Dimana b adalah koefisien regresi dan s
b
adalah standar eror dari b. Hasil uji t ini akan diperoleh dari hasil regresi yang akan dilakukan oleh
peneliti nantinya.
Setelah mendapat t-hitung melalui rumus di atas, maka untuk menginterpretasikan hasilnya berlaku ketentuan sebagi berikut:
- Jika t-hitung t-tabel --- H0 ditolak Ada hubungan secara signifikan
- Jika t-hitung t-tabel --- H0 diterima Tidak ada hubungan secara signifikan
3.5.5.1 Uji Asumsi Klasik
Model regresi linier berganda dapat disebut sebagai model yang baik jika model tersebut memenuhi asumsi normalitas data dan bebas dari
asumsi-asumsi klasik statistik multikolinieritas, autokorelasi, dan heterokedastisitas. Pada penelitian ini asumsi autokorelasi ditiadakan
karena data yang diteliti bukan data time series runtun waktu Agung, 2005.
a. Uji Normalitas Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah variabel dalam
sebuah model regresi, variabel independen, variabel dependen, atau
keduanya mempunyai distribusi data normal atau mendekati normal. Dasar pengambilan keputusannya adalah jika data
menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti atau garis diagonal, maka regresi mengikuti asumsi normalitas, sedangkan
jika data menyebar jauh dari garis diagonal atau tidak mengikuti arah garis diagonal maka model regresi tidak memenuhi asumsi
normalitas Santoso, 2002. b. Uji Multikolonieritas
Uji multikolonieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antara variabel bebas independen.
Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi antara variabel independen. Multikolonieritas dapat juga dilihat dari nilai
tolerance dan lawannya variance inflation factor VIF. Tolerance mengukur variabilitas variabel independen yang terpilih yang tidak
dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Jadi nilai tolerance yang rendah sama dengan nilai VIF tinggi karena VIF= 1
tolerance. Nilai cut off yang umum dipakai untuk menunjukan adanya multikolonieritas adalah nilai tolerance 0.10 atau nilai
VIF 10 Gozali, 2006. c. Uji Heterokedastisitas
Heterokedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variasi dari residual dan satu
pengamatan kepengamatan lainnya. Jika varian dari residual dan
satu pengamatan
kepengamatan lainnya
tetap, maka
homokedastisitas dan jika berbeda disebut heterokedastisitas. Model regresi yang baik yang homokedastisitas dan tidak terjadi
heterokedastisitas. Untuk
mengetahui ada
atau tidaknya
heterokedastisitas ada beberapa cara yaitu: 1 Melihat grafik plot antara nilai prediksi variabel terikat ZPRED
dengan residualnya SPRESID. Deteksi ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot antara SPRESID dan ZPRED,
dimana sumbu Y adalah Y yang telah diprediksi dan sumbu X adalah residual Y prediksi-Y sesungguhnya.
2 Dasar analisis, jika ada pola tertentu seperti titik-titik yang membentuk pola yang teratur bergelombang, melebar,
kemudian menyempit, maka mengindikasikan telah terjadi heterokesdastisitas. Jika tidak ada pola yang jelas secara titik-
titik yang menyebar diatas dan dibawah angka nol pada sumbu Y, maka tidak terjadi heterokedastisitas Santoso, 2002.
3.6 Prosedur Penelitian
