pinjaman dan jumlah modal kerja yang terbebas dari penyimpangan multikolonier. Sedangkan pada variabel jumlah anggota X
1
mempunyai nilai VIF 10 berarti variabel tersebut terkena multikolonier.
4.2.2.2 Analisis Dengan Menghilangkan Variabel Jumlah Anggota X
1
Dalam analisis sebelumnya yang dilakukan dengan menggunakan tiga variabel independen dan satu variabel dependen ternyata terjadi
multikolonieritas, maka salah satu cara mengatasinya adalah dengan menghilangkan salah satu atau beberapa variabel independennya [Ghozali :
2004]. Dengan demikian dalam analisis selanjutnya variabel independen yang tidak diuji dalam penelitian ini adalah variabel jumlah anggota X
1
.
1. Multikolonieritas
Multikolonieritas berarti terjadi korelasi mendekati sempurna antar variabel independen. Jika variabel indepeden saling berkorelasi, maka
variabel-variabel ini tidak orthogonal. Identifikasi secara statistik ada atau tidaknya gejala multikolonier dapat dilakukan dengan menghitung
Variance Inflation Factor VIF. Dari hasil pengujian terhadap gejala multikolonieritas diperoleh hasil sebagai berikut :
Tabel 4.7 : Hasil Uji Multikolonieritas
Variabel Bebas Tolerance
VIF Jumlah Pinjaman X
2
Jumlah Modal Kerja X
3
0,000 0,000
4,490E3 4,490E3
Sumber : Lampiran 5
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Dari tabel diatas dapat diketahui bahwa nilai VIF untuk variabel independen mempunyai nilai VIF lebih kecil dari 10 [Ghozali, 2006 : 91],
yang berarti bahwa pengujian asumsi klasik dalam penelitian ini sudah terbebas dari penyimpangan multikolonier. Maka selanjutnya dilakukan
analisis dengan dua variabel independen dan satu variabel dependen.
2. Autokorelasi
Autokorelasi digunakan untuk menguji suatu model apakah antara variabel penganggu masing-masing variabel bebas saling mempengaruhi.
Uji ini dapat dilakukan dengan menggunakan uji Durbin Watson. Adapun pedoman model regresi untuk mendeteksi ada tidaknya autokorelasi
menurut besaran DW Durbin Watson yaitu : 1.
Nilai D-W dibawah -2 berarti diindikasikan ada autokorelasi positif. 2.
Nilai D-W diantara -2 sampai 2 berarti diindikasikan tidak ada autokorelasi.
3. Nilai D-W diatas 2 berarti diindikasikan ada autokorelasi negatif.
Berikut ini hasil uji Durbin Watson DW test adalah sebagai berikut :
Tabel 4.8 : Hasil Uji Durbin Watson
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .943
a
.889 .816
6991325.909 1.766
a. Predictors: Constant, Jumlah Modal Kerja, Jumlah Pinjaman b. Dependent Variable: Sisa Hasil Usaha
Sumber : Lampiran 5
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Berdasarkan tabel 4.8 diatas menunjukkan bahwa hasil uji autokorelasi dengan nilai Durbin Watson menunjukkan nilai DW sebesar 1,766,
dimana nilai tersebut terletak diantara -2 1,766 2. Sehingga dapat disimpulkan bahwa didalam data penelitian ini tidak ditemukan gejala
autokorelasi yang serius baik yang bernilai positif maupun negatif. Oleh sebab itu tahapan pengolahan data dapat segera dilanjutkan.
3. Heterokedastisitas
