Tabel 4.4 Uji Kolmogrov-Smirnov
Sumber : Data diolah
Dari tabel 4.4 dapat dilakukan uji :
Kolmogrov – Smirnov Z 1,97
X1 Pajak Ekspor =
1,032 1,97 X2 Jumlah Produksi
= 0,711 1,97
Y Volume Ekspor =
0,948 1,97
Asymp Sig 2.Tailed Level Sig. 5 0,05
X1 Pajak Ekspor =
0,237 0,05 X2 Jumlah Produksi
= 0,693 0,05
Y Volume Ekspor =
0,330 0,05 Maka dapat disimpulkan bahwa seluruh data dalam penelitian ini
terdistribusi dengan normal.
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Ln Pajak Ekspor X1
Ln Jumlah Produksi X2
Ln Volume Ekspor Y
N 32
32 32
Normal Parameters
a,b
Mean 1.7700
9.5001 9.7433
Std. Deviation .37079
.15722 .16433
Most Extreme Differences
Absolute .182
.126 .168
Positive .100
.077 .077
Negative -.182
-.126 -.168
Kolmogorov-Smirnov Z 1.032
.711 .948
Asymp. Sig. 2-tailed .237
.693 .330
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
2. Uji Multikolinearitas
Model regresi linear berganda harus terbebas dari multikolinearitas untuk setiap variabel independennya. Identifikasi keberadaan multikolinearitas ini dapat
didasarkan pada beberapa kriteria, yaitu :
1. Nilai tolerance dan variance inflation faktor VIF, dimana nilai
VIF tidak lebih dari 10 dan nilai tolerance tidak kurang dari 0,1.
Tabel 4.5 Uji Multikolinearitas
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1
Constant
Ln Pajak Ekspor X1 .993
1.007 Ln Jumlah Produksdi X2
.993 1.007
Sumber : Data diolah Hasil perhitungan pada tabel 4.5 nilai tolerance memperlihatkan bahwa
masing-masing variabel independen tidak ada yang memiliki nilai yang kurang dari 0,1 dan nilai VIF tidak lebih dari 10 yang berarti syarat ini terpenuhi.
2. Koefisien korelasi antar variabel bebas harus lemah
Tabel 4.6 Korelasi Variabel Pajak Ekspor, Jumlah Produksi, Volume Ekspor
Sumber : Data diolah
Diperoleh nilai koefisien korelasi antar variabel bebas yaitu 0,084. Untuk
menafsirkan nilai tersebut digunakan tabel berikut :
Tabel 4.7 Kategori Korelasi
Skala Nilai Koefisien Kategori Korelasi
0,76 – 1,00
Sangat Kuat 0,51
– 0,75 Kuat
0,26 – 0,50
Lemah 0,00
– 0,25 Sangat Lemah
Dari tabel 4.7 tersebut diketahui nilai korelasi antar variabel independen
adalah sangat lemah. 3.
Nilai R
2
yang menunjukkan nilai yang lebih kecil dari koefisien korelasi simultan R.
Correlations
Y X1
X2 Pearson
Correlation Y
1.000 .289
.391 X1
.289 1.000
.084
X2 .391
.084 1.000
Sig. 1-tailed Y
. .240
.096 X1
.240 .
.324 X2
.096 .324
. N
Y 32
32 32
X1 32
32 32
X2 32
32 32
