42 Keterangan :
C
2
= Chi Square N
= Jumlah Data Observasi R
2
= Koefisien Determinasi Dari hasil perhitungan nilai C
2
hitung. kemudian dibandingkan dengan C
2
tabel. Jika C
2
hitung C
2
tabel, maka hipotesis nol yang menyatakan bahwa spesifikasi model dalam bentul linear ditolak.
2. Uji Hipotesis
Uji Hipotesis adalah uji yang digunakan untuk menganalisis pengaruh variable-variabel independen terhadap variable dependen yang diajukan
dalam hipotesis penelitian.
a. Analisis Regresi Linear Berganda
Analisis linear berganda adalah analisis tentang hubungan antara satu variable dependen dengan dua atau lebih variable independen.
Bila dihubungkan dengan penelitian ini maka analisis regresi berganda digunakan untuk mengetahui pengaruh Pendapatan Kontribusi, Klaim
dan Hasil Investasi secara bersama-sama terhadap Surplus Underwriting. Persamaan umum regresi linier berganda dapat
dinyatakan sebagai berikut :
Y = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
+ e
Keterangan : Y
= Surplus Underwriting X
1
= Pendapatan Kontribusi X
2
= Klaim X
3
= Hasil Investasi b
1
b
2
b
3
= Koefisien Regresi e
= error
43 Pengujian hipotesis penelitian ini dilakukan dengan menggunakan:
a. Uji F Uji Signifikan Simultan Uji F dipakai untuk melihat pengaruh variable-variabel
independen secara bersama terhadap variable dependen. Uji F bias dijelaskan dengan menggunakan varian Analysis of Variance =
ANOVA.
38
Uji F menunjukan apakah semua variable bebas yang dimasukan dalam model mempunyai pengaruh bersama-sama
terhadap variable terikat.
39
Hipotesis H yang hendak diuji adalah
apakah parameter semua variable dalam model sama dengan nol. Artinya, apakah semua variable independen bukan merupakan
penjelas yang signifikan terhadap variable dependen. Hipotesis alternative Ha tidak semua parameter secara simultan sama
dengan nol. Artinya, semua variable independen secara simultan merupakan penjelas yang signifikan terhadap variable dependen.
b. Koefisien Determinasi Koefisien determinasi digunakan untuk mengukur seberapa
baik garis regresi sesuai dengan data aktualnya goodness of fit. Koefisien determinasi ini mengukur presentase total variasi
variable dependen Y yang dijelaskan oleh variable independen di dalam garis regresi.
40
Dalam penelitian ini menggunakan regresi berganda, maka masing-masing variable independen yaitu
kontribusi, klaim,hasil investasi secara parsial dan simultan mempengaruhi variable dependen yaitu surplus underwriting. Nilai
koefisien adalah antara nol dan satu. Nilai R
2
yang kecil berarti kemampuan variable-variabel Independen dalam menjelaskan
variasi variable dependen sangat terbatas. Nilai yang mendekati satu berarti variable-variabel Independen memberikan hampir
38
Agus Widarjono, Analisis Statistika Multivariat Terapan,Yogyakarta:UPP STIM YKPN, 2010, h.22.
39
Ibid, h.82.
40
Ibid, h.19.
