nilai Asymp.Sig 2-tailed sebesar 0,885 atau probabilitas diatas 0,05. Hal ini berarti bahwa H
diterima, yang berarti data residual berasal dari distribusi normal. Setelah dilakukan pengujian melalui analisa grafik dan statistik maka
diperoleh hasil normal sehingga asumsi normalitas terpenuhi dan dapat dilanjutkan dengan pengujian asumsi klasik berikutnya pada data.
4.2.2.2 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antara variabel bebas independen. Model regresi
yang baik seharusnya terbebas dari korelasi di antara variabel bebas. Multikolinearitas dapat dilihat dari nilai variance inflation factor VIF dan
tolerance. Suatu model dikatakan terbebas dari korelasi apabila VIF 10 dan tolerence 0,1. Dari pengujian model regresi diperoleh hasil untuk masing-
masing variabel yang ditampilkan pada tabel 4.4
Tabel 4.4 dapat dilihat bahwa nilai tolerance dan VIF dari variable Pendapatan Asli Daerah adalah sebesar 0,930 dan 1,075. Untuk variabel Dana
Tabel 4.4 Coefficients
a
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1 Constant
LNPAD .930
1.075 LNDAU
.983 1.017
LNDAK .901
1.110 LNDBH
.844 1.185
a. Dependent Variable: LNKKD
Universitas Sumatera Utara
Alokasi Umum adalah sebesar 0,983 dan 1,017. Variabel Dana Alokasi Khusus adalah sebesar 0,901 dan 1,110. Variabel Dana Bagi Hasil adalah sebesar 0,844
dan 1,185. Oleh karena itu, dapat disimpulkan dalam model ini tidak terdapat masalah multikolinearitas antara variabel bebas karena nilai tolerance berada di
bawah 1 dan nilai VIF jauh di bawah angka 10.
4.2.2.3 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. Untuk mendeteksi ada tidaknya autokorelasi maka dilakukan pengujian dilakukan dengan menggunakan
uji Run Test. Uji run test sebagai bagian dari statistik non parametrik dapat pula digunakan untuk menguji apakah antara residual terdapat korelasi yang tinggi.
Jika antara residual tidak terdapat hubungan korelasi, maka dikatakan bahwa residual adalah acak atau random. Run test digunakan untuk melihat apakah data
residual terjadi secara random atau tidak sistematis
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.5 Hasil Uji Run Test KKD
Runs Test
Unstandardized Residual
Test Value
a
-.07321 Cases Test Value
20 Cases = Test Value
20 Total Cases
40 Number of Runs
19 Z
-.481 Asymp. Sig. 2-tailed
.631
Sumber : Hasil olahan SPSS 17.00, 2014
Hasil output SPSS pada tabel 4.4 menunjukkan nilai test -0,07321 dengan nilai asymptonic significance sebesar 0,631
. Nilai ini lebih besar dari 0,005 ρ 0,05. Hal ini menunjukkan distribusi data residual dalam penelitian bersifat
random atau tidak terjadi autokorelasi antara nilai residual untuk model regresi terhadap variabel dependen KKD.
4.2.2.4 Uji Heteroskedastisitas
