81
4.2.2.3. Uji Autokorelasi
Uji Autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi linear ada korelasi antara kesalahan
pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 sebelumnya jika terjadi korelasi, maka
dinamakan ada masalah autokorelasi Ghozali, 2006. Dalam penelitian ini, pengujian autokorelasi dilakukan
dengan menggunakan dengan Runt test, Run Test sebagai bagian dari statistik non-parametrik dapat pula digunakan
untuk menguji apakah antar residual terdapat korelasi yang tinggi. Jika antar residual tidak terdapat hubungan korelasi
maka dikatakan bahwa residual terjadi secara random atau tidak sistematis, Ghozali, 2006.
Berikut ini adalah tabel 4.3. yang menunjukkan hasil uji autokorelasi.
Tabel 4.3. Hasil Uji Autokorelasi
Runs Test
Unstandardized Residual
Test Value
a
.00000 Cases Test Value
23 Cases = Test Value
25 Total Cases
48 Number of Runs
31 Z
1.620 Asymp. Sig. 2-tailed
.105 a. Median
Sumber: Output SPSS 16
Universitas Sumatera Utara
82
Dari hasil pengujian diperoleh nilai test adalah 0.00000 dengan probabilitas 0,105 yang lebih besar dari 0,05 berarti
menunjukkan nilai residual acak atau random, sehingga dapat disimpulkan tidak terjadi autokorelasi antar nilai
residual.
4.2.2.4. Uji Heterokedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari
residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas dilakukan
dengan melihat ada atau tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot antara SRESID dan ZPRED. Jika terdapat pola
tertentu seperti titik-titik yang ada membentuk suatu pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar kemudian
menyempit, maka terjadi heteroskedastis. Adapun hasil uji heteroskedastisitas dalam penelitian ini dapat dilihat pada
gambar 4.2.
Universitas Sumatera Utara
83
Sumber: Output spss 16
Gambar 4.3 Uji Heteroskedatisitas
Gambar uji scatter plot diatas menjelaskan bahwa data sampel tersebar secara acak dan tidak membentuk suatu
pola tertentu. Data tersebar baik berada di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y. Hal ini menunjukkan tidak
terdapat heterokodestisitas dalam model regresi yang digunakan.
4.2.3. Hasil Uji Hipotesis
Kategori