terdapat pada suatu permasalahan, terdapat beberapa kriteria pengujian statistik yaitu uji t, uji F, dan koefisien determinasi yang disesuaikan R-Sq adj.
4.6.1 Uji t
Uji t merupakan suatu pengujian yang bertujuan untuk mengetahui apakah koefisien regresi signifikan atau tidak pada suatu taraf tertentu taraf yang digunakan
peneliti. Uji t dilakukan untuk melihat apakah variabel penjelas atau variabel bebas secara individu mempunyai pengaruh yang nyata signifikan atau tidak berpengaruh
nyata tidak signifikan terhadap variabel tak bebas yang terdapat pada suatu model. Hipotesis
H : β
i
= 0 H
1
: β
i
≠ 0 Uji Statistik
t
hitung
= t
tabel
= tαn-k dimana :
Sdβ
i
= Standar deviasi parameter untuk β
i
β
i
= koefisien ke-i yang diduga n
= jumlah pengamatan k
= jumlah parameter Kriteria Uji
Apabila : t
hitung
t
tabel
, maka tolak H t
hitung
t
tabel
, maka terima H Kesimpulan
Jika tolak hipotesis H berarti variabel bebas yang diuji pada model tersebut
berpengaruh nyata terhadap variabel tak bebasnya. Sebaliknya apabila terima H berarti variabel bebas yang diuji pada model tidak memiliki pengaruh yang signifikan
terhadap variabel tak bebasnya.
4.6.2 Uji F
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui apakah variabel penjelas secara bersama-sama simultan berpengaruh nyata atau tidak berpengaruh nyata terhadap
variabel tak bebas Nachrowi dan Usman, 2006. Hipotesis
H : β
1
= β
2
= β
3
= β
4
= β
5
= 0 H
1
: minimal ada satu slope yang tidak sama dengan nol Uji Statistik
Fhitung = dimana :
e2 = jumlah kuadrat regresi
1-e2 = jumlah kuadrat sisa n
= jumlah sampel k
= jumlah parameter Kriteria Uji
Apabila : F
hitung
F
tabel
, maka tolak H F
hitung
F
tabel
, maka terima H Kesimpulan
Jika tolak hipotesis H berarti terdapat minimal satu slope yang nilainya tidak
sama dengan 0. Hal ini menunjukkan bahwa variabel-variabel bebas yang diuji pada
model tersebut secara simultan berpengaruh nyata terhadap variabel tak bebasnya. Sebaliknya apabila terima H
berarti seluruh slope bernilai 0 sehingga variabel bebas yang diuji pada model secara bersama-sama tidak memiliki pengaruh yang nyata
terhadap variabel tak bebasnya.
4.6.3 Koefisien Determinasi R
2
Koefisien determinasi R
2
adalah suatu ukuran yang menunjukkan keragaman pada variabel tak bebas dependen yang dapat diterangkan pada variasi
model regresi atau menunjukkan besarnya sumbangan dari variabel penjelas terhadap variabel respon, nilai koefisien determinasi berkisar antara nol hingga satu 0R
2
1 dimana semakin besar nilai koefisiennya atau mendekati satu maka model yang
dibentuk dapat menjelaskan keragaman dari variabel dependen model semakin baik, begitu pula sebaliknya jika nilai koefisien determinasi rendah atau mendekati nol
maka model tersebut kurang dapat menjelaskan keragaman dari variabel tak bebasnya. Adapun rumus untuk koefisien determinasi R
2
dapat dilihat di bawah ini : R
2
= Dimana :
RSS : Jumlah kuadrat regresi Residual Sum Square TSS : Jumlah Kuadrat Total Total Sum Square
Selain itu ada pengukuran R
2
yang lain yaitu R
2
adjusted yang merupakan nilai R
2
yang telah disesuaikan terhadap banyaknya variabel bebas dan banyaknya observasi. Rumus R
2
-adjusted adalah : R
2
-adj =1- Dimana :
R
2
-adj : koefisien determinasi yang telah disesuaikan
k : jumlah variabel bebas
n : jumlah observasi
4.7 Pengujian Asumsi
