0,356 0,621
0,250 0,383
0,931 0,878
Tabel 3.3 ANOVA
Model Sum of Squares
Df Mean Square
F 1
Regression 39355,694
4 9838,924
670,158 Residual
73,407 5
14,681 Total
39429,102 9
Berdasarkan output SPSS tabel ANOVA di atas, diperoleh F hitung adalah 670,158. Dengan mengambil nilai
dengan derajat bebas pembilang 4 dan derajat bebas penyebut 5 maka kemudian melihat tabel distribusi F dapat diperoleh F
tabel = 5,19. Variabel X secara simultan tidak berpengaruh terhadap nilai taksiran Y
Variabel X secara simultan berpengaruh terhadap nilai taksiran Y dengan
Kriteria pengujian : Tolak bila
; dalam hal lain terima .
Berdasarkan kriteria pengujian ternyata menunjukkan , sehingga
disimpulkan bahwa pengaruh variabel bebas berpengaruh secara
signifikan terhadap variabel tak bebas Y.
3.3 Pendeteksian Multikolinieritas
3.3.1 Menghitung Nilai VIF dan Tol
Universitas Sumatera Utara
Dalam skripsi ini, memiliki empat buah variabel bebas: dan
dan keempatnya akan diregresikan dengan sebuah variabel tak bebas Y. Nilai VIF dan Tol
penulis hitung untuk masing-masing X adalah sebagai berikut : Untuk
, prosedurnya adalah : 1.
Regresikan terhadap dan
, atau modelnya =
+ 2.
Hitung dari model tersebut 3.
Tol untuk adalah 4.
VIF untuk adalah Diperoleh model untuk
Tabel 3.4 Hasil Estimasi
12,120 13,520 117,230 44,895 12,340 14,340 118,740 46,878
19,280 17,260 118,900 66,046 23,620 20,640 121,230 79,915
28,450 24,260 123,270 94,802 27,760 29,730 126,430 94,407
34,180 24,680 128,340 116,588 44,640 27,870 130,420 147,853
51,060 21,330 132,480 170,687 58,150 20,600 129,820 188,462
Universitas Sumatera Utara
dianggap sebagai Y yaitu variabel tak bebasnya dan dan
sebagai variabel bebasnya.
= 1- = 0,016
Kemudian dengan cara yang sama diperoleh tabel nilai VIF dan Tol untuk masing- masing
dan seperti di bawah ini :
Tabel 3.5 VIF dan TOL
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
0,016 62,500
0,019 52,558
0,383 2,611
0,078 12,821
Universitas Sumatera Utara
3.3.2 Menghitung Koefisien Korelasi Partial
Untuk mencari korelasi variabel dan
:
Sehingga dengan menggunakan cara yang sama, maka akan diperoleh koefisien korelasi dari masing-masing variabel bebas seperti yang terlihat pada tabel berikut :
Tabel 3.6 Koefisien Korelasi Parsial
Variabel 1,000
0,991 0,487
0,927 0,991
1,000 0,491
0,927 0,487
0,491 1,000
0,681 0,927
0,927 0,681
1,000
Universitas Sumatera Utara
Berdasarkan Tabel 3.5 dan Tabel 3.6 dapat dilihat bahwa : 1.
dan memiliki nilai VIF10 dan TOL0,1
2. koefisien korelasi parsial memiliki nilai 0,8 yaitu :
dan dan
, dan
3. Dari koefisien korelasi parsial, dapat diketahui nilai determinannya, yaitu :
= 0,00094776
Nilai determinan dari matriks korelasi mendekati 0. Ketiga hal di atas dapat menunjukkan adanya multikolinieritas antara variabel bebasnya.
3.4 Metode Analisis Regresi Ridge
