4.3.1 Uji Multikolinieritas
Uji multikolinearitas adalah suatu keadaan dimana satu atau lebih variabel independent terdapat korelasi atau hubungan dengan variabel independent lainnya
atau dengan kata lain satu atau lebih variabel indenpendent merupakan satu fungsi linear dari variabel lainnya. Salah satu cara untuk menganalisis ada atau tidaknya
pengaruh multikolinearitas dalam penelitian ini dengan melihat hasil program eviews. Dalam model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi kolerasi diantara
variabel bebas, yang ditunjukkan dengan nilai Variance Inflation Factor VIF di sekitar angka satu dan angka tolerance yang mendekati 1 satu.
Tabel 4.3. Hasil Uji Multikolinieritas
Corr. Matrix LUKM
MUKM TUKM
PKUKM LUKM
1.0000 -0,1791
-0,4177 0,0139
MUKM -0.1791
1.0000 -0,0853
0,4495 TUKM
-0.4177 -0.0853
1.0000 0,1766
PKUKM 0.0139
0.4495 0.1766
1.0000
Tabel 4.3 memperlihatkan bahwa nilai koefisien korelasi, antara LUKM dan MUKM sebesar -0,1791, korelasi antara LUKM dan TUKM sebesar -0,4177,
korelasi antara LUKM dan PKUKM sebesar 0,0139, korelasi antara MUKM dan TUKM sebesar -0,0853, korelasi antara MUKM dan PKUKM sebesar 0,0139 dan
korelasi antara TUKM dan PKUKM sebesar 0,1766. Melihat rendahnya nilai koefisien korelasi maka diduga tidak terdapat masalah muultikolinieritas.
4.3.2 Uji Heteroskedastisitas
Universitas Sumatera Utara
Berdasarkan tabel 4.4 diatas diperoleh nilai probabilitas adalah = 0,230184. Artinya nilai probabilitas lebih besar dari derajat kepercayaan
α = 10 persen, maka hipotesis nol diterima, artinya tidak mengandung masalah
heteroskedastisitas.
Tabel 4.4. Hasil Uji Heteroskedastisitas
White Heteroskedasticity Test: F-statistic
1.418342 Probability 0.246183
ObsR-squared 10.52354 Probability
0.230184 Test Equation:
Dependent Variable: STD_RESID2 Method: Least Squares
Sample: 1 30 Included observations: 30
Variable Coefficient
Std. Error t-Statistic
Prob. C
227.9298 227.8643
1.000287 0.3286
MUKM -11.70912
14.93882 -0.783805
0.4419 MUKM2
0.187053 0.323924
0.577460 0.5698
LUKM 53.96284
80.87618 0.667228
0.5119
Universitas Sumatera Utara
LUKM2 -6.530551
11.67414 -0.559403
0.5818 TUKM
-21.34717 26.84840
-0.795100 0.4355
TUKM2 0.729310
1.302191 0.560064
0.5814 PKUKM
0.422722 1.075140
0.393179 0.6982
PKUKM2 0.001600
0.005872 0.272436
0.7879 R-squared
0.350785 Mean dependent var 45.79970
Adjusted R-squared 0.103464 S.D. dependent var
56.91095 S.E. of regression
53.88645 Akaike info criterion 11.05496
Sum squared resid 60978.74 Schwarz criterion
11.47532 Log likelihood
-156.8244 F-statistic 1.418342
Durbin-Watson stat 1.733555 ProbF-statistic
0.246183
Uji normalitas dilakukan untuk mengetahui apakah data penelitian berdistribusi normal dengan hasil sebagai berikut :
Gambar 4.1. Hasil Uji Normalitas
1 2
3 4
5 6
7
-10 -5
5 10
15 Series: Standardized Residuals
Sample 1 30 Observations 30
Mean 0.335568
Median -1.625758
Maximum 14.61630
Minimum -12.18545
Std. Dev. 6.874774
Skewness 0.355519
Kurtosis 2.419506
Jarque-Bera 1.053186
Probability 0.590614
Universitas Sumatera Utara
Berdasarkan Uji Jarque-Bera, nilai jarque Bera adalah 1,053186 dan nilai probabilitasnya adalah 0,590614 artinya bahwa nilai probabilitas lebih besar dari
derajat kepercayaan α = 10 persen maka hipotesis diterima dengan residual berdistribusi normal.
4.4 Pembahasan
Kategori