61
alokasi umum adalah 458,5234 dan 243,056. Diketahui dana bagi hasil minimum adalah 7,35, dan maksimum 374,03. Sementara rata-rata dan standar deviasi dari
dana bagi hasil adalah 41,8395 dan 46,89739. Diketahui dana alokasi khusus minimum adalah 17,81, dan maksimum 104,69. Sementara rata-rata dan standar
deviasi dari dana alokasi khusus adalah 48,1787 dan 18,55175. Diketahui nilai pendapatan asli daerah minimum adalah 1,91, dan maksimum 1515,69. Sementara
rata-rata dan standar deviasi dari pendapatan asli daerah adalah 77,9579 dan 207,01866. Diketahui nilai belanja daerah minimum adalah 107,26, dan
maksimum 4366,47. Sementara rata-rata dan standar deviasi dari belanja daerah adalah 745,7609 dan 567,046.
4.3 Uji Asumsi Klasik
4.3.1 Uji Asumsi Normalitas
Dalam penelitian ini, uji normalitas terhadap residual dengan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov. Tingkat signifikansi yang
digunakan � = , . Dasar pengambilan keputusan adalah melihat angka
probabilitas �, dengan ketentuan sebagai berikut.
Jika nilai probabilitas � ≥ 0,05, maka asumsi normalitas terpenuhi.
Jika probabilitas 0,05, maka asumsi normalitas tidak terpenuhi.
Universitas Sumatera Utara
62
Tabel 4.2 Uji Normalitas One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual N
165 Normal Parameters
a,,b
Mean .0000000
Std. Deviation .09593298
Most Extreme Differences Absolute .074
Positive .074
Negative -.062
Kolmogorov-Smirnov Z .946
Asymp. Sig. 2-tailed .332
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Perhatikan bahwa berdasarkan Tabel 4.2, diketahui nilai probabilitas p
atau Asymp. Sig. 2-tailed sebesar 0,332. Karena nilai probabilitas p, yakni 0,332,
lebih besar dibandingkan tingkat signifikansi, yakni 0,05. Hal ini berarti asumsi normalitas dipenuhi.
Gambar 4.1 Uji Normalitas dengan Pendekatan Normal Probability Plot
Universitas Sumatera Utara
63
Pada normal probability plot Gambar 4.1, titik-titik menyebar cukup dekat pada garis diagonal, maka disimpulkan bahwa asumsi normalitas dipenuhi.
Gambar 4.2 Histogram Dependent Variabel
Gambar 4.3 di atas terlihat bahwa Histogram dari penelitian ini sudah terdistribusi normal karena grafiknya seimbang ke kiri dan ke kanan atau
tidak condong kekiri atau kekanan, melainkan ketengah dengan bentuk seperti lonceng.
4.3.2 Uji Multikolinearitas
Untuk memeriksa apakah terjadi multikolinearitas atau tidak dapat dilihat dari nilai variance inflation factor VIF. Nilai VIF yang lebih dari
10 diindikasi suatu variabel bebas terjadi multikolinearitas Ghozali, 2013.
Universitas Sumatera Utara
64
Tabel 4.3 Uji Asumsi Multikolinearitas
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1 Constant
Dana Alokasi Umum
.304 3.287
Dana Bagi
Hasil .488
2.050 Dana Alokasi
Khusus .630
1.586 Pendapatan
Asli Daerah .480
2.085
Perhatikan bahwa berdasarkan Tabel 4.3, nilai VIF dari dana alokasi umum adalah 3,287, nilai VIF dari dana bagi hasil adalah 2,050,
nilai VIF dari dana alokasi khusus adalah 1,586, dan nilai VIF dari pendapatan asli daerah adalah 2,085. Karena masing-masing nilai VIF
tidak lebih besar dari 10, maka tidak terdapat gejala multikolinearitas yang berat.
4.3.3 Uji Heteroskedastisitas
