Teknik Analisis Dan Uji Hipotesis 1. Teknik Analisis
47
Untuk menguji pengaruh variabel bebas X
1,
X
2,
X
3,
X
4
terhadap variabel ter
1. variabel bebas
bel terikat. Den
- erumuskan hipotesis
terikat riabel bebas terhadap
- -
ng nilai F untuk mengetahui hubungan secara simultan i
berikut : Fhitung = KT Regresi Soelistyo, 2001:325
Me g
tentuan : pengamatan
k = Jumlah variabel bebas parameter regresi
KT = Kuadrat Tengah ikat Y dengan prosedur sebagai berikut :
Uji F Uji F dipergunakan untuk menguji pengaruh
secara simultan terhadap varia gan langkah-langkah pengujian sebagai berikut :
M Ho :
1
=
3
=
4
= 0 Tidak terdapat pengaruh variabel bebas terhadap variabel
H
i
:
1
0 Ada pengaruh va variabel terikat
Menentukan level of signifikan sebesar 5 Menghitu
antara variabel bebas dan variabel terikat dengan rumus sebaga
KT Galat -
ng unakan derajat kebebasan
=
n-k-l dengan ke n
= Jumlah Sampel
48
ah pe
F
1, Dasar- Dasar Ekonometrika Gambar 6 : Kurva Distribusi F
Daer nolakan
Daerah penerimaan
Sumber: Soelistyo, 200 , BPFE,
Yogyakarta, Jakarta, hal. 326
F
hitung
≤F
table
, maka Ho diterima dan Hi ditolak, artinya
F
hitung
F
tabel
maka Ho ditolak dan Hi diterima. Artinya variabel bebas secara keseluruhan mempengaruhi variabel
2. riabel bebas
secara Uji t dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut :
t
hitung
=
i
Nachrowi dan Usman, 2006:19
potesis sebagai berikut : Kaidah pengujiannya:
1. Apabila
variabel bebas secara keseluruhan tidak mempengaruhi variabel terikat.
2. Apabila
terikat. Uji t
Uji t dipergunakan untuk menguji pengaruh va parsial terhadap variabel terikat.
Se
Merumuskan hi
49
Ho :
i
= 0 tidak terdapat pengaruh variabel bebas terhadap t
adap vriabel terikat Derajat k
an sebe samaan tersebut :
Dimana
Se n
= Jumlah sampel lah parameter regresi
Ga ar 7 : Kurva Distribusi t
Ho t
2 ; n-k-l
variabel terika Hi :
i
0 ada pengaruh variabel bebas terh ebebas
sar n-k-l, dalam per :
= Koefisien Regresi
= Standart Error
k = Jum
i = Variabel bebas i = 1, 2, 3, 4,5
mb
Ho ditolak Daerah penerimaan Ho ditolak -t
2 ; n-k-l
Sumber: Widarjono, Agus. 2005, Ekonometrika, Teori dan Aplikasi, Edisi Pertama, Ekonosia FE UII, Yogyakarta, hal. 59
Kaidah pengujiannya : 1.
Bila t
hitung
t
table
, maka Ho ditolak dan Hi diterima, yang artinya secara parsial variabel bebas mempengaruhi variabel
terikat.
50
2. Bila t
hitung
≤ t
table
, maka Ho diterima dan Hi ditolak, yang artinya secara parsial tidak ada pengaruh variabel bebas
terhadap variabel terikat. Untuk mengetahui apakah model analisis tersebut layak digunakan
dalam pembuktian selanjutnya dan untuk mengetahui sejauh mana variabel bebas mam
lai adjuste
koefisien nilai determinasi dengan menggunakan rumus: pu menjelaskan variabel terikat maka perlu diketahui ni
d R
2
atau
Jadi R
2
= JK Regresi ………………. Sulaiman, 2004 : 86 JK Total
Karateristik utama dari R
2
adalah : Dimana :
R
2
= koefisien determinasi JK total = jumlah kuadrat
a. Tidak mempunyai nilai negatif
b. Nilainya berkisar antara 0 nol dan 1 satu atau 0 R
2
1
Pendekatan Asumsi BLUE Best Linear Unbiased Estimator
Tujuan utama penggunaan uji asumsi klasik adalah untuk mendapatkan koefisien regresi yang terbaik linier dan tidak bias BLUE,
3.6.
