Definisi Operasional Variabel

a. Uji t

Merupakan pengujian variabel-variabel independent secara individu dilakukan untuk melihat signifikansi dari variabel independen sementara variabel yang lain konstan. Langkah pengujian t test dapat dilakukan dengan 2 (dua) cara yaitu :

1) Perbandingan hasil t table dengan t-hitung.

a) Menyusun formulasi H 0 dan H 1

b) Kriteria pengujian

t tabel

-t tabel

Daerah tolak

Daerah tolak

H 0 : Diterima jika

≤t hitung ≤

H 0 : Ditolak jika -t hitung <

t hitung

Nilai t hitung diperoleh dengan rumus :

b Se

Koefisien regresi

Standar error koefisien regresi

Bila t hitung > t tabel pada kepercayaan tertentu maka H 0 ditolak. Penolakan terhadap H 0 ini berarti bahwa variabel independen yang diuji nyata berpengaruh terhadap variabel dependen.

2) Dengan melihat perbandingan probabilitas t dengan tingkat derajat signifikansi.

a) Jika nilai probabilitas t kurang dari tingkat signifikansi (misalnya 5% = 0,05) maka secara statistik, variable independent tersebut mempunyai pengaruh terhadap variable

(misalnya 5% = 0,05) maka secara statistik, variable independent tersebut tidak pengaruh terhadap variable dependent. Artinya koefisien regresi tersebut tidak signifikan pada tingkat signifikansi 5%.

b. Uji F

Uji F merupakan pengujian secara bersama-sama variabel independen yang dilakukan untuk melihat variabel independen secara keseluruhan terhadap variabel dependen. Langkah – langkah pengujian F test terdapat 2 (dua) macam cara. Penjelasan langkah tersebut adalah sebagai berikut :

1) Dengan membandingkan hasil F-hitung dengan F-tabel

menyusun formula H 0 dan H i

Pengujian dilakukan dengan membandingkan nilai F hitung dengan nilai F tabel. Bila F hitung >F tabel. , maka H 0 ditolak yang berarti bahwa variabel independen secara nyata berpengaruh terhadap variabel dependen secara bersama – sama.

: Banyaknya variable

2) Dengan membandingkan probabilitas F dengan tingkat signifikasi.

a) Apabila hasil probabilitas F kurang dari tingkat signifikansi (misalnya tingkat signifikansi 5% = 0,05) maka dapat disimpulkan bahwa variabel independen secara nyata berpengaruh terhadap variabel dependen secara bersama-sama.

b) Dan apabila hasil probabilitas F lebih dari tingkat signifikansi (misalnya tingkat signifikansi 5% = 0,05) maka dapat disimpulkan bahwa variabel independen secara nyata tidak berpengaruh terhadap variabel dependen secara bersama-sama.

c. Uji Koefisien Determinasi (R 2 )

Untuk mengetahui tingkat ketepatan yang paling baik dalam analisis regresi, dimana hal ini ditunjukkan oleh besarnya koefisien

determinasi (R 2 adjusted) antara nol dan satu.

2. Uji Asumsi Klasik

Persamaan yang baik dalam ekenometrik harus memiliki sifat BLUE (Best Linear Unbiased Estimator) (Gujarati, 1988 : 153). Untuk

Multikolinearitas adalah situasi adanya korelasi variabel- variabel independen diantara satu dengan yang lainnya. Jika tedapat korelasi yang sempurna diantara sesama variabel independen sehingga nilai koefisien korelasi antar variabel independen dengan sesamanya sama dengan satu, maka konsekuensi multikolinearita adalah :

a) Koefisien-koefisien regresi menjadi tidak dapat ditaksir.

b) Nilai standar error setiap koefisien regresi menjadi tidak terhingga. Multikolenearitas berfungsi untuk mengetahui hubungan antara beberapa atau semua variabel yang menjelaskan model regresi. Dalam penelitian ini metode yang digunakan untuk mendeteksi multikolinearitas adalah dengan metode klein, yaitu dengan

membandingkan nilai r 2 dengan nilai R 2 .

a) Jika r 2 >R 2 , maka ada masalah multikolinearitas

b) Jika r 2 <R 2 , maka tidak ada masalah multikolinearitas.

2) Heteroskedastisitas Heteroskedastisitas adalah kondisi dimana sebaran atau varian faktor

sepanjang observasi. Heteroskedastisitas terjadi jika muncul gangguan dalam fungsi regresi sepanjang observasi. Heteroskedastisitas terjadi jika muncul gangguan dalam fungsi regresi

3) Autokolerasi Autokorelasi adalah keadaan dimana terdapat trend di dalam variabel yang diteliti sehingga mengakibatkan e juga mengandung trend. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lain. Autokorelasi terjadi karena adanya korelasi yang kuat antara e t dengan series e t-1 .

Salah satu cara yang digunakan untuk mendeteksi autokorelasi adalah dengan uji Breusch & Godfrey Test (BG test) (Siti Aisyah, 2007).

Langkah-langkah pengujian ini adalah:

a) Estimasi persamaan regresi untuk mendapatkan nilai residual (u t ).

b) Regresi u t terhadap variabel bebas dan u t-i .... u t-p

c) Hitung (n-p) R 2 –X 2 . Jika lebih besar dari tabel chi-square dengan df c) Hitung (n-p) R 2 –X 2 . Jika lebih besar dari tabel chi-square dengan df