Factor VIF. Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya.
Dalam pengertian sederhana setiap variabel independen menjadi variabel dependen terikat dan diregresi terhadap variabel independen
lainnya. Tolerance mengukur variabilitas variabel independen yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya.
Pengambilan keputusan:
Tolerance value 0,10 atau VIF 10 : terjadi multikolinearitas. Tolerance value 0,10 atau VIF 10 : tidak terjadi multikolinearitas.
c. Uji Autokorelasi
Uji ini bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi linear terdapat korelasi antara residual pada periode t dengan
residual periode t-1 sebelumnya. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lain. Jika
ada masalah autokorelasi, maka model regresi yang seharusnya signifikan, menjadi tidak layak untuk dipakai. Menurut Ghozali 2006,
untuk mendeteksi ada atau tidaknya autokorelasi bisa menggunakan Uji Durbin-Watson DW test. Kriteria pengujian Durbin Watson sebagai
berikut:
1 Jika angka statistik D-W di bawah -2 berarti ada autokorelasi positif.
2 Jika angka statistik D-W diantara -2 sampai +2 berarti tidak ada
autokorelasi. 3
Jika angka statistik D-W di atas +2 berarti ada autokorelasi negatif.
d. Uji Heteroskedastisitas
Menurut Ghozali 2006, uji heteroskedastisitas bertujuan apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual
satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut
homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang tidak terdapat heteroskedastisitas.
Cara untuk mengetahui ada tidaknya heteroskedastisitas pada suatu model dapat menggunakan uji glejser. Dasar pengambilan
keputusan sebagai berikut:
Jika nilai Sig variabel independen 0,05 terjadi Heterokedastitas. Jika nilai Sig variabel independen 0,05 tidak terjadi Heterokedastitas.
2. Analisis Regresi Linier Berganda
Alat analisis yang digunakan adalah analisis regresi linier berganda dengan tingkat signifikan 0,05 untuk melihat pengaruh Pendapatan Asli
Daerah, Dana Perimbangan, dan Lain-Lain Pendapatan Daerah Yang Sah terhadap Belanja Daerah. Persamaan regresi yang digunakan adalah:
Y = α + β
1
X
1
+β
2
X
2
+β
3
X
3
+ e PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
Keterangan : Y
= Belanja Daerah X
1
= Pendapatan Asli Daerah X
2
= Dana Perimbangan X
3
= Lain-lain Pendapatan Daerah Yang Sah α
= Konstanta β
= Koefisien Regresi e
= eror
3. Uji Hipotesis
Ketepatan fungsi regresi sampel dalam menaksir nilai aktual dapat diukur dari Goodness of Fitnya. Secara statistik, setidaknya ini dapat diukur
dari nilaikoefisien determinasi, nilai statistik uji F dan nilai statistik uji t. Perhitungan statistik disebut signifikan secara statistik apabila nilai uji
statistiknya berada dalam daerahkritis daerah dimana Ho ditolak. Sebaliknya disebut tidak signifikan bila nilai ujistatistiknya berada dalam
daerah dimana Ho diterima Ghozali, 2006.
a. Uji Koefisien Determinasi R
2
Koefisien determinasi atau koefisien penentu R
2
merupakan suatu bilangan yang dinyatakan dalam bentuk persen, yang
menunjukkan besarnya pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. Koefisien determinasi R
2
digunakan untuk mengukur PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
