a. Analisis Grafik
Gambar 5.7. Normalitas
Berdasarkan pada Gambar 5.7 tersebut Ghozali 2005 menyatakan jika distribusi data adalah normal, maka terdapat titik titik yang menyebar di sekitar garis
diagonal dan penyebarannya mengikuti arah garis diagonalnya. Hasil grafik tersebut terlihat bahwa titik-titik yang menyebar di sekitar garis diagonalnya maka dapat
dinyatakan bahwa residual terdistribusi normal.
b. Uji Statistik
Uji Normalitas bertujuan untuk melihat apakah model regresi, variabel pengganggu atau residual berdistribusi normal. Untuk itu dilakukan uji one sample
Kolmogorov Smirnov Test. Adapun hasil pengujian terdapat pada Tabel 5.2 berikut:
Tabel 5.2. Hasil Pengujian One Sample Kolmogorov Smirnov Test
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
LNPENDAPATAN PERKAPITA
N 75
Normal Parameters
a,,b
Mean 16.1687
Std. Deviation .37075
Most Extreme Differences
Absolute .074
Positive .070
Negative -.074
Kolmogorov-Smirnov Z .643
Asymp. Sig. 2-tailed .802
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
p d f Machine
A pdf w rit er t hat produces qualit y PDF files w it h ease
Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, if you can print from a windows application yo u can use pdfMachine.
Get yours now
Universitas Sumatera Utara
Dari hasil pengujian terlihat pada Tabel 5.2 tersebut terlihat besarnya nilai Kolmogorov Smirnov adalah 0.643 dan signifikansinya pada 0.802 dan nilainya jauh
di atas รก = 0.05. Dalam hal ini berarti H0 diterima yang berarti data residual berdistribusi normal.
5.1.3.2. Uji multikolinearitas Pengujian multikolinearitas dilakukan untuk melihat apakah pada model
regresi ditemukan ada tidaknya korelasi antar variabel bebas. Berdasarkan pada Lampiran 2 terlihat bahwa variabel independen Pajak X1 memiliki nilai VIF sebesar
29,962 dengan tolerance sebesar 0,033, Retribusi X2 memiliki nilai VIF sebesar 27,364 dengan tolerance sebesar 0,037, hal tersebutlah melatar belakangi dilakukan
proses transformasi. Nilai VIF pada variabel Pajak X1 dan Retribusi X2 tersebut menunjukkan terjadinya gejala multikolinieritas diantara variabel independen atau
penyebab multikolinieritas dengan variabel yang lain. Menurut Ghozali 2005 problem multikolinieritas dapat disembuhkan dengan cara menyisihkan variabel
penyebab multikolinieritas dari model penelitian atau melakukan proses transformasi terhadap variabel tersebut. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi
multikolinearitas. Cara mendeteksinya adalah dengan melihat nilai Variance Inflation Factor VIF. Menurut Ghozali 2005, pada umumnya jika VIF 10, maka variabel
tersebut mempunyai persoalan multikolinearitas dengan variabel bebas lainnya.
p d f Machine
A pdf w rit er t hat produces qualit y PDF files w it h ease
Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, if you can print from a windows application yo u can use pdfMachine.
Get yours now
Universitas Sumatera Utara
Tabel 5.3. Uji Multikolinieritas
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Tole
rance VIF
1 Constant
10.471 1.959
5.346 .000
LNPAJAK .051
.065 .183
.794 .431
.156 6.402 LNRETRIBUSI
.201 .072
.578 2.786
.007 .193 5.175
LNHPKDYD -.022
.042 -.061
-.519 .606
.613 1.632 LNLLPADYS
.034 .053
.068 .638
.526 .741 1.350
LNBELANJA MODAL -.006
.088 -.009
-.074 .942
.589 1.696 a. Dependent Variable: LNPENDAPATAN PERKAPITA
Sumber: Lampiran 2 Hasil Output SPSS.
Dari Tabel 5.3 di atas, terlihat bahwa variabel independen yaitu LNPAJAK, LNRETRIBUSI, LNHPKDYD, LNLLPADYS dan LNBELANJA MODAL
mempunyai angka Variance Inflation Factor VIF di bawah angka 10. Hal ini berarti bahwa regresi yang dipakai untuk ke 5 lima variabel independen di atas tidak
terdapat persoalan multikolinieritas. 5.1.3.3. Uji heteroskedastisitas
Model regresi yang baik adalah model regresi yang memiliki kesamaan variance residual suatu periode pengamatan dengan pengamatan yang lain atau
homokesdastisitas, dengan kata lain tidak terjadi heteroskedastisitas.
a. Analisis Grafik Scatterplots
Kategori