3.3.1. Uji R-Squared R
2
Uji koefisien determinasi R
2
digunakan untuk mengukur keragaman pada variabel dependen yang dapat diterangkan oleh variasi pada model regresi. Nilai
R
2
akan bertambah besar sesuai dengan bertambahnya jumlah variabel independen yang dimasukkan kedalam model. Nilai ini berkisar antara nol sampai satu
0R
2
1, dengan nilai yang semakin mendekati satu menunjukkan model yang terbentuk mampu menjelaskan keragaman dari variabel dependen, demikian pula
sebaliknya. Rumus dari koefisien determinasi adalah,
R
2
= 1 -
R
2
-adjusted adalah nilai R
2
yang telah disesuaikan terhadap banyaknya variabel bebas dan banyaknya observasi. Nilai ini merupakan hukuman terhadap
setiap penambahan variabel yang tidak memberikan pengaruh, bahkan nilai adj R
2
dapat turun jika ditambahkan variabel independen yang tidak perlu. Rumus R
2
- adjusted adalah:
R
2
-adjusted = 1-
Dimana, R
2
- adjusted = koefisien determinasi yang telah disesuaikan
k = jumlah variabel bebas
n = jumlah observasi
Y
i
- Ŷ
2
Y
i
-Y
2
Y
i
- Ŷ
2
n-1 Y
i
-Y
2
n-k
3.3.2. Uji F
Uji F digunakan untuk mengetahui apakah model penduga sudah layak digunakan untuk menduga parameter yang ada dalam model. Selain itu, uji F juga
digunakan untuk melihat pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen secara keseluruhan. Pengujian pengaruh variabel independen terhadap
variabel dependen dilakukan melalui pengujian besar perubahan dari variabel dependen yang dapat dijelaskan oleh perubahan nilai semua variabel independen.
Analisis pengujian tersebut adalah sebagai berikut: Hipotesis:
H :
β
1
= β
2
= … = β
k
= 0 yang artinya tidak ada variabel bebas independent yang berpengaruh nyata terhadap variabel tidak bebas dependent
H
1
: Minimal ada satu nilai β ≠ 0 yang artinya ada variabel bebas independent
yang berpengaruh nyata terhadap variabel tidak bebas dependent Uji statistik yang digunakan:
F
hitung
=
Dimana: e
2
= Jumlah kuadrat regresi 1- e
2
= Jumlah kuadrat sisa n
= Jumlah pengamatan k
= Jumlah parameter F
hitung
F
tabel,k-1n-k
maka tolak H e
2
k-1 1- e
2
n-k
Jika tolak H berarti secara bersama-sama variabel bebas independent
dalam model berpengaruh nyata terhadap variabel tidak bebas dependent pada taraf nyata
α persen, demikian pula sebaliknya. Kriteria uji:
Probability F-Statistic taraf nyata
α, maka tolak H dan simpulkan minimal
ada variabel bebas independent yang mempengaruhi variabel tidak bebas dependent.
Probability F-Statistic taraf nyata
α, maka terima H dan simpulkan tidak ada
variabel bebas independent yang mempengaruhi variabel tidak bebas dependent.
3.3.3. Uji t
Kategori