68
dapat dipergunakan sesuai dengan kehendak dan inisiatif pemerintah daerah demi kelancaran penyelenggaraan urusan daerahnya Bastian, 2012.
4.2.2 Hasil Uji Asumsi Klasik 4.2.2.1 Hasil Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengangggu atau residual memiliki distribusi normal.Pengujian
normalitas mengggunakan uji Kolmogorov-Smirnov. Tabel 4.3
Hasil Uji Kolmogorov- Smirnov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 95
Normal Parameters
a
Mean .0000000
Std. Deviation 2.98713908
Most Extreme Differences
Absolute .084
Positive .084
Negative -.050
Kolmogorov-Smirnov Z .822
Asymp. Sig. 2-tailed .509
a. Test distribution is Normal.
Sumber: Output SPSS
Hasil uji statistik non-parametric Kolmogorov-Smirnov seperti ditampilkan dalam Tabel 4.3, menunjukkan besarnya nilai Kolmogorov-Smirnov
adalah 0,822 dan nilai Asymp.Sig. 2-tailed 0,509 dengan nilai signifikan yang ditetapkan 0,05 yang berarti data residual terdistribusi secara normal.
4.2.2.2 Hasil Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dari model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual suatu pengamatan dengan pengamatan
yang lain. Ada atau tidaknya heteroskedastisitas terlihat melalui scatterplot pada Gambar 4.4 di bawah ini.
Universitas Sumatera Utara
69
Gambar 4.4 Scatterplot
Sumber: Output SPSS
Gambar 4.4 merupakan scatterplot yang memperlihatkan bahwa titik-titik menyebar secara acak serta tersebar baik di atas maupun di bawah angka 0 pada
sumbu Y maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi.
4.2.2.3 Hasil Uji Multikolonieritas
Uji Multikolonieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen multikolinearitas yang
dapat diketahui atau dideteksi dengan memanfaatkan statistik korelasi Variance Inflation Factor VIF.VIF dalam hal ini merupakan suatu harga koefisien statistik
yang menunjukkan pada Collinearity. Berikut merupakan hasil uji
multikolinearitas.
Universitas Sumatera Utara
70
Tabel 4.5 Hasil Uji Multikolonieritas
Coefficients
a
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1Constant DBH-X1
.242 4.133
PE-X2 .188
5.317 BM-X3
.403 2.481
a. Dependent Variable: KINERJAKEUANGAN-Y
Sumber: Output SPSS
Pada tabel 4.5 menujukkan hasil uji multikolinearitas masing – masing variabel independen memiliki VIF tidak lebih dari 10 dan nilai Tolerance tidak
kurang dari 0,1. Jadi dapat dinyatakan bahwa antara variabel dana bagi hasil, pertumbuhan ekonomi dan belanja modal tidak terjadi multikolinearitas dan dapat
digunakan dalam penelitian.
4.2.2.4 Hasil Uji Autokorelasi
Uji Autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam suatu model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan
pada periode t-1 atau sebelumnya.Uji autokorelasi dilakukan menggunakan uji Durbin-Watson pada model regresi seperti ditunjukkan di bawah ini.
Tabel 4.6 Hasil Uji Durbin-Watson
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .911
a
.830 .824
3.03598 1.831
a. Predictors: Constant, BM-X3, DBH-X1, PE-X2 b. Dependent Variable: KINERJAKEUANGAN-Y
Sumber: Output SPSS
Universitas Sumatera Utara
71
Dari table 4.6 menunjukkan hasil uji autokorelasi Durbin-Watson, skor DW sebesar 1,831. Nilai n = 95 dan variabel independen 3 k=3; taraf
signifikansi sebesar 5; maka di tabel Durbin-Watson akan didapatkan nilai sebagai berikut lihat lampiran 9.
Tabel 4.7 Durbin Watson Test Bound
k=3 N
dL dU
15 .
. 95
0,814 .
. 1,602
1,750 .
. 1,732
Oleh karena itu, dU DW 4 – dU yaitu 1,732 ≤1,831≤2,2684 – 1,732 dan
nilai DW lebih kecil daripada 4 – dL yaitu 2,398 4 – 1,602.Dengan demikian dapat disimpulkan tidak terdapat adanya autokorelasi diantara data pengamatan
dalam penelitian ini.
4.2.3 Hasil Analisis Regresi 4.2.3.1 Hasil Analisis Regresi Sederhana
