3.6.4 Uji Heteroskedastisitas
Salah satu asumsi dasar dari metode regresi linear adalah varians tiap unsur error
adalah suatu angka konstan yang sama dengan δ
2
. Heteroskedastisitas terjadi ketika varians tiap unsur error tidak konstan. Gujarati 2006 menyatakan
heteroskedastisitas memiliki beberapa konsekuensi, diantaranya adalah: a.
Estimator OLS masih linier dan masih tidak bias, tetapi varians tidak minimum sehingga hanya memenuhi karakteristik Linier Unbiased
Estimator LUE. b.
Perhitungan standar error tidak lagi dapat dipercaya kebenarannya karena varians tidak minimum sehingga dapat menghasilkan estimasi regresi
yang tidak efisien. c.
Uji hipotesis yang didasarkan pada uji F-statistic dan t-statistic tidak dipercaya.
3.7 Pengujian Statistik Analisis Regresi
3.7.1 Koefisiensi Determinasi R
2
Koefisien determinasi digunakan untuk mengukur kedekatan hubungan antara variabel bebas yang digunakan dengan variabel terikat. Koefisien
determinasi adalah angka yang menunjukkan besarnya proporsi atau persentase variasi variabel terikat yang dijelaskan oleh variabel bebas secara bersama-sama.
Besarnya R
2
berada diantara 0 dan 1 0R
2
1. Hal ini menunjukkan bahwa semakin mendekati satu, nilai R
2
berarti dapat dikatakan bahwa model tersebut baik. Karena semakin besar hubungannya antara variabel bebas dengan variabel
terikat. Dengan kata lain, semakin mendekati satu maka variasi variabel terikat hampir seluruhnya dipengaruhi dan dijelaskan oleh variabel bebas.
3.7.2 Uji F-statistic
Uji F-statistic digunakan untuk mengetahui apakah variabel-variabel independen yang digunakan dalam penelitian secara bersama-sama signifikan
mempengaruhi variabel dependen. Nilai F-statistic yang besar lebih baik dibandingkan dengan F-statistic yang rendah. Nilai Prob F-statistic merupakan
tingkat signifikansi marginal dari F-statistic. Dengan menggunakan hipotesis pengujian sebagai berikut:
H : β
1
= β
2
=…= β
k
=0 H
1
: minimal ada salah satu β
i
yang tidak sama dengan nol Tolak H
jika F-statistic lebih besar dari F
αk-1,NT-N-K
atau Prob F-statistic lebih kecil dari α. Jika H
ditolak, maka artinya dengan tingkat keyakinan 1- α kita dapat
menyimpulkan bahwa variabel independen yang digunakan di dalam model secara bersama-sama signifikan mempengaruhi variabel dependen.
3.7.3 Uji t-statistic
Uji t-statistic digunakan untuk mengetahui apakah variabel-variabel independen secara parsial berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen.
Tolak H jika t-statistic lebih besar dari t
α2NT-K-1
atau t-statistic lebih kecil dari α. Jika H
ditolak, maka artinya dengan tingkat keyakinan 1- α kita dapat
menyimpulkan bahwa variabel independen ke-i secara parsial mempengaruhi variabel dependen.
2.7.4 Uji-t berpasangan paired t-test
Kategori