Tabel 4.25. Hasil Uji Glejser
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t-stat
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
-2.154 .999
-2.155 .036
Pembangunan Kawasan Industri
Sei Mangkei .204
.073 .373
2.788 .108
a. Dependent Variable : AbsUt Perkembangan Tempat-tempat Usaha Sumber : Data Primer Diolah, 2012
Dari Tabel 4.25. terlihat, bahwa variabel bebas pembangunan Kawasan Industri Sei Mangkei dengan signifikansi 0,108 lebih besar dari 0,05, sehingga
dapat disimpulkan bahwa antara variabel bebas pembangunan Kawasan Industri Sei Mangkei dengan variabel terikat perkembangan tempat-tempat usaha tidak
terjadi heteroskedastisitas
4.6.3. Uji Normalitas dan Heteroskedastisitas Pembangunan Kawasan Industri Sei Mangkei Terhadap Pendapatan Masyarakat
a. Uji Normalitas
Dari hasil pengujian diperoleh bahwa model regresi yang digunakan dalam penelitian ini telah memenuhi syarat normalitas. Hal ini dapat dilihat dari grafik
normal Histogram dan Uji One Sample Kolmogorov-Smirnov Test berikut ini :
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.17. Grafik Normal Histogram of Regression Standardized Residual
Dari grafik normal Histogram pada gambar 4.17 tersebut, menunjukkan data residual terdistribusi normal yang dilihat dari gambar berbentuk lonceng
yang hampir sempurna simetris. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa model regresi yang digunakan telah memenuhi asumsi normalitas secara normal
atau tidak terjadi penyimpangan. Demikian juga dengan menggunakan uji One Sample Kolmogorov-Smirnov
Test terdistribusi secara normal diperoleh hasil sebagai berikut :
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.26. Uji One Sample Kolmogorov-Smirnov Test
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstadardized Residual
N 50
Normal Parameters
a,,b
Mean 13.14
Std. Deviation 1.142
Most Extreme Differences
Absolute .099
Positive .089
Negative -.099
Kolmogorov-Smirnov Z .697
Asymp. Sig. 2-tailed .717
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Sumber : Data Primer Diolah, 2012
Dari Tabel 4.26. terlihat, bahwa nilai Asymp. Sig. 2-tailed sebesar 0,717 atau lebih besar dari 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa model regresi tersebut
di atas memenuhi asumsi normalitas.
b. Uji Heteroskedastisitas
Uji ini digunakan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians residual pada suatu periode pengamatan ke periode
pengamatan lain. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas. Cara mendeteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat
grafik scatter plot berikut ini ;
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.18. Grafik Scatter Plot Uji Heterokedastisitas Hipotesis Ketiga
Dari grafik scatter plot dalam gambar 4.18. menunjukkan bahwa titik-titik menyebar secara acak dan tidak membentuk suatu pola tertentu yang jelas serta
tersebar baik di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y, hal ini dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisita pada model regresi.
Pengambilan keputusan Glejser yaitu bahwa jika variabel independen signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dependen, maka akan ada
indikasi terjadi heteroskedastisitas. Jika variabel independen tidak signifikan terhadap variabel Absolut Ut AbsUt 5 0,05, maka dalam model regresi
tidak mengarah pada heteroskedastisitas, sebagaimana terlihat pada Tabel 4.31. berikut ini :
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.27. Hasil Uji Glejser
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t-stat
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
-.970 1.397
-.694 .491
Pembangunan Kawasan Industri
Sei Mangkei -.140
.102 -.194
1.373 .176
a. Dependent Variable : Absut Pendapatan Masyarakat Sumber : Data Primer Diolah, 2012
Dari Tabel 4.27. terlihat, bahwa variabel bebas pembangunan Kawasan
Industri Sei Mangkei dengan signifikansi 0,176 lebih besar dari 0,05, sehingga dapat disimpulkan bahwa antara variabel bebas pembangunan Kawasan Industri
Sei Mangkei dengan variabel terikat pendapatan masyarakat tidak terjadi heteroskedastisitas.
4.7. Pengujian Hipotesis 4.7.1. Pembangunan Kawasan Industri Sei Mangkei Mempunyai Peranan
