maka disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi
heteroskedastisitas.
Deteksi ada tidaknya gejala heteroskedastisitas adalah dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot di sekitar nilai X1, X2, X3, dan Y. Jika
ada pola tertentu, maka telah terjadi gejala heterokedastisitas. Uji asumsi klasik yang digunakan hanya terbatas pada ketiga uji di atas,
sedangkan uji autokorelasi tidak digunakan. Hal ini dikarenakan uji autokorelasi yang bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi linear ada korelasi
antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1 atau sebelumnya muncul karena observasi yang berurutan sepanjang tahun yang berkaitan
satu dengan lainnya. Maka uji autokorelasi ini sering ditemukan pada time series, sedangkan data yang dikumpulkan oleh penulis ada data crosssection , maka masalah
autokorelasi relatif tidak terjadi.
4.8 Uji Hipotesis
1. Uji Simultan Uji-F Uji-F uji simultan adalah untuk melihat apakah variabel independen secara
bersama-sama simultan mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen. Melalui uji statistik dengan langkah-langkah sebagai berikut :
Ho : b1; b2; b3 = 0 Artinya secara bersama-sama simultan variabel independen tidak terdapat
pengaruh terhadap variabel dependen.
Universitas Sumatera Utara
Ha : b1; b2; b3 ≠ 0
Artinya secara bersama-sama simultan variabel independen terdapat pengaruh terhadap variabel dependen, dengan kriteria :
Ho diterima, apabila F-hitung F-tabel pada α = 5
Ha diterima, apabila F-hitung F- tabel pada α = 5.
Hipotesis penelitian diuji dengan menggunakan analisa regresi berganda. Pengujian hipotesis ditujukan untuk menguji ada tidaknya pengaruh dari varibel
bebas secara keseluruhan terhadap variabel dependen. Pengujian hipotesis dengan menggunakan Uji F atau yang biasa disebut dengan Analysis of Varian ANOVA.
Pengujian ANOVA atau Uji F bisa dilakukan dengan dua cara yaitu dengan melihat tingkat signifikansi atau dengan membandingkan F hitung dengan F tabel.
Pengujian dengan tingkat signifikansi dilakukan dengan ketentuan yaitu apabila hasil signifikansi pada tabel ANOVA
α 0,05, maka H ditolak berpengaruh, sementara
sebaliknya apabila tingkat signifikansi pada tabel ANOVA α 0,05, maka H
diterima tidak berpengaruh. Pengujian dengan membandingkan F hitung dengan F tabel dilakukan dengan
ketentuan yaitu apabila F hitung F tabel α 0,05 maka H
ditolak berpengaruh, sementara sebaliknya apabila F hitung F tabel
α 0,05 maka H diterima tidak
berpengaruh. Adapun F tabel dicari dengan memperhatikan tingkat kepercayaan α
dan derajat bebas degree of freedom.
Universitas Sumatera Utara
2. Uji Signifikan Parsial Uji – t
Uji statistik t disebut juga sebagai uji signifikasi individual. Uji ini menunjukkan seberapa jauh pengaruh variabel independen secara parsial terhadap
variabel dependen pengujian dilakukan dengan memandingkan t hitung dengan t tabel pada degree of freedom df = n – k pada level signifikansi
α = 0,05. Bentuk pengujiannya adalah :
Ho : b
1
= 0, artinya suatu variabel independen secara parsial tidak berpengaruh
terhadap variabel dependen. Ha : b
1
≠ 0, artinya variabel independen secara parsial berpengaruh terhadap variabel dependen.
Kriteria pengambilan keputusan : Ho diterima,apabila t-hitung t-tabel pada
α = 5 Ha diterima,apabila t-hitung t- tabel pada
α = 5. 3.
Koefisien determinan R
2
Pengujian koefisien determinan R² digunakan untuk mengukur proporsi atau persentase sumbangan variabel independen yang diteliti terhadap variasi naik
turunnya variable dependen. Koefisien determinan berkisar antara nol sampai dengan satu 0
≤ R² ≤ 1. Hal ini berarti bila R²=0 menunjukan tidak adanya pengaruh antara variabel independen terhadap variabel dependen, bila R² semakin besar mendekati 1
menunjukan semakin kuatnya pengaruh variabel independent terhadap variabel
Universitas Sumatera Utara
dependen dan bila R
2
semakin kecil mendekati nol maka dapat dikatakan semakin kecilnya pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen.
Universitas Sumatera Utara
BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN
