40
li lo
G ln
2
dimana : l
= nilai likehood tanpa variabel penjelas l
i
= nilai likehood model penuh Pengujian terhadap hipotesis pada uji G adalah sebagai berikut :
H : β
1
= β
2
=…= 0 H
1
: minimal ada satu β
i
tidak sama dengan nol, dimana i =1,2,…, n Statistik G akan mengikuti sebaran λ
2
dengan derajat bebas α. Kriteria keputusan yang diambil adalah jika G λ
2
p α, maka hipotesis nol H ditolak.
Uji G juga dapat digunakan untuk memeriksa apakah nilai yang diduga dengan peubah di dalam model lebih baik jika dibandingkan dengan model tereduksi
Hosmer dan Lemeshow, 1989 dalam Yavanica, 2009. Berdasarkan hasil estimasi model logit dengan menggunkan software SPSS for Windows, nilai Chi-Square
yang merupakan rasio kemungkinan maksimum atau Likelihood Ratio dapat dilihat pada tabel Omnibus Tests of Model Coefficients.
4.7.3. Uji Wald
Uji Wald digunakan untuk uji nyata parsial bagi masing-masing koefisien variabel. Dalam pengujian hipotesis, apabila koefisien dari variabel penjelas sama
dengan nol, hal tersebut menunjukkan bahwa variabel penjelas tidak berpengaruh pada variabel respon. Menurut Hosmer dan Lemeshow 1989 dalam Yavanica
2009, statistik uji wald dapat didefinisikan sebagai berikut : β
j
W
j
= SE
β
j
41 dimana :
W
j
= Uji Wald β
j
= Penduga β
j
SE β
j
= Penduga galat baku dari β
j
Uji Wald melakukan pengujian terhadap hipotesis : H
: β
j
= 0 H
1
: β
j
≠ 0, dimana j = 1, 2, …, n Uji Wald mengikuti sebaran normal baku dengan kaidah keputusan menolak H
jika w Z
α2.
4.7.4. Koefisien Determinasi R
2
Koefisien determinasi merupakan suatu nilai statistik yang dapat digunakan untuk mengukur ketepatan kecocokan suatu garis regresi serta dapat
pula digunakan untuk mengetahui besarnya kontribusi variabel bebas x terhadap variasi variabel Y dari suatu persamaan regresi Firdaus, 2004. Dalam Hanley
dan Spash 1993, Mitchell dan Carson 1989 merekomendasikan 15 atau 0,15 sebagai batas minimum dari R
2
yang realibel. Apabila nilai R
2
yang diperoleh lebih kecil dari 0,15 maka penggunaan CVM ini tidak realibel, sedangkan nilai R
2
yang tinggi atau lebih besar dari 0,15 menunjukkan tingkat reabilitas yang baik dalam penggunaan CVM.
4.7.5. Uji Statistik t
Uji statistik t merupakan uji yang dilakukan untuk mengetahui seberapa jauh masing-masing variabel bebas X
i
berpengaruh terhadap variabel tidak bebasnya Y
i
. Adapun prosedur pengujian yang dikemukakan oleh Ramanathan 1997 adalah sebagai berikut :
42 H
: β
1
= 0 atau variabel bebas X
i
tidak berpengaruh nyata terhadap variabel tidak bebasnya Y
i
H : β
1
≠ 0 atau variabel bebas X
i
berpengaruh nyata terhadap variabel tidak bebasnya Y
i
Jika t
hit n-k
t
α2
, maka H diterima, artinya variabel berarti variabel X
i
tidak berpengaruh nyata terhadap Y
i
. Namun, jika t
hit n-k
t
α2
, maka H ditolak,
artinya variabel X
i
berpengaruh nyata terhadap Y
i
. 4.7.6.
Uji Statistik F
Uji statistik F dilakukan untuk mengetahui pengaruh variabel bebas X
i
secara bersama-sama terhadap variabel tidak bebasnya Y
i
. Menurut Ramanathan 1997 prosedur pengujiannya antara lain :
H = β
1
= β
2
= β
3
= .... = β = 0
H
1
= β
1
= β
2
= β
3
= .... = β ≠ 0
dimana : JKK
= Jumlah kuadrat untuk nilai tengah kolom JKG
= Jumlah kuadrat galat n
= Jumlah sampel k
= Jumlah peubah JKK k-1
F
hit
= JKG k n-1
β
i
- 0 t
hit n-k
= s
β
i
43 Jika F
hit
F
tabel
, maka H diterima yang berarti variabel X
i
secara serentak tidak berpengaruh nyata terhadap Y
i
. Tetapi, jika F
hit
F
tabel
, maka H ditolak yang
berarti variabel X
i
secara serentak berpengaruh nyata terhadap Y
i
. 4.7.7.
Uji Kenormalan
Uji normalitas diperlukan untuk mengetahui apakah error term dari data atau observasi yang jumlahnya kurang dari 30 mendekati sebaran normal sehingga
statistik t dapat dikatakan sah. Data atau observasi dalam penelitiaan ini jumlahnya lebih dari 30, oleh karena itu data telah mendekati sebaran normal
sehingga diketahui bahwa statistik t dapat dikatakan sah. Namun, untuk meyakini data mendekati sebaran normal perlu dilakukan sebuah uji. Salah satu uji yang
dapat dilakukan adalah uji Kolmogorov Smirnor. Hasil uji Kolmogorov Smirnor dapat dilihat pada hasil analisis regresi berganda yaitu pada tabel One Sample
Kolmogorov Smirnov Test.
4.7.8. Uji Multikolinear
