4.5.3 Uji Keandalan
Uji ini dilakukan dalam evaluasi pelaksanaan CVM. Berhasil tidaknya pelaksanaan CVM dilihat dengan nilai koefisien determinasi R
2
dari OLS Ordinary Least Square WTP. Penelitian ini menggunakan data cross section
sehingga diduga nilai dari koefisien determinasi R
2
tidak tinggi.
4.5.4 Uji Statistik t
Uji statistik t dilakukan untuk mengetahui seberapa jauh masing- masing variabel bebasnya X
i
mempengaruhi sosial ekonomi masyarakat setempat Y
i
sebagai peubah tak bebas, prosedur pengujiannya Ramanathan, 1997 adalah sebagai berikut :
H :
β
i
= 0 Æ artinya variabel bebas X
i
tidak berpengaruh nyata terhadap variabel tidak bebasnya Y
i
. H
1
: β
i
≠ 0 Æ artinya variabel bebas X
i
berpengaruh nyata terhadap variabel tidak bebasnya Y
i
. t
hit n-k
=
i i
S β
β 0 −
Jika t
hit n-k
t tabel, maka H diterima, artinya variabel X
i
tidak berpengaruh nyata terhadap Y
i
. Jika t
hit n-k
t tabel, maka H ditolak, artinya variabel X
i
berpengaruh nyata terhadap Y
i
.
4.5.5 Uji Statistik F
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh variabel X
i
secara bersama-sama terhadap variabel tidak bebasnya Y
i
. Prosedur pengujiannya Ramanathan, 1997 antara lain :
H =
β
1
= β
2
= β
3
= …. = β
k
= 0 H
1
= β
1
= β
2
= β
3
= …. = β
k
≠ 0 F
hit
= 1
1 −
− n
k JKG
k JKK
dimana : JKK
= Jumlah kuadrat untuk nilai tengah kolom JKG
= Jumlah kuadrat galat n
= jumlah sampel k
= Jumlah peubah Jika F
hit
F tabel, maka H diterima, artinya variabel X
i
secara serentak tidak berpengaruh nyata terhadap Y
i
. Jika F
hit
F tabel, maka H ditolak, artinya variabel X
i
secara serentak berpengaruh nyata terhadap Y
i
.
4.5.6 Uji terhadap Mulikolinear Multicollinearity
Data model yang melibatkan banyak peubah bebas sering terjadi masalah multicollinearity, yaitu terjadinya korelasi yang kuat antar peubah-
peubah bebas. Menurut Koutsoyiannis 1977 dalam Kurniarto 2006, deteksi adanya multicollinearity dalam sebuah model dapat dilakukan dengan
membandingkan besarnya nilai koefisien determinasi R
2
dengan koefisien
determinasi parsial antar dua peubah bebas r
2
. Untuk hal ini dapat dibuat suatu matriks koefisien determinasi parsial antar peubah bebas.
Multicollinearity dapat dianggap tidak masalah apabila koefisien
determinasi parsial antar dua peubah bebas tidak melebihi nilai koefisien determinasi atau koefisien korelasi berganda antar semua peubah secara
simultan. Namun multicollinearity dianggap sebagai masalah serius jika koefisien determinasi parsial antar dua peubah bebas melebihi atau sama dengan
nilai koefisien determinasi atau koefisien korelasi berganda antar semua peubah secara simultan, atau secara matematis dapat dituliskan dalam pertidaksamaan
berikut : r
2
x
j
,x
j
R
2
x
1
,x
2
, …., x
k
Masalah multicollinearity juga dapat dilihat langsung melalui output komputer, dimana apabila VIF 10 maka tidak ada masalah multicollinearity.
4.5.7 Uji Heteroskedastisitas
Kategori