Berdasarkan hasil pengujian di atas diketahui bahwa data telah terdistribusi secara normal, dimana nilai Asymp. Sig. 2-tailed = 0,120 0,05. Jika data sudah
berdistribusi normal maka analisa pengujian selanjutnya bisa diteruskan.
5.3.1.2. Uji Multikolinearitas
Ada tidaknya masalah multikolinearitas dalam sebuah model regresi dapat dideteksi dengan nilai VIF variance inflactor factor dan nilai toleransi
tolerance. Suatu model regresi dikatakan bebas dari masalah multikolinearitas jika mempunyai nilai VIF lebih kecil dari 10 dan mempunyai nilai tolerance di
atas 0,1 Ghozali, 2006. Dalam model regresi ini, hasil uji multikolinearitas dapat dilihat dari tabel berikut ini :
Tabel 5.12 Uji Multikolinearitas Coefficientsª
Model Correlations
Collinearity Statistics Zero-order
Partial Part
Tolerance VIF
1 Constant
DAU .663
.622 .470
.418 2.391
DAK .037
-.554 -.394
.684 1.461
LLPDYS .625
.345 .218
.534 1.874
Dependent Variable: DF
Sumber : Lampiran Hasil Olah SPSS Nilai VIF dan tolerance pada tabel 5.12 di atas menunjukkan bahwa semua
variabel dalam penelitian ini tidak mengalami multikolinearitas. Hal ini ditunjukkan oleh nilai VIF keempat variabel tersebut yang besarnya kurang dari
10, dan nilai tolerance jauh melebihi angka 0,1. Dengan hasil tersebut maka langkah selanjutnya bisa diteruskan.
5.3.1.3. Uji Autokorelasi
Untuk mendeteksi terjadinya autokorelasi dilakukan perbandingan nilai Durbin-Watson DW-statistik dengan nilai DW-tabel. Nilai DW-statistik dalam
Universitas Sumatera Utara
penelitian ini dapat diketahui dengan melihat koefisien korelasi DW-statistik DW-test melalui uji Durbin-Watson pada tabel berikut ini:
Tabel 5.13 Uji Durbin Watson
Model Change Statistics
Durbin- Watson
R Square Change
F Change df1
df2 Sig. F Change
1 .651
83.135 3
134 .000
1.834 a. Predictors: Constant, LLPDYS, DAK, DAU
b. Dependent Variable: DF
Sumber : Lampiran Hasil Olah SPSS Berdasarkan tabel 5.13 di atas menunjukkan bahwa nilai DW-statistik yang
didapatkan sebesar 1,834. Untuk mengetahui ada tidaknya autokorelasi dapat dilakukan dengan uji Durbin Watson, yaitu dengan membandingkan nilai DW dari
hasil regresi dengan nilai dL dan dU dari tabel Durbin Watson. Nilai tabel batas bawah dL Durbin Waston pada jumlah observasi 138 dengan jumlah independen
3 adalah 0,346 dan batas atasnya dU sebesar 1,834. Besaran ini akan menghasilkan nilai 4 - dU = 4 – 1,834 = 2,166 dan 4 - dL = 4 – 0,346 = 3,654.
Hasil ini dalam tabel menunjukan tanpa kesimpulan atau 4-dU dw ≤ 4-dL atau
dapat ditulis dengan 2,166 1,834 ≤ 3,621. Untuk mendeteksi terjadinya
autokorelasi, angka ini kemudian diklasifikasikan menurut kriteria yang ditentukan sesuai dengan tabel ini:
Tabel 5.14 Pengukuran Autokorelasi Durbin Watson
Kesimpulan
Kurang dari 0,379 0,380 sampai dengan 1,494
1,495 sampai dengan 2,506 Ada autokorelasi
Tanpa kesimpulan
Tidak ada autokorelasi
Universitas Sumatera Utara
2,507 sampai dengan 3,621 Lebih dari 3,622
Tanpa kesimpulan Ada autokorelasi
Untuk menilai ada atau tidaknya autokorelasi, nilai Durbin-Watson statistik yang didapatkan dari penghitungan pada table 5.14 di atas, yang menunjukkan
nilai sebesar 1,834 diklasifikasikan menurut kreteria pengukuran autokorelasi pada tabel di atas. Dilihat dari tabel tersebut, pengukuran autokorelasi dalam
penelitian ini menunjukkan bahwa tidak terjadi autokorelasi dalam model regresi ini.
5.3.1.4. Uji Heteroskedastisitas
