41
normal. Jika nilai signifikansinya lebih kecil dari 0,05 maka distribusi data adalah tidak normal. Hasil uji Kolmogorov-Smirnov dapat dilihat pada tabel
4.2. Berdasarkan output SPSS di bawah ini terlihat bahwa nilai asymp sig 2- tailed adalah 0,711 dan di atas nilai signifikan 0,05 dengan kata lain variabel
residual berdistribusi normal.
Tabel 4.2 Uji
One-Sample Kolmogorov-Smirnov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 57
Normal Parameters
a,b
Mean ,0000000
Std. Deviation ,10318747
Most Extreme Differences Absolute
,093 Positive
,070 Negative
-,093 Kolmogorov-Smirnov Z
,700 Asymp. Sig. 2-tailed
,711
Diolah oleh penulis 2015
4.3.2 Uji Multikolinearitas
Uji Multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen. Model regresi
yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Untuk dapat melihat tidaknya multikolinearitas dengan melihat angka
Tolerance dan Variance Inflation Factor VIF, kriterianya jika nilai Tolerance 0,1 dan nilai VIF 10, maka variabel tersebut mempunyai
42
persoalan multikolinearitas dengan variabel bebas lainnya. Apabila nilai Tolerance 0,1 dan nilai VIF 10, maka tidak terjadi multikolinearitas.
Hasil pengujian terhadap multikolinearitas pada penelitian ini dapat dilihat pada tabel 4.3.
Tabel 4.3 Colinearity Statistic
Diolah oleh Penulis 2015 Hasil uji statistik nilai Tolerence menunjukkan ada variabel
independen yang memiliki nilai Tolerance kurang dari 0,10 yaitu Belanja Modal dengan nilai Tolerence 0,098 dan ada nilai Variance Inflation Factor
VIF yang menunjukkan nilai VIF lebih besar dari 10 yaitu Belanja Modal dengan nilai VIF 10,168. Hasil pengujian tersebut menunjukkan terjadinya
Multikolinearitas. Karena data yang diolah menunjukkan multikolinearitas maka data ditransformasikan ke bentuk Logaritma Natural.
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Tolerance
VIF 1 Constant
5,631 ,193
29,117 ,000
BM -4,182E-12
,000 -,687
-1,994 ,051
,098 10,168
PAD 4,555E-12
,000 1,079
3,799 ,000
,145 6,903
DAU 5,993E-13
,000 ,191
1,028 ,309
,337 2,966
43
Tabel 4.4 Colinearity Statistic Setelah Transformasi
Diolah oleh penulis 2015 Hasil uji statistik setelah transformasi dengan logaritma natural, nilai
Tolerence menunjukkan tidak ada variabel independen yang memiliki nilai Tolerance kurang dari 0,10 dan demikian juga hasil perhitungan Variance
Inflation Factor VIF yang menunjukkan nilai VIF lebih kecil dari 10.
Tabel 4.5 Covariance Matrix
Coefficient Correlations
a
Model DAU_Natural
BM_Natural PAD_Natural
1 Correlations
DAU 1,000
-,323 -,534
BM -,323
1,000 -,458
PAD -,534
-,458 1,000
Covariances DAU
,003 -,001
-,001 BM
-,001 ,002
-,001 PA
-,001 -,001
,001
Diolah oleh penulis 2015
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Tolerance
VIF 1 Constant
1,481 1,087
1,362 ,179
BM -,058
,042 -,288
-1,382 ,173
,339 2,952
PAD ,076
,026 ,671
2,875 ,006
,270 3,699
DAU -,004
,058 -,015
-,069 ,945
,306 3,265
44
Berdasarkan tabel 4.5 maka kita dapat melihat hasil besaran korelasi antar variabel dependen tampak bahwa hanya variabel Dana Alokasi Umum
yang mempunyai korelasi cukup tinggi dengan variabel Pendapatan Asli Daerah dengan tingkat korelasi - 0,534 atau sekitar 53,4 . Oleh karena
korelasi ini masih dibawah 95 , maka dapat dikatakan tidak terjadi multikolinearitas
4.3.3 Uji Autokorelasi
