69
4.1.3.2. Uji Heteroskedastisitas
Pengujian ini digunakan untuk melihat apakah dalam sebuah model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual dalam rangkaian suatu pengamatan ke
pengamatan lain. Jika varians dari residual suatu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homoskedastisitas, dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas.
Salah satu uji untuk menguji heteroskedastisitas ini adalah dengan melihat penyebaran dari varians residual pada diagram pencar Scatterplot. Hasil uji
heteroskedastisitas dapat dilihat pada Gambar 4.2 berikut.
Gambar 4.2 Scatterplot
Sumber : Hasil Olahan SPSS 21.00, 2016 Dari grafik scatterplots terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak serta
tersebar baik di atas maupun di bawah 0 pada sumbu Y. Hal ini dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi, sehingga model regresi
layak dipakai untuk memprediksi Kemandirian Keuangan Daerah berdasarkan
Universitas Sumatera Utara
70 masukan variabel independen Dana Alokasi Umum, Dana Alokasi Khusus, Dana
Bagi Hasil, Wealth, Belanja Modal dan Leverage. Analisis grafik plots memiliki kelemahan yang cukup signifikan karena
jumlah pengamatan mempengaruhi hasil ploting. Maka kemudian dilakukan Uji Glejser. Hasil Uji Glejser dapat dilihat pada Tabel 4.4 berikut.
Tabel 4.4
Coefficients
a
Model T
Sig. 1
Constant 2.330
.022 DAU
-1.792 .077
DAK -.533
.596 DBH
.226 .822
WEALTH -.043
.966 BMODAL
.815 .417
LEVERAGE -1.675
.098 a. Dependent Variable: absut
Sumber : Hasil Olah SPSS 21.00, 2016
Hasil output SPSS menunjukkan bahwa tidak ada satupun variabel independen yang signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dependen nilai Absolut Ut AbsUt
sehingga tidak terjadi Heteroskedastisitas. Hal ini terlihat dari probabilitas signifikansi pada variabel independen di atas tingkat kepercayaan 5. Jadi dapat
disimpulkan model regresi tidak mengandung adanya Heteroskedastisitas.
Universitas Sumatera Utara
71
4.1.3.3 Uji Autokorelasi
Uji ini bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu
pada periode t-1 periode sebelumnya. Hasil uji Autokorelasi dapat dilihat pada Tabel 4.5.
Tabel 4.5
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .954
a
.910 .904
2.30598 .995
a. Predictors: Constant, LEVERAGE, DBH, DAK, BMODAL, DAU, WEALTH b. Dependent Variable: KKD
Sumber : Hasil Olah SPSS 21.00, 2016
Nilai Durbin-Watson adalah 0.995 berada diantara -2 sampai +2 sehingga
disimpulkan bahwa tidak terdapat autokorelasi antara nilai residual untuk model regresi terhadap variabel Kemandirian Keuangan Daerah.
4.1.3.4 Multikolinearitas
Kategori