Tabel 4.7 Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized
Residual N
60 Normal Parameters
a
Mean .0000000
Std. Deviation .36910414
Most Extreme Differences Absolute
.117 Positive
.117 Negative
-.076 Kolmogorov-Smirnov Z
.908 Asymp. Sig. 2-tailed
.382 a. Test distribution is Normal.
Sumber : Hasil Penelitian, 2011 Data Diolah Tabel 4.7 memperlihatkan bahwa nilai Asymp.Sig2-tailed adalah
sebesar 0,382 lebih besar dari taraf nyata α = 0,05. Dengan demikian
dapat disimpulkan bahwa data residual berdistribusi normal.
2. Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas dilakukan untuk mengetahui apakah terdapat hubungan linier antara variabel bebas. Hasil pengujian multikolinieritas
dijelaskan dalam Tabel 4.8
Tabel 4.8 Collinearity Statistics
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity
Statistics B
Std. Error Beta
Tolerance VIF 1
Constant 11.288
3.441 3.281
.002 LN_PRODUKSI
.574 .169
.426 3.402
.001 .927
1.078 LN_PROMOSI
-.047 .052
-.112 -.915
.364 .978
1.023 LN_HONOR
.011 .050
.027 .218
.828 .930
1.075 LN_PEMBINAAN_
AGEN .025
.097 .032
.258 .797
.960 1.042
a. Dependent Variable: LN_PENDAPATAN_PREMI
Sumber : Hasil Penelitian, 2011 Data Diolah Tabel 4.8 memperlihatkan bahwa semua variabel bebas tidak terkena
masalah multikolinieritas. Hal ini diperlihatkan dari nilai Variance Inflation Factor VIF masing-masing variabel bebas yakni biaya
produksi, biaya promosi, honor dan kesejahteraan agen serta biaya pembinaanpendidikan agen adalah lebih kecil dari 5 VIF 5. VIF
adalah ukuran yang menunjukkan setiap variabel independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya.
3. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi dilakukan untuk menguji apakah pada model regresi terdapat korelasi kesalahan antara kesalahan pengganggu pada periode
ke-t dan kesalahan pengganggu pada periode sebelumnya periode ke t-1. Gejala autokorelasi dideteksi dengan menggunakan Durbin
Watson test. Kriteria pengambilan keputusan uji autokorelasi ditunjukkan dalam Tabel 4.9 sebagai berikut :
Tabel 4.9 Kriteria Pengambilan Keputusan
Hipotesis nol Keputusan
Jika Tidak ada autokorelasi positif
Tolak 0 DW dl
Tidak ada autokorelasi positif No decision
dl ≤ DW ≤ du
Tidak ada korelasi negatif Tolak
4-dl DW 4 Tidak ada korelasi negatif
No decision 4-du
≤ DW ≤ 4-dl Tidak ada autokorelasi positif atau
negatif Tidak ditolak du DW 4-du
Sumber: Ghozali 2005:96 Keterangan :
du = batas atas dl = batas bawah
Kriteria yang menunjukkan bahwa tidak terjadi autokorelasi adalah d
u
DW 4-d
u
Ghozali, 2005:96. Hasil pengujian autokorelasi yang dilakukan dengan SPSS ditampilkan pada Tabel 4.10.
Tabel 4.10 Hasil Uji Autokorelasi
Model Summary
b
Model R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin-Watson 1
.448
a
.201 .143
.38229 1.587
a. Predictors: Constant, LN_PEMBINAAN_AGEN, LN_HONOR, LN_PROMOSI, LN_PRODUKSI
b. Dependent Variable: LN_PENDAPATAN_PREMI
Sumber : Hasil Penelitian, 2011 Data Diolah Tabel 4.10 menunjukkan bahwa nilai Durbin Watson adalah
sebesar 1,587. Sedangkan hasil pengujian menurut tabel adalah sebagai berikut :
n = jumlah sampel = 60 k = jumlah variabel bebas = 4
Pada tingkat signifikansi α = 0,05 diperoleh d
u
= 1,558 d
u
DW 4-d
u
= 1,558 1,587 2,442
→ memenuhi kriteria
Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi masalah autokorelasi pada model regresi penelitian ini.
4. Uji Heteroskedastisitas
