41 terdapat alasan yang kuat untuk membuktikannya dan penjelasan itu harus
dinyatakan secara eksplisit. Kriteria berikutnya adalah kriteria statistik yaitu parameter yang
dihasilkan memuaskan secara statistik, memiliki koefisien determinasi R
2
tinggi dan standard error yang kecil statistically satisfactory. R
2
yang tinggi menunjukkan explanatory variable yang digunakan dapat menjelaskan sebagian
besar variasi dari nilai variabel endogenous dan standard error parameter yang kecil menunjukkan tingginya reliabilitas model. Menurut Utama 2006,
pengujian statisatik dilakukan untuk mengetahui apakah variabel-variabel independen berpengaruh secara nyata atau tidak terhadap variabel dependennya.
Kriteria terakhir yang digunakan adalah kriteria ekonometrika yaitu apakah asumsi yang diperlukan terutama asumsi yang paling kritis telah terpenuhi atau
tidak. Jika asumsi tersebut tidak terpenuhi maka parameter estimasi tersebut boleh jadi bersifat bias atau bahkan tidak valid untuk digunakan dalam prediksi.
Pengujian ekonometrik tersebut meliputi uji normalitas, autokorelasi, uji multikolinearitas serta uji heteroskedatisitas.
4.5.1. Goodness of Fit R- Square
R-Square adalah proporsi variasi dalam variabel dependen yang dapat
dijelaskan oleh variabel-variabel independennya. R-Square memiliki range 0≤R-Square≤1. Jika R-Square bernilai 1 maka 100 variasi dalam variabel
dependen dapat dijelaskan oleh variabel-variabel independen dalam model. Sedangkan jika R-Square bernilai 0 maka variasi dalam variabel dependen tidak
dapat dijelaskan oleh variabel-variabel independennya. Nilai R-Square dirumuskan sebagai berikut:
42 R-Square
=
��� ���
dimana: RSS = Jumlah kuadrat regresi;
TSS = Jumlah kuadrat total.
4.5.2. Uji Statistik F
Pengujian dilakukan untuk mengetahui apakah semua variabel eksogen secara bersama-sama memberikan pengaruh kepada variabel endogen. Pengujian
dilakukan dengan menggunakan distribusi F yang memiliki derajat kebebasan pembilang k-1 dan penyebut n-k. Nilai uji statistik untuk pengujian regresi k
variabel dirumuskan sebagai berikut:
F-hitung =
�2 �−1
1−�2 �−�−�
=
��� �−1
��� �−�
dimana: F
− tabel = Fα k-1, n-k n : Jumlah pengamatan
k : Jumlah variabel α : Selang kepercayaan
Hipotesis : H
: β
1
= β
2
β
1
= 0 H
1
: β
1
≠ β
2
β
1
≠ 0 F hitung F tabel : Tolak H
F hitung ≤ F tabel : Tidak cukup alasan untuk menolak H
0.
43 Jika F-hitung lebih besar dari f tabel pada selang kepercayan tertentu
dengan derajat bebas k-1, n-k maka tolak H
0,
artinya variabel-variabel eksogen secara bersama-sama mampu memberikan pengaruh kepada variabel endogen.
Sebaliknya jika nilai F-hitung lebih kecil, artinya parameter estimasi tidak berbeda dengan nol sehingga tidak akan memberikan pengaruh kepada variabel
endogen.
4.5.3. Uji Statistik T
Pengaruh masing-masing variabel eksogen terhadap variabel endogen dapat diketahui melalui uju statistik t yang dirumuskan sebagai berikut:
� − ℎ����� = �� − ��
�� �� dimana:
i = 0,1,2,3...........n
t tabel = t
α2, n-k
dengan: a
i
: nilai koefisien regresi atau parameter se a
i
: Standar error dugan parameter n
: Jumlah pengamatan k
: Jumlah variabel α
: Selang kepercayaan Hipotesis:
H : β
1
= 0 H
1
: β
1
≠ 0 t-hitung t-tabel : Tolak H
t- hitung ≤ t-tabel : Tidak cukup alasan untuk menolak H
44 Apabila t-hitung lebih besar daripada nilai t-tabel pada selang kepercayaan
tertentu dengan derajat kebebasan n-k maka tolak H
0,
berarti variabel eksogen tersebut berpengaruh nyata secara statistik terhadap variabel endogen. Semakin
besar nilai t-hitung, semakin menyatakan bahwa variabel tersebut signifikan secara statistik. Sebaliknya jika nilai t-hitung lebih kecil dari nilai t-tabel maka
artinya variabel tersebut tidak berpengaruh secara nyata terhadap variabel endogen.
4.5.4. Uji Multikolinearitas
