2. Variabel Dana Alokasi Umum X2 dengan sampel sebanyak 57, memiliki nilai minimum 158675.00, nilai maximum
1066354.00, nilai rata-rata dari Dana Alokasi Umum X2 405241.0702 dengan standard deviasi 210024.75365.
3. Variabel Dana Alokasi Khusus X3 dengan sampel sebanyak 57, memiliki nilai minimum 1107.00, nilai maximum
91188.00, nilai rata-rata dari Dana Alokasi Khusus X3 44859.9649 dengan standard deviasi 19364.97922.
4. Variabel Dana Bagi Hasil X4 dengan sampel sebanyak 57, memiliki nilai minimum 15653.00, nilai maximum 374027.00,
nilai rata-rata dari Dana Bagi Hasil X4 57656.8070 dengan standard deviasi 71544.84381.
5. Variabel Belanja Modal Y dengan sampel sebanyak 57, memiliki nilai minimum 27867.00, nilai maximum 681884.00,
nilai rata-rata dari Belanja Modal Y 130130.4211 dengan standard deviasi 108107.56612.
4.2.2. Uji Asumsi Klasik a. Uji Normalitas
Uji mmnormalitas dilakukan dengan menggunakan pendekatan grafik berupa histogram dan P-P Plot serta Kolmogorov
Smirnov. Pendekatan Kolmogorov Smirnov menggunakan tingkat signifikan 5 maka jika nilai asymp.sig 2-tailed
diatas nilai signifikan 5 artinya variabel residual berdistribusi
Universitas Sumatera Utara
normal Situmorang dan Lufti, 2012:100-107. Uji ini dilakukan untuk mengetahui distribusi suatu data secara
normal. Hipotesis yang digunakan dalam uji Kolmogorov
Smirnov ini adalah sebagai berikut : H
: Data residual berdistribusi normal H
1
: Data residual tidak berdistribusi normal H
diterima apabila nilai signifikansinya lebih besar dari 0,05, sedangkan H
ditolak jika nilai signifikansinya lebih kecil dari 0,05.
Gambar 4.1 Histogram
Universitas Sumatera Utara
Sum ber:
Hasil pengolahan SPSS, data diolah peneliti 2013
Unstandardized Residual
N 57
Normal Parameters
a,b
Mean 0E-7
Std. Deviation 31745.19688212
Most Extreme Differences
Absolute .126
Positive .126
Negative -.069
Kolmogorov-Smirnov Z .949
Asymp. Sig. 2-tailed .328
Gambar 4.2 Normal P-P Plot
Tabel 4.3 One Sample Kolmogorov Smirnov Test
Universitas Sumatera Utara
Hasil analisis metode One Sample Kolmogorov- Smirnov, menunjukkan bahwa nilai Kolmogorov-Smirnov
sebesar 0,949 dan tidak signifikan pada 0,05 karena Asymp. Sig. 2-tailed 0,328 0,05, jadi kita tidak dapat menolak H
yang mengatakan bahwa residual terdistribusi secara normal atau dengan kata lain variabel residual berdistribusi normal.
Uji normalitas juga dapat dilihat dalam grafik histogram di atas. Hasil uji normalitas memperlihatkan bahwa pada grafik
histogram di atas distribusi data mengikuti kurva berbentuk lonceng yang tidak condong skewness ke kiri maupun
condong ke kanan atau bisa disimpulkan bahwa data tersebut normal.
Hasil uji normalitas dengan menggunakan grafik normal plot, terlihat titik-titik menyebar di sekitar garis
diagonal serta penyebarannya agak mendekati dengan garis diagonal sehingga dapat disimpulkan bahwa data dalam model
regresi terdistribusi secara normal. Semua hasil pengujian melalui analisis grafik dan statistik di atas menunjukkan hasil
yang sama yaitu normal.
c. Uji Multikolinearitas
