Dimana : bi
: koefisien variabel independen ke-i b
: Nilai hipotesis nol Sbi
: simpangan baku dari variabel independen ke-i
b. Uji F-statistik
Uji F ini adalah pengujian yang bertujuan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh koefisien regresi secara bersama-sama terhadap dependen variabel. Untuk
pengujian ini digunakan hipotesa sebagai berikut : Ho : bi = b2 =……………………………bk = 0 tidak ada pengaruh
Ha : bi ≠ 0 ada pengaruh untuk i =1…..k
Pengujian ini dilakukan dengan membandingkan nilai F-hitung dengan F-tabel. Jika F-hitung F-tabel maka Ho ditolak, yang berarti variabel independen secara
bersama-sama mempengaruhi variabel dependen. Nilai F-hitung dapat diperoleh dengan rumus :
1 1
2 2
k n
R k
R hitung
F −
− −
= −
Dimana : R
2
: koefisien determinasi k
: jumlah variabel independen n
: jumlah sampel
A. Mahendra: Analisis Kebijakan Moneter dan Pengaruhnya Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Indonesia USU e-Repository © 2008.
Dengan kriteria pengujian pada tingkat kepercayaan 95 sebagai berikut : Ho diterima jika F-hitung
α F
Ho ditolak jika F-hitung α
F
3.10. Uji Penyimpangan Asumsi Klasik
Ada beberapa permasalahan yang bisa terjadi dalam model regresi linier, yang secara statistik permasalahan tersebut dapat mengganggu model yang telah dilakukan,
bahkan dapat menyesatkan kesimpulan yang diambil dari persamaan yang terbentuk. Untuk itu maka perlu melakukan Uji penyimpangan asumsi klasik, yang terdiri dari :
1. Uji Multikolinieritas
Interpretasi persamaan regresi linier secara implisit bergantung pada asumsi bahwa variable-variabel bebas dalam persamaan tersebut tidak saling berkorelasi.
Jika dalam sebuah persamaan terdapat multikolinieritas maka akan menimbulkan beberapa akibat, untuk itu perlu pendeteksian multikolinieritas dengan besaran-
besaran regresi yang didapat, yakni : a.
Variabel besar dari taksiran OLS b.
Interval kepercayaan lebar karena variasi besar maka standar error besar sehingga interval kepercayaan lebar.
c. Uji t t rasio tidak signifikan, suatu variabel bebas yang signifikan baik
secara substansi maupun secara statistik jika dibuat regresi sederhana, bisa
A. Mahendra: Analisis Kebijakan Moneter dan Pengaruhnya Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Indonesia USU e-Repository © 2008.
tidak signifikan karena variasi besar akibat kolinieritas. Bila standard error terlalu besar maka besar pula kemungkinan taksiran koefisien regresi a
1
– a
4
tidak signifikan. d.
R
2
tinggi tetapi tidak banyak variabel yang signifikan dari Uji t. e.
Terkadang nilai taksiran koefisien yang didapat akan mempunyai nilai yang tidak sesuai dengan substansi, sehingga dapat menyelesaikan interprestasi.
2. Uji Autokorelasi
Autokorelasi dapat didefinisikan sebagai korelasi antara anggota serangkaian observasi yang diurutkan menurut waktu. Dalam konteks regresi, model regresi linier
klasik mengasumsikan bahwa autokorelasi seperti itu tidak terdapat dalam disturbansi atau
μ
1
dengan penggunaan rotasi E μ
1
, μ j = 0 ; I ≠ J. Secara sederhana model
klasik mengasumsikan unsur gangguan yang berhubungan dengan observasi tidak dipengaruhi unsur distribusi atau gangguan yang berhubungan dengan pengamatan
lain. Oleh karena model regresi mempunyai nilai kelambanan lag dari variabel
terikat, maka untuk mendeteksi adanya autokorelasi dalam model penelitian ini, akan dilakukan dengan uji lagrange multiplier test LM test dengan membandingkan nilai
X
2 hitung
dengan X
2 tabel
dengan kriteria penilaian sebagai berikut : a.
Jika nilai X
2 hitung
nilai X
2 tabel
, maka hipotesis yang menyatakan bahwa tidak ada autokorelasi dalam model empiris yang digunakan ditolak.
A. Mahendra: Analisis Kebijakan Moneter dan Pengaruhnya Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Indonesia USU e-Repository © 2008.
b. Jika nilai X
2 hitung
nilai X
2 tabel
, maka hipotesis yang menyatakan tidak ada korelasi dalam model empiris yang digunakan tidak dapat ditolak.
3. Uji Normalitas
Asumsi model linier klasik adalah bahwa faktor pengganggu μ
1
mempunyai nilai rata-rata yang sama dengan 0, tidak berkorelasi dan mempunyai varian yang
konstan. Dengan asumsi ini, OLS estimation akan mempunyai sifat-sifat statistik yang diinginkan, seperti unbias dan varian yang minimum. Untuk dapat mengetahui
normalnya μ
1
dilakukan dengan J-B test Jarque – Bera test. Uji ini menggunakan hasil estimasi residual dan chi-square probability distribution, yaitu dengan
membandingkan nilai JB hitung = X
2
hitung dengan nilai X
2
tabel, dengan kriteria keputusan sebagai berikut :
a. Jika JB
hitung
nilai X
2 tabel
, maka hipotesis yang menyatakan bahwa residual μ
1
adalah berdistribusi normal ditolak. b.
Jika JB
hitung
nilai X
2 tabel
, maka hipotesis residual μ
1
berdistribusi normal tidak dapat ditolak.
A. Mahendra: Analisis Kebijakan Moneter dan Pengaruhnya Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Indonesia USU e-Repository © 2008.
BAB IV HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN
