47
tidak dapat menggambarkan varian populasinya. Untuk mendeteksi ada tidaknya autokorelasi dengan dilakukan uji Durbin-Watson.
Jika nilai Durbin Watson berada diantara -2 sampai +2 berarti tidak ada autokore
lasi”.
5.7.3 Model Regresi Linear Berganda
Pengujian hipotesis dalam penelitian ini menggunakan model analisis regresi berganda Multiple Regression Analysis. Regresi ini bertujuan untuk
menguji pengaruh antara satu variabel terhadap variabel lain. Regresi linear berganda memiliki satu variabel dependen dan lebih dari satu variabel
independen. Regresi linear berganda bertujuan untuk mengetahui arah hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen, apakah
masing-masing variabel independen berhubungan positif atau negatif dan untuk memprediksi nilai dari variabel dependen, apabila nilai variabel independen
mengalami kenaikan atau penurunan. Menurut Lubis 2007 menyatakan bahwa “model regresi linear berganda dikatakan model yang baik jika model
tersebut memenuhi asumsi normalitas data dan terbebas dari asumsi-asumsi klasik statistik, baik itu multikolinearitas, autokorelasi dan heteroskedastisitas”.
3.7.4 Model Pengujian Hipotesis
3.7.4.1 Uji - F Uji Signifikansi Simultan
Menurut Priyatno 2009 uji ini merupakan “uji koefisien regresi secara
serentak. yang bertujuan untuk dapat mengetahui dan menjelaskan pengaruh
Universitas Sumatera Utara
48
variabel independen dan variabel moderating terhadap variabel dependen secara serentak, apakah pengaruhnya signifikan atau tidak
”. Menurut Ghozali 2006 menyatakan bahwa :
uji F menunjukkan apakah semua variabel independen atau bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama
terhadap variabel dependen. Hipotesis nol H yang diuji adalah
apakah semua parameter dalam model sama dengan nol atau Ho : b1 = b2 = ...... = bk = 0 artinya apakah semua variabel independen bukan
merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen. Hipotesis alternatif Ha tidak semua parameter secara simultan sama
dengan nol
atau Ha : b1 ≠ bk ≠ 0 artinya semua variabel independen secara simultan merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel
dependen. Dasar pengambilan keputusan menurut Priyatno 2009 adalah : “jika F
hitung ≤ F tabel maka Ho diterima , F hitung F tabel maka H ditolak”.
3.7.4.2 Uji – t uji Signifikansi Parsial
Menurut Ghozali 2006 menyatakan bahwa : uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh
satu variabel independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen. Hipotesis nol H
yang hendak diuji adalah apakah suatu parameter bi sama dengan nol atau H
: bi = 0 artinya apakah suatu variabel independen bukan merupakan
penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen. Hipotesis alternatif Ha parameter suatu variabel tidak sama dengan nol atau
Ha : bi ≠ 0 artinya variabel tersebut merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen.
Menurut Priyatno 2009 uji ini juga bertujuan untuk menguji masing- masing variabel secara parsial terhadap variabel dependen, apakah berpengaruh
signifikan atau tidak”. Dasar pengambilan keputusan adalah “jika t hitung ≤ t tabel maka Ho diterima , t hitung t tabel maka H
ditolak”.
Universitas Sumatera Utara
49
3.7.4.3 Koefisien Determinasi R
