68 pada grafik histogram, data menunjukkan distribusi normal dan pada grafik
normal plot data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal.
4.2.2.3 Uji Autokorelasi
Uji Autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada
periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 sebelumnya jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada masalah autokorelasi Ghozali,
2006.Dalam penelitian ini, pengujian autokorelasi dilakukan dengan menggunakan dengan Runt test, Run Test sebagai bagian dari statistik non-
parametrik dapat pula digunakan untuk menguji apakah antar residual terdapat korelasi yang tinggi.Jika antar residual tidak terdapat hubungan
korelasi maka dikatakan bahwa residual terjadi secara random atau tidak sistematis, Ghozali, 2006.Berikut ini adalah tabel 4.3.yang menunjukkan
hasil uji autokorelasi.
Universitas Sumatera Utara
69
Tabel 4.3. Hasil Uji Autokorelasi
Runs Test
Unstandardized Residual Test Value
a
-0.07446 Cases Test Value
.33 Cases = Test Value
.33 Total Cases
.66 Number of Runs
.28 Z
-1.489 Asymp. Sig. 2-tailed
.137 Sumber: Output SPSS 16
Dari hasil pengujian diperoleh nilai test adalah -0.07446 dengan probabilitas 0,137 yang berarti menunjukkan nilai residual acak atau random,
sehingga dapat disimpulkan tidak terjadi autokorelasi antar nilai residual.
4.2.2.4 Uji Heteroskedasitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu
pengamatan ke pengamatan yang lain. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas dilakukan dengan melihat ada atau tidaknya pola
tertentu pada grafik scatterplot antara SRESID dan ZPRED.Jika terdapat pola tertentu seperti titik-titik yang ada membentuk suatu pola tertentu
yang teratur bergelombang, melebar kemudian menyempit, maka terjadi
Universitas Sumatera Utara
70 heteroskedastis.Adapun hasil uji heteroskedastisitas dalam penelitian ini
dapat dilihat pada gambar 4.2.
Sumber: Output spss 16 Gambar 4.2
Uji Heteroskedasitas
Gambar uji scatter plot diatas menjelaskan bahwa data sampel tersebar secara acak dan tidak membentuk suatu pola tertentu.Data tersebar
baik berada di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y. Hal ini menunjukkan tidak terdapat heterokodestisitas dalam model regresi yang
digunakan.
4.2.3 Hasil Uji Hipotesis
