1 jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang membentuk pola tertentu
yang teratur, maka terjadi heteroskedastisitas, 2
jika tidak ada pola yang jelas atau titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka nol pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas
atau terjadi homoskedastisitas.
Menurut Gujarati 1995 dalam Hadi 2006 : 172, “untuk mengetahui adanya masalah heteroskesdatisitas ini kita bisa menggunakan korelasi jenjang Spearman, Park
test, Goldfeld-Quandt test, BPG tast, White test atau Glejser test.” Bila menggunakan korelasi jenjang Spearman, maka kita harus menghitung nilai korelasi untuk setiap
variabel independen terhadap nilai residu, baru kemudian dicari tingkat signifikansinya. Park dan Glejser test memiliki dasar test yang sama yaitu meregresikan kembali nilai
residu ke variabel independen. Menurut Hadi 2006:174, salah satu cara untuk mengurangi masalah
heteroskesdatisitas adalah “menurunkan besarnya rentang range data. Salah satu cara yang bisa dilakukan untuk menurunkan rentang data adalah melakukan transformasi
manipulasi logaritma. Tindakan ini bisa dilakukan bila semua data bertanda positif”.
c. Uji Autokorelasi
Uji ini bertujuan untuk menganalisis apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan tingkat kesalahan
pada periode t-1 Ghozali, 2005:95. Uji ini dilakukan pada penelitian yang
Universitas Sumatera Utara
menggunakan data time series. Oleh karena data dalam penelitian ini merupakan gabungan antara data cross section dan time series, maka harus dilakukan uji
autokorelasi terlebih dahulu. Uji autokorelasi dalam penelitian ini dilakukan dengan uji Durbin-Watson DW.
Pedoman untuk mendeteksi ada tidaknya autokorelasi menurut Ghozali 2005:96 adalah sebagai berikut:
1 Angka D-W di bawah -2 berarti ada autokorelasi positif
2 Angka D-W di antara -2 sampai +2 berarti tidak ada autokorelasi
3 Angka D-W di atas +2 berarti ada autokorelasi negatif
Jika terjadi autokorelasi, maka dapat diatasi dengan cara: a
melakukan transformasi data, b
menambah data observasi.
2. Pengujian Hipotesis a. Model persamaan regresi untuk menguji hipotesis dengan formulasi sebagai berikut :
Y= a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
+ e
Keterangan: Y
= Pertumbuhan ekonomi a
= Konstanta b
= Koefisien regresi
Universitas Sumatera Utara
X
1
= Dana Alokasi Umum X
2
= Dana Alokasi Khusus X
3
= Belanja Modal E
= Error Tingkat kesalahan
b. Uji signifikan parsial t-test
Uji t digunakan untuk menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel penjelas independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel
dependen Ghozali, 2005 : 84. Uji ini digunakan untuk menguji pengaruh variabel independen yaitu dana alokasi umum, dana alokasi khusus dan belanja
modal terhadap variabel dependen yaitu pertumbuhan ekonomi secara parsial. Bentuk pengujiannya adalah
Ho : b
1,
= 0, artinya variable X secara parsial tidak berpengaruh terhadap
variable Y,
Ha : b
1
≠ 0, artinya variable X secara parsial berpengaruh terhadap variable Y. Kriteria pengambilan keputusan menurut Ghozali 2005 : 85 adalah sebagai
berikut:
a. apabila nilai probabilitas t hitung 5 dan t hitung t tabel, maka hipotesis
Ha diterima Ho ditolak, b.
apabila nilai probabilitas t hitung 5 dan t hitung t tabel, maka hipotesis Ho diterima Ha ditolak.
Universitas Sumatera Utara
c. Koefisien Determinasi Pengujian koefisien determinasi
