Uji F Uji Hipotesis

terpenuhi karena tingkat signifikasi pada variabel pada variabel Pendapatan Asli Daerah X 1 , Belanja Modal X 2 , dan Belanja Rutin X 3 lebih besar dari 5 sig 5.

4.3.4. Uji Hipotesis

4.3.4.1. Uji F

Uji F dapat digunakan untuk mengetahui model regresi yang digunakan cocok atau tidak untuk mengetahui pengaruh variabel Pendapatan Asli Daerah X 1 , Belanja Modal X 2 , dan Belanja Rutin X 3 terhadap Pertumbuhan Ekonomi Y dengan prosedur sebagai berikut: 1 H : β 1 = β 2 = β 3 = 0 Model tidak sesuaicocok H 1 : β 1 = β 2 = β 3 ≠ 0 Model sesuaicocok Dalam penelitian ini digunakan tingkat signifikasi 0,05 5 dengan derajat bebas n-k, dimana n: jumlah pengamatan, dan k: jumlah variabel. Kriteria pengujian adalah sebagai berikut: a. Apabila tingkat signifikan sig 0,05 H diterima dan H 1 ditolak yang artinya model yang digunakan adalah tidak sesuai untuk mengetahui pengaruh Pendapatan Asli Daerah X 1 , Belanja Modal X 2 , dan Belanja Rutin X 3 terhadap Pertumbuhan Ekonomi Y. b. Apabila tingkat signifikan sig 0,05 H ditolak dan H 1 diterima yang artinya model yang digunakan adalah sesuai untuk mengetahui pengaruh Pendapatan Asli Daerah X 1 , Belanja Modal X 2 , dan Belanja Rutin X 3 terhadap Pertumbuhan Ekonomi Y. Tabel 4.11 menunjukkan hasil dari uji F. Tabel 4.11: Hasil Uji F Model F hitung Sig R 2 Adjusted R Square 1 16,818 0,000 0,189 0,117 Sumber: Lampiran 14 2 Menentukan nilai F tabel Tingkat signifikan α = 0,05 atau 5 Derajat bebas pembilang db 1 = k = 3 Derajat bebas pembagi db 2 = n – k – 1 = 221 – 3 – 1 = 217 Maka F tabel F 0,05; 217; 3 = 2,646205 Atau cara lain untuk penentuan nilai F tabel melalui Microsoft Excell akan diperoleh nilai F tabel sebesar 2,646205 Prayitno, 2009: 82. Regresion Mean Square F hitung = Residual Mean Square 0,209 = 0,012 = 16,818 3 Menentukan nilai F hitung : 4 Membandingkan nilai F hitung dengan F tabel Jika F hitung ≥ F tabel H ditolak dan H 1 diterima Jika F hitung ≤ F tabel H diterima dan H 1 ditolak 5 Interpretasi Karena nilai F hitung sebesar 16,818 lebih besar dari F tabel sebesar 2,646205 maka H ditolak dan H 1 diterima dan dengan tingkat signifikan 0,000 menunjukkan bahwa nilai F hitung telah signifikan karena probabilitas kurang dari 0,05 5 yang artinya model regresi yang dihasilkan adalah cocok atau sesuai untuk mengetahui pengaruh Pendapatan Asli Daerah X 1 , Belanja Modal X 2 , dan Belanja Rutin X 3 terhadap Pertumbuhan Ekonomi Y Selain itu tingkat pengaruh variabel bebas yang terdiri dari Pendapatan Asli Daerah X 1 , Belanja Modal X 2 , dan Belanja Rutin X 3 terhadap variabel terikat, yaitu Pertumbuhan Ekonomi Y dapat dilihat dari koefisien determinasi R 2 , yaitu sebesar 0,189 yang artinya secara bersama-sama perubahan tiga variabel bebas, yaitu Pendapatan Asli Daerah X 1 , Belanja Modal X 2 , dan Belanja Rutin X 3 mampu menjelaskan perubahan variabel terikat, yaitu Pertumbuhan Ekonomi Y sebesar 18,9 sedangkan sisanya 81,1 100 – 18,9 dijelaskan oleh variabel lain selain Pendapatan Asli Daerah X 1 , Belanja Modal X 2 , dan Belanja Rutin X 3 yang tidak dibahas dalam penelitian ini. Namun dalam analisis regresi linier berganda dianjurkan menggunakan nilai Adjusted R Square karena mempertimbangkan nilai varians dari masing- masing variabel independen atau jumlah variabel independen serta jumlah sampel sehingga lebih akurat Wijaya, 2009: 97 dan menurut Santoso 2001 bahwa untuk regresi dengan lebih dari dua variabel bebas digunakan Adjusted R 2 sebagai koefisien determinasi Prayitno, 2009:81. Nilai Adjusted R 2 sebesar 0,177 yang artinya variabel bebas dapat menjelaskan variabel terikat sebesar 17,7 dan sisanya 82,3 100 – 17,7 dijelaskan oleh variabel lain.

4.3.4.2. Uji t