3.6.2 Uji t-statistik uji parsial
Uji t-statistik merupakan satu pengujian secara parsial yang bertujuan untuk mengetahui apakah masing-masing koefisien regresi signifikan atau tidak
terhadap variable dependent dengan menganggap variable independent lainnya konstan, dalam hal ini digunakan hipotesis sebagai berikut :
: =
bi H
tidak signifikan
: ≠
bi H
a
signifikan
Dimana bi adalah koefisian variable independent ke-i nilai parameter hipotesis, artinya tidak ada pengaruh variable
1
X terhadap Y. bila t-hitung t-tabel, maka pada tingkat kepercayaan tertentu
H ditolak, hal ini berarti bahwa variable independent yang diuji berpengaruh secara nyata signifikan terhadap variabel
dependent dan bila t-hitung t-tabel maka pada tingkat kepercayaan tertentu H
diterima artinya bahwa variable independent yang diuji tidak berpengaruh nyata terhadap variable independen.
Nilai t-hitung dapat diperoleh dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
t-hitung =
Sbi b
bi −
dimana: bi = koefisien variable ke-i
b = nilai hipotesis nol
Universitas Sumatera Utara
Sbi = simpangan baku dari variable independen ke-i
3.6.3 Uji F-Stastistik
Uji f-statistik ini dilakukan untuk melihat pengaruh variabel independen secara keseluruhan atau bersama-sama terhadap variable dependen untuk
pengujian ini digunakan hipotesis sebagai berikut : H
; b
1
= b
2
=b
3
=…………= bk = 0 tidak berpengaruh H
; bi = 0 ……………= i =1 ada pengaruh Pengujian ini dilakukan untuk membandingkan nilai f-hitung dengan f-
tabel. Jika f—hitung F F-tabel, maka H
ditolak, yang artinya variable independent secara bersama-sama mempengaruhi variable dependen.
Nilai F-hitung dapat diperoleh dengan rumus :
-hitung = k
n l
R k
l R
− −
−
2 2
1 1
Keterangan : R
2
= koefisien determinasi K = jumlah variable independent
n = jumlah sample.
Universitas Sumatera Utara
Kriteria : H
: 3
2 1
= =
= β
β β
H diterima F
F-tabel artinya variable independent secara bersama-sama tidak berpengaruh nyata terhadap variable dependen.
H
a
: 3
2 1
≠ ≠
≠ β
β β
H
a
diterima F F-tabel artinya variable independent secara bersama-sama
berpengaruh nyata terhadap variable dependen.
3.6.4 Uji Penyimpangan Asumsi Klasik 1. Multikolinerity
Kategori