data dalam model regresi terdistribusi secara normal. Hasil dari transformasi di atas menunjukkan bahwa variabel-variabel yang tidak normal dapat dinormalkan dengan
cara melogaritma naturalkan data. Setelah data sudah menunjukkan data yang memenuhi asumsi normalitas maka pengujian dapat dilanjutkan dengan pengujian
parametrik.
b. Uji Multikolinearitas
Dalam penelitian ini, untuk mendeteksi ada tidaknya gejala multikolinearitas adalah dengan melihat nilai tolerance dan variance inflation factor VIF, serta
menganalisis matrik korelasi variabel-variabel independen. Besarnya tingkat kolinearitas yang masih dapat ditolerir, yaitu: Tolerance 0.10, dan Variance
Inflation Factor VIF 10. Berikut disajikan tabel hasil pengujian:
Tabel 4.5 Coefficients untuk LN_HS = fLN_LA, LN_TAK, LN_AKO, LN_AKI,
LN_AKP Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity
Statistics B
Std. Error
Beta Tolerance VIF
1 Constant
2.063 .909
2.270 .027
LN_LA .444
.071 .594 6.227
.000 .737 1.356
LN_TAK .139
.106 .137 1.319
.192 .623 1.606
LN_AKO .186
.166 .115 1.118
.268 .631 1.585
LN_AKI .195
.125 .136 1.561
.124 .884 1.131
LN_AKP .058
.099 .052
.583 .562
.840 1.190 a. Dependent Variable: LN_HS
Hasil perhitungan nilai tolerance menunjukkan variabel independen memiliki nilai tolerance 0,10 yaitu 0,737 untuk variabel LN_LA, 0,623 untuk variabel
LN_TAK, 0,631 untuk variabel LN_AKO, 0,884 untuk variabel LN_AKI dan 0,840 untuk variabel LN_AKP yang berarti tidak terjadi korelasi antar variabel independen.
Hasil perhitungan VIF juga menunjukkan hal yang sama dimana variabel independen memiliki nilai VIF kurang dari 10 yaitu 1,356 untuk variabel LN_LA, 1,606 untuk
variabel LN_TAK, 1,585 untuk variabel LN_AKO, 1,131 untuk variabel LN_AKI, 1,190 untuk variabel LN_AKP. Berdasarkan tabel tersebut dapat disimpulkan bahwa
tidak ada multikolinearitas antar variabel independen dalam model ini.
Tabel 4.6 Cofficients Correlations untuk LN_HS = fLN_LA, LN_TAK, LN_AKO,
LN_AKI, LN_AKP Coefficient Correlations
a
Model LN_AKP LN_LA LN_AKO LN_TAK LN_AKI
1 Correlations LN_AKP
1.000 .127
-.091 .213
.228 LN_LA
.127 1.000
-.017 -.066
.083 LN_AKO
-.091 -.017
1.000 .012
.099 LN_TAK
.213 -.066
.012 1.000
.041 LN_AKI
.228 .083
.099 .041
1.000 Covariances LN_AKP
.014 .001
-.001 .003
.003 LN_LA
.001 .007
.000 .000
.001
LN_AKO -.001
.000 .016
.000 .002
LN_TAK .003
.000 .000
.011 .001
LN_AKI .003
.001 .002
.001 .015
a. Dependent Variable: LN_HS
Melihat hasil besaran korelasi antar variabel independen tampak bahwa variabel LN_AKP mempunyai korelasi sebesar 0,127 atau sekitar 12,7 dengan
variabel LN_LA, -0,091 atau sekitar 9,1 dengan variabel LN_AKO, 0,213 atau sekitar 21,3 dengan variabel LN_TAK, dan 0,228 atau sekitar 22,8 dengan
variabel LN_AKI. Variabel LN_LA mempunyai korelasi sebesar -0,017 atau sekitar 1,7 dengan variabel LN_AKO, -0,066 atau sekitar 6,6 dengan variabel LN_TAK.
Variabel LN_AKO mempunyai korelasi sebesar 0,099 atau sekitar 9,9 dengan variabel LN_AKI. Variabel LN_TAK mempunyai korelasi sebesar 0,041 atau sekitar
4,1 dengan variabel LN_AKI. Variabel LN_AKI mempunyai korelasi sebesar 0,083 atau sekitar 8,3 dengan variabel LN_LA. Hasil dari coefficient correlations tersebut
menunjukkan tidak ada korelasi yang tinggi umumnya diatas 0,95, maka hal ini merupakan indikasi tidak adanya multikolinearitas.
c. Uji Heteroskedastisitas
