66
kesalahan pada periode t-1. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lain. Masalah ini timbul
karena residual kesalahan pengganggu tidak bebas dari satu observasi ke observasi yang lainnya. Ada beberapa cara untuk mendeteksi ada tidaknya
autokorelasi. Salah satunya yaitu dengan Uji Durbin-Watson DW test. Uji Durbin-Watson banyak digunakan untuk autokorelasi tingkat satu first order
autocorelation dan mensyaratkan adanya intersep dalam model regresi dan tidak ada autokorelasi lagi diantara variabel bebas, yang ditunjukkan dengan
nilai D-W ada diantara nilai du dan 4-du Ghozali,2006:95.
3.5.5 Uji Hipotesis
3.5.5.1 Uji Parsial Uji t
Menurut Ghozali 2006:128 uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel bebas secara individual dalam
menerangkan variabel terikat. Pengujian dilakukan dengan menggunakan significance level 0,05
α=5. Penerimaan atau penolakan hipotesis dilakukan dengan kriteria sebagai berikut :
1. Jika probabilitas signifikansi 0,05 maka keputusan menerima Ho dan menolak Ha koefisien regresi tidak signifikan. Ini berarti bahwa secara
parsial variabel bebas tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel terikat.
2. Jika probabilitas signifikansi ≤ 0,05 maka keputusan menolak Ho dan
menerima Ha koefisien regresi signifikan. Ini berarti secara parsial
67
variabel bebas mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel terikat.
Pengujian juga dilakukan dengan cara membandingkan t
hitung
dengan t
tabel. .
Bila nilai t
hitung
t
tabel
maka Ho ditolak dan Ha diterima, namun bila t
hitung
t
tabel
maka Ho diterima dan Ha ditolak. 3.5.5.2
Uji Simultan Uji F Menurut Ghozali 2006:127 uji pengaruh simultan digunakan untuk
mengetahui apakah variabel bebas secara bersama-sama atau simultan mempengaruhi variabel terikat. Pengujian dilakukan dengan menggunakan
significance level 0,05 α=5. Ketentuan penerimaan atau penolakan
hipotesis adalah sebagai berikut : 1.
Jika probabilitas signifikansi 0,05 maka keputusan menerima hipotesis nol Ho dan menolak hipotesis alternatif Ha. Ini berarti bahwa secara
simultan variabel bebas tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel terikat.
2. Jika probabilitas signifikansi 0,05 maka keputusan menolak hipotesis
nol Ho dan menerima hipotesis alternatif Ha. Ini berarti secara simultan variabel bebas mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel
terikat. Selain dengan cara diatas pengujian juga dilakukan dengan cara
membandingkan F
hitung
dengan F
tabel
. Bila nilai F
hitung
F
tabel
maka Ho ditolak dan Ha diterima, namun bila F
hitung
F
tabel
maka Ho diterima dan Ha ditolak.
68
3.5.5.3 Koefisien Determinasi R
2
Koefisien determinasi R
2
pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel terikat. Koefisien
determinasi disimbolkan dengan R
2
. Nilai R berada diantara 0 nol sampai dengan 1 satu. Nilai R
2
yang kecil berarti kemampuan variabel bebas dalam menjelaskan variasi variabel terikat sangat terbatas. Nilai yang mendekati satu
berarti variabel-variabel bebas memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel terikat. Namun terdapat
kelemahan mendasar penggunaan koefisien determinasi yaitu bias terhadap jumlah variabel independen yang dimasukkan kedalam model, sehingga untuk
mengevaluasi model regresi terbaik digunakan nilai Adjusted R
2
Ghozali, 2006:83.
69
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1 Hasil Penelitian