,X
3
,D µ
β β
β α
β +
+ +
+ =
D X
X X
4 3
3 1
1 2
2
……………………………………3 Maka didapat R
2
= 0.037796 artinya variabel pendapatan total keluarga X
1
, jumlah tanggungan keluarga X
3
dan sumber air lainnya Dummy mampu memberi penjelasan sebesar 0,03 persen terhadap variabel pengeluaran energi X
2
. Dari hasil
Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara
105 R
2
persamaan 3 ini dapat disimpulkan tidak ada multikolinieritas di antara variabel independen, karena R
2
persamaan 3 lebih kecil dari R
2
model analisis persamaan 1. c. Jumlah tanggungan keluarga X
3
= f X
1
,X
2
,D µ
β β
β α
β +
+ +
+ =
D X
X X
4 2
2 1
1 3
3
…………………………………..4 Maka didapat R
2
= 0.283438 artinya variabel pendapatan total keluarga X
1
, pengeluaran energi X
2
dan sumber air lainnya D mampu memberi penjelasan sebesar 0,28 persen terhadap variabel jumlah tanggungan keluarga X
3
. Dari hasil R
2
persamaan 4 ini dapat disimpulkan tidak ada multikolinieritas diantara variabel independen, karena R
2
persamaan 4 lebih kecil dari R
2
model analisis persamaan 1. c. Sumber air lainnya D = f X
1
,X
2
, X
3
µ β
β β
α β
+ +
+ +
=
3 3
2 2
1 1
4
X X
X D
…………………………………..5 Maka didapat R
2
= 0.371278 artinya variabel pendapatan total keluarga X
1
, pengeluaran energi X
2
dan jumlah tanggungan keluarga X
3
mampu memberi penjelasan sebesar 0,37 persen terhadap variabel jumlah sumber air lainnya D. Dari
hasil R
2
persamaan 5 ini dapat disimpulkan tidak ada multikolinieritas diantara variabel independen, karena R
2
persamaan 5 lebih kecil dari R
2
model analisis persamaan 1.
b. Uji Autokorelasi
Kategori