Uji Heteroskedastisitas Uji Persyaratan Regresi Linear Ganda Uji Asumsi Klasik .1 Uji Kelinieran Regresi

58 heteroskedastisitas atau tidak menggunakan harga koefesien signifikansi dengan membandingkan tingkat alpha yang ditetapkan maka dapat dinyatakan tidak terjadi heteroskedastisitas diantara data pengamatan tersebut dan sebaliknya Sudarmanto, 2005: 147 - 158. Pengujian rank korelasi Spearman koefisien korelasi rank dari Spearman didefinisikan sebagai berikut:             1 2 2 6 1 N N d r i s Dimana 1 d = perbedaan dalam rank yang diberikan kepada 2 karakteristik yang berbeda dari individu atau fenomena ke i. n = banyaknya individu atau fenomena yang diberi rank. Koefisien korelasi rank tersebut dapat dipergunakan untuk deteksi heteroskedastisitas sebagai berikut. Asumsikan: i i U X Y    1 1   Langkah I cocokkan regresi terhadap data mengenai Y residual i e Langkah II dengan mengabaikan tanda i e dan X i sesuai dengan urutan yang meningkat atau menurun dan menghitung koefisien rank korelasi Spearman             1 2 2 6 1 N N d r i s Langkah III dengan mengasumsikan bahwa koefisien rank korelasi populasi s P adalah 0 dan N 8 tingkat signifikan dari s r 59 yang di sampel depan uji dengan pengujian t sebagai berikut. 2 2 1 s N s r r t    Dengan derajat kebebasan = N-2 Kriteria pengujian: Jika nilai tyang dihitung melebihi nilai tkritis, kita bisa menerima hipotesis adanya heteroskedastisitas, kalau tidak kita bisa menolaknya. Jika model regresi meliputi lebih dari satu variabel X, r s dapat dihitung antara e i dan tiap variabel X secara terpisah dan dapat diuji tingkat penting secara statistik, dengan pengujian t Gujarati, 2000: 177.

3.9 Pengujian Hipotesis

Untuk mengukur besarnya pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat dan juga untuk mengukur keeratan hubungan antara X dan Y digunakan analisis regresi. Uji hipotesis dalam penelitian ini akan dilakukan dengan dua cara.

3.9.1 Regresi Linier Sederhana

Untuk pengujian hipotesis pertama, kedua, dan ketiga penulis menggunakan rumus regresi linier sederhana yaitu: X b a Yˆ   Untuk mengetahui nilai a dan b dicari dengan rumus: a = x b - Yˆ a =                  X X n. XY X X Y 2 2 60 b =      2 2 X X n. Y X XY n        Keterangan: Yˆ = Nilai yang diprediksikan a = Konstanta atau bila harga X = 0 b = Koefisien regresi X = Nilai variabel independen 1  , 2  , 3  Sugiyono, 2010: 262. Selanjutnya untuk uji signifikansi digunakan uji t dengan rumus: sb b t  Dengan kriteria uji adalah,“Tolak H o dengan alternative H a diterima jika t hitung T tabel dengan taraf signifikan 0,05 dan dk n-2” Sugiyono, 2010: 184.

3.9.2 Regresi Linier Multiple

Regresi linier multipel adalah suatu model untuk menganalisis pengaruh variabel bebas X terhadap variabel terikat Y, untuk menguji hipotesis ketiga variabel tersebut, digunakan model regresi linier multipel yaitu: 3 3 2 2 1 1 x b x b x b a Yˆ     Keterangan : a = Konstanta b 1 - b 3 = Koefisien arah regresi X 1 - X 3 = Variabel bebas