derajat. Dikatakan terjadi autokorelasi jika nilai X
2
Obs R-squared hitung X
2
tabel atau nilai probability derajat kepercayaan yang ditentukan.
3.7.1.4 Heteroskedastisitas merupakan kondisi dimana jika variabel
random memiliki variansi yang berbeda.Sifat heteroskedastisitas dalam OLS adalah mengakibatkan koefisien tidak lagi mempunyai variansi
minimum meskipun koefisien masih bias dan linear.Uji ini bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ketidaksamaan variance dari residual
satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Uji Heteroskedastisitas
Metode untuk dapat mendeteksi ada tidaknya masalah heteroskedastisitas dalam model empiris menggunakan uji White dimana
dibedakan menjadi dua bentuk, yaitu uji White Heteroskedastisitas no cross term dan uji White Heteroskedastisitas cross term.Dikatakan
terdapat masalah heteroskedastisitas dari hasil estimasi jika X
2
Obs R- squared untuk uji White baik cross term maupun no cross term X
2
tabel atau nilai probability derajat kepercayaan yang telah ditentukan.
3.7.2 Uji Statistik
3.7.2.1 Uji t mudah digunakan karena menjelaskan perbedaan – perbedaan
unit-unit pengukuran variabel-variabel dan deviasi standar dari koefisien – koefisien yang diestimasi.Uji t bertujuan untuk mengetahui seberapa jauh
pengaruh satu variabel bebas secara individual dalam menjelaskan variasi Pengujian secara parsial Uji t
variabel dependen. Pengujian setiap koefisien regresi dikatakan signifikan bila :
1. Nilai mutlak t
stat
nilai t
tabel
maka hipotesis nol H ditolak dan
hipotesis alternatif H
a
diterima. 2. Nilainya dikatakan tidak signifikan jika nilai t
stat
nilai t
tabel
maka hipotesis nol H
diterima dan hipotesis alternatif Ha ditolak. 3.7.2.2
Uji F-statistik ini dilakukan untuk melihat pengaruh variabel independent secara keseluruhan atau bersama-sama terhadap variabel
dependen dengan melihat tingkat signifikansi F pada α = 5. Pengujian ini dilakukan untuk membandingkan nilai F-hitung dengan F-tabel. Untuk
pengujian ini digunakan hipotesa sebagai berikut: Pengujian secara simultan Uji F
H : b
1
= b
2
= bk ………… bk = 0 tidak ada pengaruh. H
a
: b
1
= 0 ………………… i = 0 terdapat pengaruh. Jika F-hitung F F-tabel, maka Ho ditolak, yang artinya variabel
independent secara bersama-sama mempengaruhi variabel dependent. Dengan Kriteria:
Ho:β1=β2=o
Ho diterima F F tabel artinya variabel independent secara bersama- sama tidak berpengaruh nyata terhadap variabel dependent.
Ha:β1≠β2≠0
Ha diterima F F tabel artinya variabel independent secara bersama- sama berpengaruh nyata terhadap variabel dependent.
3.7.2.3 Koefisien determinasi R-Square dilakukan untuk melihat
seberapa besar kemampuan variabel independen secara bersama-sama mampu memberi penjelasan terhadap variabel dependen.Dimana nilai
Koefisien determinasi R
2
R
2
berkisar antara 0 sampai 1 0R
2
1.Nilai koefisisen determinasi adalah nol dan satu, nilai R
2
yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independennya dalam menjelaskan variasi variabel sangat terbatas dan
nilai yang semakin mendekati satu, maka model tersebut dapat dikatakan semakin baik untuk memprediksi variasi variabel dependennya.
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1 Deskriptif Objek Penelitian
