b. Uji Hausman
Adalah penggunaan uji statistic sebagai dasar pertimbangan kita dalam memilih apakah menggunakan model Fixed Effect atau model Random Effect.
Pengujian uji Hausman dilakukan dengan hipotesis sebagai berikut: H
: Model menggunakan pendekatan Random Effect H
1
: Model menggunakan pendekatan Fixed Effect Uji ini menggunakan distribusi chi square dimana jika probabilitas dari
hausman lebih kecil dari α hasil Hausman tes siginfikan maka H ditolak dan
model Fixed Effect yang digunakan.
4. Pengujian Statistik
a Uji t
Pengujian ini dilakukan untuk melihat signifikansi pengaruh individual dari variabel-variabel bebas dalam model terhadap variabel dependennya.
Hipotesisnya adalah: H
: β
i
= 0, artinya secara parsial tidak ada pengaruh secara signifikan dari variabel independen terhadap variabel dependen.
H
1
: β
i
≠ 0, artinya secara parsial ada pengaruh secara signifikan dari variabel independen terhadap variabel dependen.
Kriteria penerimaan H adalah sebagai berikut:
− Berdasarkan perbandingan t statistic dengan t
tabel
Kita membandingkan nilai t
hitung
dengan t
tabel
, dengan derajat bebas n-2, dimana n adalah banyaknya jumlah pengamatan serta tingkat
signifikansi yang dipakai. Bila t statistic t
tabel
maka H ditolak
Bila t statistic t
tabel
maka H diterima
− Berdasarkan probabilitas
Jika probabilitas p-value 0,05, maka H diterima
Jika probabilitas p-value 0,05, maka H ditolak
b Uji F
Uji F berguna untuk menguji pengaruh dari seluruh variabel bebas secara bersama-sama terhadap variabel terikat. Hipotesis yang digunakan
sebagai berikut: H
: β
1
, β
2
, β
3
= 0, artinya secara bersama-sama tidak ada pengaruh signifikan dari variabel independen terhadap variabel dependen.
H : β
1
, β
2
, β
3
≠ 0, artinya secara bersama-sama ada pengaruh signifikan dari variabel independen terhadap variabel dependen.
Untuk menentukan nilai F tabel dengan tingkat signifikansi sebesar 5, dan derajat kebebasan degree of freedom df = k – 1 dan n – k,
dimana n adalah jumlah observasi dan k adalah jumlah variabel. Kriteria uji yang digunakan adalah:
Jika F
hitung
F
tabel
k-1; n-k, maka H ditolak
Jika F
hitung
F
tabel
k-1; n-k, maka H diterima
c Adjusted R Square
Adjusted R
2
adalah koefisien determinasi yaitu koefisien yang menjelaskan seberapa besar proporsi variasi dalam dependen yang dapat
dijelaskan oleh variabel-variabel independen secara bersama-sama. Adjusted R
2
mampu memberikan hukuman terhadap penambahan variabel bebas yang tidak mampu menambah daya prediksi suatu model.
Nilai Adjusted R
2
tidak pernah lebih besar dari R
2
, bahkan dapat turun jika memasukan variabel yang tidak perlu ke dalam model. Adjusted R
2
terletak antara 0-1, semakin mendekati 1 semakin baik karena berarti variabel
independen yang digunakan mampu menjelaskan hamper 100 dari variasi dalam model dependennya.
5. Hipotesis Statistik
Kategori