tidak. Untuk menguji apakah data penelitian ini terdistribusi normal atau tidak dapat dideteksi melaui 2 cara yaitu analisis grafik dan uji Kolmogorov-Smirnov.
1.5 Analisis Grafik
Uji Normalitas Gambar 4.5
Hasil pengujian sebagaimana pada Gambar 4.5 tersebut menunjukkan bahwa data residual sudah berdistribusi normal. Hal ini ditunjukkan dengan titik-
titik yang tidak jauh dari garis diagonal.
b. Uji Kolmogorov-Smirnov Tabel 4.8
Uji Kolmogorov-Smirnov
Unstandardized Residual
N 50
Normal Parameters
a
Mean .0000000
Std. Deviation .28851606
Most Extreme Differences Absolute
.092 Positive
.081 Negative
-.092 Kolmogorov-Smirnov Z
.651 Asymp. Sig. 2-tailed
.790
Sumber : Hasil Olahan Data 2013
Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara
Dari hasil pengujian terlihat pada tabel 4.6 tersebut terlihat besarnya nilai Kolomogorov-Smirnov adalah 0,651 dan signifikansinya pada 0,790 dan nilainya
diatas α = 0,05. Suatu model dikatakan berdistribusi normal jika nilai signifikansi dari Kolomogorov-Smirnov lebih besar dari 0,05. Oleh karena itu model ini
dikatakan berdistribusi normal.
4.5.2.2 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas digunakan untuk mengetahui adanya hubungan antara sesama variabel independen atau hubungan linear antar variabel bebas.
Dasar pengambilan keputusan berdasarkan nilai Toleransi dan VIF. Pengujian hipotesis yaitu:
3 Ho: Data X tidak terjadi multikolinearitas.
4 Ha: Data X terjadi multikolinearitas.
Kriteria pengambilan keputusan: 2
Terima Ho jika nilai VIF lebih kecil dari 10 VIF10 dan Nilai Toleransi 0,1
3 Terima Ha jika nilai VIF lebih besar dari 10 VIF10 dan Nilai Toleransi
0,1
Tabel 4.9 Hasil Uji Multikoliniearitas
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1 Constant
Pendapatan .527
1.897 Tarif
.534 1.871
Pelayanan .570
1.754
Sumber : Hasil Olahan Data 2013
Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara
Berdasarkan hasil ouput koefisien di atas menunjukkan bahwa nilai VIF untuk variabel pendapatan sebesar 1,897, variabel tarif sebesar 1,871 dan variabel
pelayanan sebesar 1,754, masing-masing lebih kecil dari 10. Selanjutnya berdasarkan nilai toleransi variabel pendapatan sebesar 0,527, variabel tarif
sebesar 0,534, dan variabel pelayanan sebesar 0,570, masing lebih besar dari 0,1 sehingga Ho diterima yaitu tidak terjadi gejala multikolinearitas.
4.5.2.3 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas digunakan untuk mengetahui ketidaksamaan deviasi standar pada varian dependen pada varian independen. Dalam penelitian
ini metode untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas adalah dengan menggunakan metode grafik.
Gambar 4.6
Dari output di atas dapat diketahui bahwa titik-titik tidak membentuk pola
yang jelas, dan titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y.
Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara
Jadi dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi masalah heteroskedastisitas dalam
model regresi. 4.5.2.4 Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi ini digunakan untuk mendeteksi adanya korelasi antar variabel dependen. menguji terjadinya autokorelasi menggunakan uji Durbin-
Watson. Hipotesis yang digunakan adalah:
1. Ho: Data X tidak terjadi autokorelasi
2. Ha: Data X terjadi autokorelasi
Kriteria pengambilan keputusan: 1.
Terima Ho jika nilai DW terletak antara batas atas atau du dan 4 -du, maka koefisien autokorelasi sama dengan nol, berarti tidak ada
autokorelasi. 2.
Terima Ha jika nilai DW lebih rendah daripada batas bawah dl, maka koefisien autokorelasi lebih besar daripada nol, berarti ada autokorelasi
positif. Bila nilai DW lebih besar daripada 4 -dl, maka koefisien autokorelasi lebih kecil daripada nol, berarti ada autokorelasi negatif.
Tabel 4.10 Hasil Uji Autokorelasi Durbin Watson
Model Std. Error of the
Estimate Change Statistics
Durbin-Watson R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change
1 .29778
.900 137.743
3 46
.000 1.743
Sumber : Hasil Olahan Data 2013
Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara
Berdasarkan tabel output di atas, diketahui bahwa nilai Durbin Watson dari hasil model regresi adalah 1,743. Langkah selanjutnya kita akan melihat nilai
du dan nilai dl. Cara menentukan nilai du dan dl adalah dengan menetapkan nilai kepercayaan 0,05 dengan sampel n 50 dan variabel tidak bebas independen
yang digunakan adalah sebanyak satu. Sehingga diperoleh nilai dl berdasarkan tabel Durbin Watson sebesar dan nilai du sebesar . Sehingga berdasarkan hasil
output, nilai DW berada diantara batas atas d u yaitu du ≤ d ≤ 4- du,
1 .56≤1,743≤2,37, maka koefisien autokorelasi sama dengan nol, berarti tidak ada
autokorelasi positif atau autokorelasi negatif sehingga Ho diterima.
4.6 Pembahasan