k a ter
uji F yang di ak valid dan secara statistik dapat
m arena bil
jadi penyimpangan terhadap asumsi klasik tersebut, uji t dan lakukannya menjadi tid
engacaukan kesimpulan yang diperoleh. Sifat dari BLUE itu sendiri ialah :
51
a. Best : Pentingnya sifat ini bila diterapkan dalam uji signifikan
data terhadap
dan : Sifat ini dibutuhkan untuk me
b. Linier mudahkan dalam penafsiran.
besar penaksir parameter
iabel bebas atau Best Linier Unbiased Estimator, artinya koefisien
reg terj
a
actor lebih besar dari 10, terdapat multikolinier pada persamaan regresi linier.
b dimana kesalahan
engganggu dalam suatu periode tertentu berkorelasi dengan kesalahan c. Unbiased : Nilai jumlah sampel sangat
diperoleh dari sampel besar kira –kira lebih mendekati nilai parameter sebenarnya.
d. Estimasi : e diharapkan sekecil mungkin. Yang diasumsikan tidak terjadi pengaruh antara var
regresi bersifat BLUE resi pada persamaan tersebut betul-betul linier dan tidak bias atau tidak
adi penyimpangan-penyimpangan persamaan, seperti : Multikolinearitas
Identifikasi secara statistik ada atau tidaknya gejala multikolinier dapat dilakukan dengan menghitung varience inflation factor VIF.
Rumusnya adalah VIF= 11-R
2
VIF Varience inflation factor menyatakan tingkat “pembengkakan” varians. Apabila VIF Varience inflation f
hal ini berarti Pendeteksian multikolinier yang berikutnya adalah dengan mudah
antara variabel bebas yang terjadi korelasi. Autokorelasi
Yang dimaksud dengan autokorelasi yaitu keadaan p
52
2 4
Menolak Ho Bukti
Autokorelasi Positif
M Bukti
enolak Ho Autokorelasi
Negatif Menerima
Atau kedua- Ho atau Ho
duanya
nggu periode yang lain, pengujian autokorelasi dilakukan
2
DW e
t
2
aksir dari setiap residual dari waktu sebelumnya.
Untuk mengetahui ada tidaknya gejala autokorelasi maka perlu dilihat ri
n Durbin Watson Uji DW r 8: Sta
urbin-Watson nggu periode yang lain, pengujian autokorelasi dilakukan
2
DW e
t
2
aksir dari setiap residual dari waktu sebelumnya.
Untuk mengetahui ada tidaknya gejala autokorelasi maka perlu dilihat ri
n Durbin Watson Uji DW r 8: Sta
urbin-Watson pengga
pengga de
dengan menggunakan uji statistik Durbin Watson. ngan menggunakan uji statistik Durbin Watson.
t=n t=n
e
t
– e
t--1
=
t = 2
Widarjono, 2005:181
t=n
t = 1
e
t
– e
t--1 t = 2
= Widarjono, 2005:181
t=n
t = 1
Dimana : e
t
adalah residual perbedaan variabel tak bebas yang sebenarnya dengan variabel tak bebas yang dit
Dimana : e
t
adalah residual perbedaan variabel tak bebas yang sebenarnya dengan variabel tak bebas yang dit
periode waktu. Sedangkan e
t-1
adalah periode waktu. Sedangkan e
t-1
adalah
table krite table krite a p
ti a p
ti enguj
enguj .
. ia
D ia
D G
G amba
amba stik d
stik d
d
Sumber: Suliyanto, 2005, Analisis Data Dalam Aplikasi Pemasaran, Ghalia Indonesia, hal. 86
Daerah keragua-
raguan Daerah
a- keragu
raguan
d
L
d
U
4 – d
U
4 –
d
d
L
53
c elihat apakah ada
pengganggu mempunyai varian yang sama atau tidak. Hal mbangkan sebagai :
Suliyanto, 2005:115
i = 1, 2, 3, 4, …n Apabila didapat varian yang sama maka asumsi homokedastisitas
penyebaran yang sama diterima. Heterokedastisitas
Pengujian heterokedastisitas dilakukan untuk m kesalahan
tersebut dila E Ui
2
=
2
Dimana :
2
= varian