standar estimasi standard error of estimate. Besarnya kesalahan standar estimasi menunjukkan ketepatan persamaan estimasi untuk menjelaskan nilai variabel
tidak bebas yang sesungguhnya. Semakin kecil nilai kesalahan standar estimasi, makin tinggi ketepatan persamaan estimasi yang dihasilkan untuk menjelaskan
nilai variabel tidak bebas sesungguhnya. Sebaliknya, semakin besar nilai kesalahan standar estimasi, makin rendah ketepatan persamaan estimasi yang
dihasilkan untuk menjelaskan nilai variabel tidak bebas sesungguhnya. Kesalahan standar estimasi dapat ditentukan dengan rumus:
dengan : = Kesalahan baku
Y
i
= nilai data sebenarnya = nilai taksiran
n = banyak ukuran sampel
k = banyak variabel bebas
2.2.2 Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi yang disimbolkan dengan R
2
adalah salah satu nilai statistik yang dapat digunakan untuk mengetahui apakah ada hubungan pengaruh
antara dua variabel. Koefisien determinasi itu juga berfungsi sebagai nilai yang menyatakan besarnya keterandalan model, yaitu menyatakan besarnya variasi Y
Universitas Sumatera Utara
yang dapat diterangkan oleh variasi X.Nilai R
2
dikatakan baik jika berada di atas 0,5 karena nilai R
2
berkisar antara 0 dan 1. Pada umumnya model regresi linier berganda dapat dikatakan layak dipakai untuk penelitian, karena sebagian besar
variabel dependen dijelaskan oleh variabel independen yang digunakan dalam model.
Koefisien determinasi dapat dihitung dari :
=
Sehingga rumus umum koefisien determinasi yaitu :
HargaR
2
diperoleh sesuai dengan variansi yang dijelaskan oleh masing-masing variabel yang tinggal dalam regresi. Hal ini mengakibatkan variasi yang
dijelaskan penduga hanya disebabkan oleh variabel yang berpengaruh saja.Akan tetapi dalam penelitian ini penulis menggunakan bantuan softwere SPSS versi.16.
2.2.3 Uji Korelasi
Uji korelasi adalah alat statistik yang dapat digunakan untuk mengetahui derajat hubungan linier antara satu variabel dengan variabel lain. Umumnya korelasi
R
2
=
n 1
i 2
i reg
y JK
Universitas Sumatera Utara
digunakan dalam hubungannya dengan regresi linier, untuk mengukur ketepatan garis regresi dalam menjelaskan explaining variasi nilai variasi dependen.
Uji korelasi ini juga digunakan untuk menguji hubungan antara dua variabel yang tidak menunjukkan hubungan fungsional berhubungan bukan
berarti disebabkan. Uji korelasi tidak membedakan jenis variabel tidak ada variabel dependen maupun independen. Keeratan hubungan ini dinyatakan dalam
bentuk koefisien korelasi. Uji korelasi terdiri dari Pearson, Spearman dan Kendall. Jika sampel data lebih dari 30 sampel besar dan kondisi data normal, sebaiknya
menggunakan korelasi Pearsonkarena memenuhi asumsi parametrik. Jika jumlah sampel kurang dari 30 sampel kecil dan kondisi data tidak normal maka
sebaiknnya menggunakan korelasi Spearman atau Kendall karena memenuhi asumsi non-parametrik.
2.4.1 Koefisien Korelasi
