Page 344 - Jurnal Penelitian MTsN 6 Jakarta

4.1.3.3 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk melihat apakah terdapat
ketidaksamaan varians residual pada setiap tingkat prediktor. Berdasarkan
hasil uji Glejser (atau metode Scatterplot) diperoleh nilai signifikansi untuk
setiap variabel > 0,05, yang berarti model tidak mengalami
heteroskedastisitas. Hasil perhitungan uji heteroskedastisitas dapat dilihat
pada tabel 6 dibawah ini.
Tabel 6. Hasil Perhitungan Uji Heteroskedastisitas
Variabel Nilai Sig.
Independen (Glejser) Kesimpulan
X1 0,412 Tidak terjadi heteroskedastisitas
X2 0,327 Tidak terjadi heteroskedastisitas
X3 0,294 Tidak terjadi heteroskedastisitas
X4 0,386 Tidak terjadi heteroskedastisitas
Z 0,351 Tidak terjadi heteroskedastisitas
Keterangan:
X1 = Desain E-Commerce
X2 = Persepsi Kemanfaatan dan Kemudahan
X3 = Pengaruh Sosial dan Fasilitasi Teknologi
X4 = Perilaku Konsumen Digita
Z = Inovasi Lynk
Y = Keberlanjutan UMKM
Hasil uji Glejser menunjukkan bahwa seluruh variabel independen
memiliki nilai signifikansi lebih besar dari (0,412-0,351 > 0,05). Dengan
demikian, tidak ditemukan gejala heteroskedastisitas dalam model regresi.
Artinya, varians residual bersifat homogen pada setiap tingkat variabel
independen, dan model regresi layak digunakan untuk analisis regresi linear
berganda.
4.1.3.4 Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi dilakukan untuk melihat ada tidaknya korelasi
antara residual periode satu dengan periode sebelumnya. Pengujian
dilakukan menggunakan Durbin-Watson Test (DW Test). Hasil
menunjukkan nilai DW sebesar (nilai DW) yang berada di antara du < DW
< 4 – du, sehingga model dinyatakan bebas autokorelasi. Hasil perhitungan
uji autokorelasi dapat dilihat pada tabel 7 dibawah ini.

Tabel 7. Hasil Perhitungan Uji Autokorelasi
Nilai Nilai
Durbin–
Model Watson Batas Batas 4 – du Kriteria Kesimpulan
Regresi Bawah Atas
(DW)
(dl) (du)
Model du <
Regresi 1,873 1,567 1,725 2,275 DW < Tidak terjadi
autokorelasi
Berganda (4 – du)
Nilai Durbin–Watson (DW) yang diperoleh sebesar 1,873, dengan
batas atas (du) sebesar 1,725 dan nilai (4 – du) sebesar 2,275. Karena nilai
DW berada di antara du dan (4 – du), maka dapat disimpulkan bahwa tidak
terdapat autokorelasi pada model regresi.

13