D1 = variabel dummy yaitu lantai rumah
D1 = 0, jika lantai rumah lebih dari satu lantai D1 = 1. Jika lantai rumah hanya satu lantai
ε =error term
4.4.3 Pengujian Parameter dalam Regresi Berganda
Penaksiran parameter dalam suatu persamaan menggunakan metode kuadrat terkecil biasa OLS. Dalam hal ini penaksir OLS disebut sebagai
penaksir tak bias linear terbaik best linear unbiased estimators BLUE. Penaksir BLUE merupakan suatu penaksir yang berbentuk linear, tak bias dan mempunyai
varians terendah dalam kelompok penaksir tak bias linear dari sebuah parameter Gujarati 2006.
Guna memenuhi syarat asumsi klasik, perlu dilakukan uji kebaikan pada model regresi berganda. Uji kebaikan dapat dilakukan dengan memenuhi tiga
kriteria yaitu kriteria uji ekonomi, kriteria uji statistik, dan kriteria uji ekonometrika. Uji ekonomi dilakukan dengan melihat tanda variabel yang
menunjukkan apakah hipotesis sesuai atau tidak. Uji statistik dilakukan memperhatikan R
2
, nilai F-hitung model yang digunakan serta nilai dari t-hitung masing-masing parameter yang diestimasi. Uji ekonometrika dilakukan dengan
melakukan uji multikolinearitas, uji heteroskedastistas dan uji autokorelasi.
4.4.3.1 Kriteria Uji Statistik
Kriteria uji statistik dilakukan dengan menguji tiga hal yaitu: 1.
Koefisien Determinasi R
2
Koefisien determinasi merupakan koefisien yang menunjukkan seberapa besar variabel independen dapat menjelaskan variabel dependen. Besarnya
koefisien determinasi dapat dilihat pada nilai Adjusted R Square. Semakin tinggi nilai Adjusted R Square maka model regresi yang digunakan
semakin baik. Hal ini menunjukkan variabel independen mampu menjelaskan variabel dependen. Namun sebaliknya, apabila nilai Adjusted
R Square rendah, maka model regresi yang digunakan tidak baik. Hal ini
menunjukkan bahwa variabel independen tidak mampu menjelaskan variabel dependen.
2. Uji secara simultan uji F
Uji secara simultan uji F penting dilakukan untuk mengetahui apakah variabel independen mempunyai pengaruh signifikan terhadap variabel
dependen secara keseluruhan. Pengujian secara simultan uji F dilakukan dengan cara membandingkan F hitung dengan F tabel pada tingkat alpha
tertentu. Kriteria penilaian hipotesis uji F yaitu: Terima H
bila F hitung ≤ F tabel
Tolak H terima H
1
bila F hitung F tabel 3.
Uji secara parsial uji t Uji secara parsial uji t dilakukan untuk menguji apakah masing - masing
variabel independen mempunyai pengaruh signifikan terhadap variabel dependen pada tingkat alpha tertentu. Kriteria penilaian hipotesis uji t
yaitu: H
diterima jika : t hitung ≤ t tabel
H
1
diterima jika : t hitung t tabel
4.4.3.2 Kriteria Uji Ekonometrika
1. Uji Multikolinearitas
Asumsi pertama dari model regresi linear klasik adalah tidak ada kolinearitas ganda antar variabel X multikolinearitas. Multikolinearitas
dapat dideteksi dengan melihat nilai Variance Inflation Factor VIF pada masing-masing variabel independen. Model dikatakan mengalami
multikolinearitas apabila nilai VIF relatif besar atau lebih dari sepuluh Juanda 2009.
2. Uji Heteroskedastisitas
Asumsi kedua dari model regresi linear klasik adalah tidak terjadinya heteroskedastistas, yaitu ketika kesalahan pengganggu
ε
i
, mempunyai varian yang sama E
ε
i
=
2
. Ketika terjadi heteroskedastisitas, fungsi tidak mempunyai varian terkecil atau efisien efficient. Model mengalami
