54
n = jumlah pengamatan K = jumlah variabel bebas
2. Kriteria pengujian :
H diterima jika t hit
≤ t tab, artinya secara parsial variabel bebas tidak terdapat pengaruh terhadap variabel terikat.
H ditolak jika t hit t tab, artinya secara parsial variabel
bebas berpengaruh terhadap variabel terikat.
Gambar 5 : Kurva distribusi penerimaan atau penolakan hipotesis secara parsial
-t α 2, n - k - 1
-t α 2, n - k - 1
Sumber : Sudrajat, 1998. Mengenal Ekonometrika Pemula, Catatan kedua CV Armico, Bandung, hal : 194
3.5 Asumsi Klasik
Pengujian ini dimaksudkan untuk mendeteksi ada tidaknya autokorelasi, multikoliniearitas, dan heteroskedastisitas dalam hasil
estimasi, karena apabila terjadi penyimpangan terhadap asumsi klasik
55
tersebut, uji t dan uji f yang dilakukan sebelumnya menjadi tidak valid dan secara statistik dapat mengacaukan kesimpulan yang diperoleh, untuk itu
dilakukan uji asumsinya. Tujuan utama penggunaan uji asumsi klasik adalah untuk
mendapatkan keofisien regresi yang terbaik linear dan tidak bisa BLUE = Best Linear Unbiased Estimator, sifat dari BLUE itu sendiri adalah :
a. Best
= Pentingnya sifat ini bila diterapkan dalam uji signifikan buku terhadap
α dan β. b.
Linear = sifat ini dibutuhkan untuk memudahkan dalam penaksiran. c.
Unbased = nilai jumlah sampai sangat besar penaksiran parameter diperoleh dari sample besar kira-kira lebih mendekati nilai
parameter sebenarnya. d.
Estimasi = e sebenarnya sekecil mungkin.
1. Autokorelasi
Satu dari asumsi penting dari modal regresi lincar linear klasik adalah bahwa kesalahan atau gangguan Ui yang masuk ke dalam fungsi
regresif populasi adalah random atau tak berkorelasi. Jika ini dilanggar, kita mempunyai problem serial korelasi atau autokorelasi.
Gudjarati, 1991 : 223. Sedangkan yang dimaksud dengan autokorelasi yaitu keadaan dimana
kesalahan pengganggu dalam suatu periode tertentu berkorelasi dengan kesalahan pengganggu periode lain. Pengujian terhadap gejala
56
autokorelasi dilakukan dengan menggunakan uji statistik Durbin Watson.
Gudjarati, 1991 : 215
Dimana : e
t
adalah residual pebedaan variabel tak bebas yang sebenarnya dengan variabel takbebas yang ditaksir dari setiap periode waktu.
Sedangkan e
t-1
adalah residual dari waktu sebelumnya.
Gambar 6 : Distribusi daerah keputusan autokorelasi
Dari hasil d
hitung
kemudian dibandingkan dengan d
tabel
Hipotesia : H
: ada autokorelasi positif atau autokorelasi negative H1 : Tidak ada autokorelasi positif atau autokorelasi negative
57
Uji autokorelasi ini, untuk mengetahui ada tidaknya hubungan antara residusisa regresi pada kasus ke-n dengan residu kasus ke-n-1
2. Heteroskedastisitas
Pengujian heteroskedastisitas dilakukan untuk melihat apakah ada kesalahan pengganggu mempunyai varian yang sama atau tidak. Hal
tersebut dilambangkan sebagai : E
Dimana : σ
2
= varian I = 1,2,3,4 ….n
Apabila didapat varian yang sama maka asumsi homokedastisitas penyebaran yang sama diterima.
3. Multikolinearitas
Multikolinearitas merupakan suatu keadaan dimana suatu atau lebih variabel independent terdapat korelasi atau hubungan dengan variabel
independent lainnya, dengan kata lain satu atau lebih variabelnya merupakan suatu fungsi linear dari variabel independent yang lain.
Untuk mempermudah dalam melakukan pengujian maka terlebih dahulu dilakukan uji korelasi. Uji korelasi ini dilakukan untuk melihat
hubungan masing-masing variabel independent. Kemudian dari pengujian tersebut dapat diperoleh nilai r
2
.
58
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
