3.3. Pengujian model
Setelah mendapatkan parameter estimasi, langkah selanjutnya adalah melakukan berbagai macam pengujian terhadap parameter estimasi tersebut
serta pengujian terkait model mana yang terbaik, yang akan dipilih diantara pooled, fixed, dan random. Pengujian tersebut berupa pengujian ekonometrik
dan statistik. Pengujian ekonometrik dimaksudkan untuk mengestimasi parameter regresi dengan menggunakan OLS panel. sedangkan pengujian
statistik yaitu meliputi uji R
2
, uji F, uji t, dam evaluasi model terbaik serta uji deteksi gangguan heteroskedastisitas, multikolinearitas, dan autokorelasi.
3.3.1. Uji Koefisien Determinasi Uji ini digunakan untuk mengukur sejauh mana keragaman dapat
diterangkan oleh variabel independen terhadap variabel dependen. Jika R
2
bernilai 1, berarti model memiliki kecocokan yang sempurna, sedangkan jika bernilai nol, berarti tidak ada hubungan antara variabel dependen dan variabel
independen yang menjelaskannya. 3.3.2. Uji-F
Uji-F digunakan untuk menguji bagaimana pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen secara keseluruhan. Hipotesis yang diuji dari
pendugaan persamaan di atas adalah variabel independen tidak berpengaruh nyata terhadap variabel dependen. Hipotesis ini disebut hipotesis nol.
Mekanisme yang digunakan untuk menguji hipotesis dari parameter dugaan secara serentak Uji-F statistik:
Hipotesis H :
β
1
= β
2
=....=0
H
1
: minimal ada satu parameter dugaan αi yang tidak sama dengan nol
minimal ada satu variabel independen yang berpengaruh nyata terhadap variabel dependen
Pengujian ini dapat dilihat dari nilai probabilitas F-statistiknya. Dengan melihat nilai probabilitas F-statistik akan diketahui apakah suatu persamaan
akan lulus uji F atau tidak. Jika P-value menunjukan besaran yang kurang dari taraf nyata, dapat disimpulkan tolak H
, yang artinya minimal ada satu parameter dugaan yang berpengaruh nyata terhadap variabel dependen.
3.3.3. Uji-t Uji ini digunakan untuk menguji secara statistik koefisien regresi dari
masing-masing variabel independen yang dipakai dalam menjelaskan perilaku variabel dependen. Hasil yang dicapai adalah untuk mengetahui apakah
koefisien variabel tersebut signifikan dan berpengaruh nyata atau tidak dalam menjelaskan variabel dependennya.
Hipotesis H : b
j
=0 H
1
:b
j
≠0 ; j=1,2,3,...,k Pengujian parsial ini dapat dilihat dari nilai probabilitas t-statistiknya.
Dimana, jika probabilitas t-statistiknya menunjukan nilai yang kurang dari selang kepercayaan
α, maka dapat dikatakan tolak H yang berarti variabel
independen berpengaruh nyata terhadap variabel dependen dalam model. Begitu juga sebaliknya jika H
diterima maka variabel independen tidak berpengaruh nyata terhadap variabel dependen pada tingkat signifikansi
tertentu.
3.4. Evaluasi Model
Kategori