lxiii
3. Uji Signifikansi
Uji signifikansi keseluruhan secara simultan ditunjukkan oleh bilangan F F-test, sedangkan uji signifikansi terhadap kontribusi masing-masing
variabel terikat ditunjukkan oleh besarnya bilangan t t-test a. Uji F Statistik Uji Signifikansi Simultan
Pengujian yang dilakukan untuk mengetahui apakah semua variabel independen di dalam model regresi secara bersama-sama berpengaruh
signifikan terhadap variabel dependen adalah uji F. Tingkat signifikansi yang digunakan dalam uji F adalah 0,05 dengan kondisi pengujian sebagai berikut :
• Jika signifikansi 0,05 maka H diterima dan H
a
ditolak, dapat dikatakan semua variabel independen secara bersama-sama tidak berpengaruh
signifikan terhadap variabel dependen • Jika signifikansi 0,05 maka H
ditolak dan H
a
diterima, dapat dikatakan semua variabel independen secara bersama-sama berpengaruh signifikan
terhadap variabel dependen. Ghozali, 2001
b Uji t Statistik Uji Signifikan Parameter Individual Pengujian yang dilakukan untuk menguji signifikansi dari pengaruh
masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen adalah uji t. tingkat signifikansi yang digunakan dalam uji t adalah 0,05 dengan kondisi
pengujian sebagai berikut :
lxiv • Jika signifikansi 0,05 maka H
diterima dan H
a
ditolak. Dapat dikatakan bahwa variabel independen secara individual tidak berpengaruh signifikan
terhadap variabel dependen • Jika signifikansi 0,05 maka H
ditolak dan H
a
diterima, dapat dikatakan bahwa variabel independen secara individual berpengaruh signifikan
terhadap variabel dependen. Ghozali, 2001.
4. Uji Koefisien Determinasi Adjusted R Square
Pengujian yang mengukur kemampuan model regresi dalam menerangkan variasi variabel dependen, nilai koefisien determinasi adalah nol sampai satu.
Semakin kecil adjusted R Square berarti semakin terbatas kemampuan variabel independen menjelaskan variasi variabel dependennya, nilai yang
mendekati satu berarti semua informasi yang dibutuhkan memprediksi variasi variabel dependen oleh variabel-variabel independen. Ghozali, 2001.
5. Analisis Regresi Linier