Pengujian Statistik

3.9 Pengujian Statistik

Selain uji asumsi klasik, juga dilakukan uji statistik yang dilakukan untuk mengukur ketetapan fungsi regresi dalam menaksir nilai aktualnya. Uji statistic dilakukan dengan koefisien determinasinya ( ), pengujian koefisien regresi secara serentak (uji F), dan pengujian koefisien regresi secara individual (uji t).

3.9.1 Koefisien Determinasi ( )

Dalam suatu penelitian atau observasi, perlu dilihat seberapa jauh model yang terbentuk dapat menerangkan dependen variaelnya. Koefisien determinasi merupakan suatu ukuran yang dapat dipergunakan untuk keperluan tersebut. Nilai koefisien dterminasi merupakan suatu ukuran yang menunjukkan besar sumbangan dari variabel independen terhadap variabel dependen, atau dengan kata lain koefisien determinasi mengukur variasi turunan Y yang diterangkan oleh Dalam suatu penelitian atau observasi, perlu dilihat seberapa jauh model yang terbentuk dapat menerangkan dependen variaelnya. Koefisien determinasi merupakan suatu ukuran yang dapat dipergunakan untuk keperluan tersebut. Nilai koefisien dterminasi merupakan suatu ukuran yang menunjukkan besar sumbangan dari variabel independen terhadap variabel dependen, atau dengan kata lain koefisien determinasi mengukur variasi turunan Y yang diterangkan oleh

bertujuan untuk mengetahui seberapa jauh kemampuan model dalam

menerangkan variasi variabel tak bebas, dimana 0 < R2 < 1 sehingga kesimpulan yang diambil adalah:

1. Nilai R2 yang kecil atau mendekati nol, berarti kemampuan variabel- variabel bebas dalam menjelaskan variabel-variabel tak bebas sangat terbatas.

2. Nilai R2 mendekati satu, berarti variabel-variabel bebas memberikan hampir semua informasi untuk memprediksi variasi variabel tak bebas.

Koefisien determinasi merupakan salah satu kriteria memilih model yang baik, namun koefisien determinasi memiliki kelemahan, yaitu bias terhadap jumlah variabel independen yang dimasukkan dalam model. Setiap tambahan satu variabel independen maka R2 pasti akan meningkat tidak peduli apakah variabel tersebut berpengaruh secara signifikan terhadap variabel dependen atau tidak. Maka dianjurkan untuk menggunakan adjusted R2 pada saat mengevaluasi model regresi yang terbaik. Nilai adjusted R2 dapat naik atau turun apabila satu variabel independen ditambahkan ke dalam model (Imam Gozali, 2005).

3.9.2 Uji Signifikansi Simultan (Uji f)

Uji F bertujuan untuk menunjukkan apakah semua variabel bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel tak bebas. Hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut:

H0 : β1 = β2 = ….= βk = 0 H1 : tidak semua koefisien secara simultan > 0 Dengan demikian keputusan yang diambil adalah : Terima H0 jika F statistik < nilai F tabel, artinya suatu variabel bebas

bukan merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel tak bebas.

Terima H1 jika nilai Fstatistik > nilai F tabel, artinya nilai suatu variabel bebas merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel tak bebas.

3.9.3 Uji Signifikasi Individual (Uji t)

Uji t bertujuan untuk mengetahui seberapa jauh pengaruh suatu variabel bebas secara individual dalam menjelaskan variasi variabel tak bebas. Hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut :

Ho : B0 = 0 tidak erpengaruh H1 : B1 > 0, B2>0, B3>0, B4>0, berepngaruh dan positif H1 : B1<0, B2<0, B3<0, B4<0, berpengaruh dan negative H0 : A=0, tidak berpengaruh H1: A1>0, A2>0, A3>0, A4>0, A5>0, berpengaruh dan positif H1 : A1<0, A2<0, A3<0, A4<0, A5<0, berpengaruh dan negative Dengan demikian keputusan yang diambil adalah : Terima H0 jika t statistic < nilai tabel, artinya suatu variabel bebas bukan

merupakan oenjelas yang signifikan terhadap variabel tak bebas. Terima H1 jika nilai t statistic > nilai tabel, artinya nilai suatu variael bebas merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel tak bebas.

Menurut Ghozali (2005), cara melakukan uji t adalah sebagai berikut :

1. Bila jumlah degree of freedoom (df) adalah atau lebih, dan derajat kepercayaan sebesar 5 persen, maka H0 yang menyatakan B1=0 dapat ditolak bilai nilai t lebih besar dari 2 (dalam niali absolut). Dengan kata lain menerima hipotesis alternative yang menyatakan bahwa suatu variabel independen secara individual mempengaruhi variabel dependen.

2. Membandingkan nilai statistik t dengan titik kritis menurut tabel. Apabila nilai statistik t hasil perhitungan yang lebih tinggi dibandingkan dengan nilai tabel, maka menerima hipotesis alternative yang menyatakan bahwa suatu variabel independen secara individual mempengaruhi dependen.