67
Pada grafik normal probability plot di atas terlihat bahwa titik-titik atau data menyebar dis sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal tersebut.
Hal ini berarti bahwa data berdistribusi secara normal.
b. Uji Multikoliniearitas
Uji multikoliniearitas berguna untuk mengetahui apakah pada model regresi yang diajukan telah ditemukan korelasi yang kuat antarvariabel
independen. Jika terjadi korelasi yang kuat, terdapat masalah multikoliniearitas yang harus diatasi. Multikolinearitas dapat juga dilihat dari a nilai tolerance dan
lawannya b variance inflation factor VIF. Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen
lainnya. Tolerance mengukur variabilitas variabel independen yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Nilai cutoff yang umum
dipakai untuk menunjukkan adanya multikolinearitas adalah nilai tolerance 0.10 atau sama dengan nilai VIF 10.
Tabel 4.9 Uji Multikolinearitas
Sumber : Diolah dari SPSS, 2016
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients T
Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Tolerance
VIF 1
Constant .005
.026 .185
.854 PAD
1.296 .052
.983 24.906
.000 .309
3.232 DAU
-.011 .032
-.017 -.350
.729 .198
5.061 DAK
-.034 .090
-.011 -.377
.708 .595
1.682 DBH
-.042 .033
-.048 -1.248
.219 .327
3.062 a. Dependent Variable: TKKD
Universitas Sumatera Utara
68
Tabel 4.9 di atas menunjukkan nilai tolerance dari masing–masing variabel adalah PAD 0,309, DAU 0,198, DAK 0,595 dan DBH 0,327
tolerance 0,10. Untuk VIF, PAD bernilai 3,232; DAU bernilai 5,061; DAK bernilai 1,682 dan DBH bernilai 3,062 VIF 10. Ini artinya tidak terjadi
multikoliniearitas di antara variabel independen dalam penelitian ini.
c. Uji Heteroskedastisitas
Uji heterokedasititas dilakukan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi telah terjadi ketidaksamaan varian dari residual suatu pengamatan ke
pengamatan yang lainnya. Model regresi yang baik adalah model regresi yang memiliki persamaan variance residual atau homokedastisitas.
Uji heteroskedastisitas dilakukan dengan cara melihat grafik scattter plot antara variabel dependen yaitu ZPRED dengan residualnya SRESID. Dasar
analisisnya: 1
Jika ada pola-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.
Universitas Sumatera Utara
69
Gambar 4.3 Residual Plot
Dari gambar 4.2 di atas terlihat grafik yang menunjukkan tidak ada pola jelas yang terbentuk. Titik-titik pada grafik menyebar di atas dan dibawah angkal nol
sumbu Y, maka dapat disimpulkan tidak terjadi heteroskedastisitas atau terjadi homokedastisitas.
d. Uji Autokorelasi
