normalitas data, autokorelasi, heterokedastisitas dan asumsi-asumsi klasik lainnya. Hasil pengolahan data berdasarkan program tersebut terdiri dari: histogram untuk
menguji normalitas data, hasil uji Dw pada bagian Model Summary untuk menguji autokorelasi dan Scatterplot untuk menguji heterokedastisitas. Adapun hasil analisis
menunjukkan bahwa:
1. Uji Multikolinearitas: Hasil uji multikolinearitas dari variabel-variabel
independen yaitu partisipasi manajer dalam penganggaran dan kinerja manejerial disajikan pada tabel. Yang diambil dari output Coeficient Regresi pada lampiran
sebagai berikut:
Tabel 4.5. Nilai Tolerance dan Variance Inflaction Factor Variabel Tolerance
VIF X1 0,227 4,402
X2 0,198 5,052 X3 0,144 6,935
X4 0,276 3,622 X4 0,168 5,959
X6 0,216 4,619
Berdasarkan tabel tersebut dapat dilihat bahwa nilai tolerance masih berada dibawah angka 1, hal ini menunjukkan koefisien antara variabel independent tidak
terjadi multikolinearitas, demikian pula jika dilihat dari nilai Variane Inflaction Factor VIF juga masih di bawah nilai 10, maka hal berarti tidak terjadi
multikolonearitas pada variabel-variabel independen.
2. Uji Autokorelasi. Hasil pengujian autokorelasi dari variabel-variabel independen
yaitu partisipasi manajer dalam penganggaran dapat dilihat dari nilai Durbin
Muthia Nimphar : Pengaruh Partisipasi Manajer Dalam Penganggaran Terhadap Kinerja Manajerial Di Rumah Sakit Haji Medan Tahun 2008, 2009
USU Repository © 2008
Watson pada lampiran. Menunjukkan bahwa nilai D-W 1,561 yaitu berkisar antara -2 dan 2, berarti tidak ada autokorelasi.
3. Uji Heterokedasitas. Pengujian ini dilakukan dalam sebuah model regresi
apakah dalam sebuah model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual dari suatu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varians dari residual dari
suatu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homokedasitas. Sebaliknya jika varians berbeda maka disebut heterokedasitas. Adapun model
regresi yang baik adalah model regresi yang tidak terjadi heterokedasitas. Dari grafik Scatterplot yang disajikan dalam gambar berikut yang diambil dari
lampiran terlihat titik-titik menyebar secara acak dan tidak membentuk pola tertentu dan jelas. Hal ini berarti tidak terjadi heterokedasitas pada model regresi,
sehingga model regresi layak dipakai untuk memprediksi variabel dependen yaitu kinerja manajerial berdasarkan variabel independen.
Scatterplot Dependent Variable: Kinerja Manajerial
Regression Standardized Predicted Value
1.5 1.0
.5 0.0
-.5 -1.0
-1.5 -2.0
Regressi on S
tudenti z
ed Resi dual
2 1
-1 -2
-3
Gambar 4.1. Scatterplot Uji Heterokedasitas
Muthia Nimphar : Pengaruh Partisipasi Manajer Dalam Penganggaran Terhadap Kinerja Manajerial Di Rumah Sakit Haji Medan Tahun 2008, 2009
USU Repository © 2008
4. Uji Normalitas. Pengujian dilakukan untuk menguji apakah dalam sebuah model
