3 2
1
β β
β =Koefisien regresi
Term error
3.5 Hipotesis Model
Berdasarkan model analisis, maka hipotesis yang dapat diambil sebagai berikut :
1. artinya : Jika terjadi kenaikan pada X
1
investasi, maka Y PDRB akan mengalami kenaikan cateris paribus
2. 2
∂ X
Y artinya : Jika terjadi kenaikan pada X
2
pengeluaran pemerintah, maka Y PDRB akan mengalami kenaikan cateris paribus.
3.
3 ∂
∂ X
Y
artinya : Jika terjadi kenaikan pada X
3
tenaga kerja, maka Y PDRB akan mengalami penurunan, cateris paribus.
3.6 Test of Goodness of fit Uji kesesuaian
Untuk melihat goodness of fit dari hipotesa tersebut maka perlu dilakukan uji statistik yaitu :
3.6.1 Koefisien Determinasi R
2
Koefisien determinasi menunjukkan besarnya pengaruh variabel bebas secara serentak terhadap variabel terikat. Menurut Sumodiningrat 2002, R
2
adalah sebuah
Universitas Sumatera Utara
fungsi yang tidak pernah menurun nondecreasing dari jumlah variabel bebas yang terdapat dalam model regresi. Bertambahnya jumlah variabel bebas, maka R
2
akan meningkat dan tidak pernah menurun. Menurut Algifari 1997, untuk
menginterpretasikan koefisien determinasi dengan memasukkan pertimbangan banyaknya variabel independen dan sampel yang digunakan dalam penelitian,
khususnya dalam model regresi linier berganda, menggunakan koefisien determinasi yang telah disesuaikan Adjusted R
2
. Adapun untuk mengetahui variabel bebas yang berpengaruh paling dominan
terhadap variabel terikat, dilakukan dengan melihat harga koefi sien β. Semakin besar
koefisien β suatu variabel bebas, maka akan semakin besar pengaruhnya terhadap variabel terikat. Nilai R
2
berkisar antara 0 sampai 1 0R
2
1.
3.6.2 Uji F-Statistik
Uji F-Statistik ini dilakukan untuk melihat seberapa besar pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat. Untuk pengujian ini digunakan hipotesis sebagai
berikut: :
= 0
:
Pengujian ini dilakukan dengan membandingkan nilai F-hitung dengan F-tabel dengan kriteria sebagai berikut :
Ho : =
= 0
Universitas Sumatera Utara
diterima jika , artinya variabel bebas secara parsial
tidak mempengaruhi variabel terikat. Ho :
ditolak jika , artinya variabel bebas secara parsial
mempengaruhi variabel terikat.
Nilai F-hitung dapat diperoleh dengan rumus :
k n
R k
R F
hitung
− −
− =
2 2
1 1
Dimana : R
2
= Koefisien determinasi k = jumlah variabel independen
n = jumlah sampel
Universitas Sumatera Utara
Gambar 3.1. Kurva Uji F – Statistik
3.6.3 Uji t – statistik
Pengujian tingkat signifikansi dari masing-masing koefisien regresi digunakan uji t-test yaitu :
- Ho : bi = 0, artinya variabel independen tidak mempengaruhi variabel dependen.
- Ha : bi 0, artinya variabel independen mempengaruhi variabel depanden secara positif.
- Ha : bi 0, artinya variabel independen mempengaruhi variabel dependen secara negatif.
bi i
hitung
S b
b t
− =
Universitas Sumatera Utara
Dimana : = koefisien variabel independen ke-i
= nilai hipotesis nol
bi
S = Standar deviasi dari variabel independen ke-i Kriteria pengambilan keputusan :
a. Jika t-hitung t tabel, maka Ho diterima dan Ha ditolak, artinya secara parsial
tidak ada pengaruh yang berarti antara variabel independen terhadap variabel dependen.
b. Jika t-hitung t tabel, maka Ho ditolak dan Ha diterima, artinya secara parsial
terdapat pengaruh yang berarti antara variabel independen terhadap variabel dependen.
Ha diterima Ha diterima
Ho diterima
Gambar 3.2. Kurva uji t – statistic 3.7
Uji Penyimpangan Asumsi Klasik
Universitas Sumatera Utara
Menurut Gujarati, 2003 mengemukakan beberapa asumsi klasik yang harus dipenuhi untuk suatu hasil estimasi regresi linear agar hasil tersebut dapat dikatakan
baik dan efisien. Adapun asumsi klasik yang harus dipenuhi antara lain :
1. Model regresi adalah linear, yaitu linear I dalam parameter.
2. Residual variabel penggangu µ mempunyai nilai rata-rata nol
3. Homokedastisitas atau varian dari µ adalah konstan
4. Tidak ada autokorelasi antara vaiabel pengganggu µ
5. Kovarian antara µ dan variabel independen
adalah nol 6.
Jumlah data harus lebih banyak dibandingkan dengan jumlah parameter yang akan diestimasi
7. Tidak ada multikolinearitas
8. Variabel pengganggu harus berdistribusi normal atau stokastik
Berdasarkan kondisi tersebut di dalam ilmu ekonometrika, agar suatu model dikatakan baik dan sahih maka perlu dilakukan beberapa pengujian seperti di bawah
ini :
a. Uji multikolinearitas Multikolinearity
Kategori