Bentuk hipotesisnya secara matematis adalah sebagai berikut :
1
∂ ∂
LogX LogY
artinya apabila terjadi kenaikan pada X
1
, maka Y akan mengalami kenaikan, ceteris paribus.
2
∂ ∂
LogX LogY
artinya apabila terjadi kenaikan pada X
2
, maka Y akan mengalami kenaikan, ceteris paribus.
3.5.2 Test of Goodness of Fit Uji Kesesuaian 3.5.2.1 Koefisien Determinasi R-Square
Koefisien determinasi R-Square yaitu angka yang menunjukkan besarnya kemampuan varians atau penyebaran dari variabel-variabel independen yang
menerangkan variabel dependen atau angka yang menunjukkan seberapa besar
variabel dependen dipengaruhi oleh variabel-variabel independennya.
Besarnya nilai koefisien determinasi adalah antara 0 hingga 1 0R²1, dimana nilai koefisien mendekati 1, maka model tersebut dikatakan baik karena
semakin dekat hubungan antara variabel independen dengan variabel dependennya.
3.5.2.2 Uji F-statistik Uji keseluruhan
Uji F atau uji keseluruhan ini dilakukan untuk menguji signifikansi pengaruh dari semua variabel bebas secara keseluruhan terhadap variabel tak
bebasnya. Disamping menguji berarti atau tidaknya variabel-variabel bebas secara bersamaan, uji F juga sekaligus menguji koefisien determinasinya R². Dengan
Universitas Sumatera Utara
demikian, hasil uji F yang signifikan akan menyebabkan nilai R² yang diperoleh secara statistik tidak sama dengan nol.
Untuk pengujian ini digunakan hipotesis sebagai berikut : Ho : βi = β2 = 0
Ha : βi = β2 0 Hasil pengujian akan menunjukkan :
• Apabila Nilai Sig α toleransi, maka Ha diterima, yang artinya setiap
variabel bebas secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel tak bebasnya.
• Apabila Nilai Sig α toleransi, maka Ho diterima, yang artinya setidaknya
satu dari variabel bebas berpengaruh terhadap variabel tak bebasnya. Nilai F-hitung diperoleh dengan rumus :
F-hitung = 1
1
2 2
k n
R k
R −
− −
Dimana : R
2
= Koefisien determinasi k = Jumlah variabel independen
n = Jumlah sampel
3.5.2.3 Uji t-statistik Uji Parsial
Uji t-statistik merupakan suatu pengujian yang bertujuan untuk mengetahui tingkat signifikansi variabel-variabel independen terhadap variabel
dependen secara parsial. Dalam hal ini, digunakan hipotesis sebagai berikut :
Universitas Sumatera Utara
Ho : β1; β2 = 0 Ha : β1; β2 ≠ 0
Ho akan diterima Ha ditolak pada tingkat kepercayaan tertentu jika Nilai Sig.
α toleransi, dengan demikian variabel bebas yang diuji tidak mempengaruhi variabel terikat tidak signifikan. Sebaliknya Ho akan ditolak Ha diterima pada
tingkat kepercayaan tertentu jika Nilai sig α toleransi sehingga variabel bebas
yang diuji mempengaruhi variabel dependen signifikan. Nilai t-hitung diperoleh dengan rumus sebagai berikut :
t-hitung = bi
S bi
Dimana : bi
= Parameter yang diestimasi Sbi = Standart error yang diuji
Sbi = Simpangan baku dari variabel independen ke-i
3.5.3 Uji Penyimpangan Asumsi Klasik 3.5.3.1 Multikolinearitas
