9
h. Uji Statistik
Uji statistik fungsinya untuk melihat hubungan antara variabel dependen dan variabel Independen. Jenis uji statistik yaitu sebagai
berikut :
Uji R
2
uji koefisien determinasi
Penguji ini dimaksudkan untuk mengukur seberapa jauh variabel independen mempengaruhi variabel dependen.
Uji F uji regresi secara bersama
Penguji ini dimaksudkan untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh variabel independen secara bersama-sama dengan variabel
dependen.
Uji t t-test
Pengujian ini dimaksudkan untuk mengetahui ada tidaknya pengaruhnya variabel independen secara parsial atau sendiri-sendiri
dengan variabel dependen.
i. Uji Asumsi Klasik
Dalam model regresi linier ada beberapa asumsi yang harus dipenuhi agar memenuhi kondisi BLUE
Best Linier Unbiased Estimate
. Pengujian ini dimaksudkan untuk menganalisis beberapa asumsi dari persamaan regresi yang dihasilkan valid untuk
memprediksi. Menurut Santoso 2005 dalam analisis regresi terdapat beberapa asumsi yang harus dipenuhi sehingga persamaan
regresi yang dihasilkan akan valid jika digunakan untuk memprediksi. Penggunaan asumsi ini merupakan konsekuensi dari
10 beberapa penggunaan metode
Orginal Least Square
OLS dalam menghitung persamaan regresi. Pembahasan mengenai asumsi-
asumsi yang ada pada analisis regresi adalah sebagai berikut :
Uji Normalitas
Pengujian normalitas adalah pengujian tentang kenormalan distribusi data. Uji ini merupakan pengujian yang paling banyak
dilakukan untuk menganalisis karena pada analisis statistik parametik, asumsi harus dimiliki oleh data adalah bahwa data
tersebut terdistribusi normal.
Uji Multikolinearitas
Uji ini merupakan bentuk pengujian asumsi dalam analisis regresi berganda. Asumsi multikolinearitas menyatakan bahwa
variabel independen harus terbebas dari gejala multikolinearitas. Gejala ini ditunjukkan dengan korelasi yang signifikan antara
variabel independen.
Uji Autokorelasi
Cara yang dapat dilakukan untuk mendeteksi ada atau tidaknya autokorelasi adalah dengan melakukan uji Durbin Watson.
Pengambilan keputusan ada atau tidaknya autokorelasi menggunakan ketentuan sebagai berikut:
Hipotesis Nol Keputusan
Jika
Tidak ada autokorelasi positif Total
0 d d
L
Tidak ada autokorelasi positif No decision
d
L
≤ d ≤ d
U
Tidak ada autokorelasi negatif Tolak
4 - d
L
d 4 Tidak ada autokorelasi negatif
No decision 4 - d
U
≤ d ≤ 4 - d
L
Tidak ada autokorelasi positif negatif Tidak ditolak
d
U
d 4 - d
U
11 Ket : dU : durbin Watson upper, dL : durbin Watson lower
Bila nilai DW terletak antara batas atas atau Upper bound dU dan 4 - dU, maka koefisien autokorelasi
sama dengan nol, berarti tidak ada autokorelasi. Bila nilai DW lebih rendah daripada batas bawah atau
lower bound dL, maka koefisien autokorelasi lebih besar daripada nol, berarti ada autokorelasi positif.
Bila nilai DW lebih besar daripada 4 - dL, maka koefisien autokorelasi lebih kecil daripada nol, berarti
ada autokorelasi negatif. Bila nilai DW terletak di antara batas atas dU dan
batas bawah dL atau DW terletak antara 4 - dU dan 4 - dL, maka hasilnya tidak dapat disimpulkan.
Uji Heterokedastisitas
Uji asumsi ini adalah asumsi dalam regresi dimana varian dari resisual tidak sama untuk satu pengamatan yang lain. Gejala varian
residual yang sama dari satu pengamatan yang lain disebut dengan homokesatisitas.
j. Statistica Software SPSS