46
3.11.2 Analisis Regresi Linear Berganda
Teknik analisis yang dipakai dalam menguji hipotesis penelitian ini adalah dengan menggunakan multiple regression analysis analisis regresi berganda.
Teknik ini dipakai untuk menganalisis pengaruh beberapa variabel independen terhadap variabel dependen. Rumus persamaan regresi tersebut adalah sebagai
berikut: Y = α + β
1
X
1
+ β
2
X
2
+ β
3
X
3+
e Keterangan :
Y = Keberhasilan Usaha α = konstanta
X
1
= Motivasi β = koefisien regresi variabel X
X
2
= Kepribadian e = Error Disturbance
X
3
= Ketersediaan informasi
3.11.3 Pengujian Hipotesis
3.11.3.1 Uji Signifikan Simultan Uji – F
Uji ini menunjukkan apakah semua variabel independen atau bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap
variabel dependen atau terikat. Uji statistik F digunakan untuk mengetahui pengaruh semua variabel independen yang dimasukkan dalam model regresi
secara bersama-sama terhadap variabel dependen yang diuji pada tingkat signifikan 0,05 Ghozali, 2009:84.
Kriteria Pengujiannya dengan taraf signifikansi sebesar 5 maka: Nilai F
hitung
akan dibandingkan dengan nilai F
tabel
. Kriteria pengambilan keputusannya, yaitu:
Universitas Sumatera Utara
47 Ho diterima jika F
hitung
F
tabel
pada α = 5 Ha diterima jika F
hitung
F
tabel
pada α = 5
3.11.3.2 Uji Signifikan Parsial Uji – t
Uji statistik t menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel penjelas atau independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen
dan digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya pengaruh masing-masing variabel independen secara individual terhadap variabel dependen yang diuji pada
tingkat signifikansi 0,05 Ghozali, 2009:84. Uji T atau uji parsial digunkan untuk menguji bagaimana pengaruh
masing-masing variabel bebas terhadap variabel terikat. Jika t
hitung
t
tabel
, maka H diterima atau H
a
ditolak. Jika t
hitung
t
tabel
, maka H ditolak dan H
a
diterima. Jika t
hitung
lebih kecil dari t
tabel
maka H diterima sedangkan H
a
ditolak, namun jika t
hitung
lebih kecil dari t
tabel
maka H ditolak sedangkan H
a
diterima. Jika signifikansi di bawah 0.05 maka H
ditolak dan H
a
diterima Situmorang, 2012:157.
3.11.3.3 Koefisien Determinasi R
2
Koefisien determinasi Adjusted R² bertujuan untuk mengetahui seberapa besar kemampuan variabel independen menjelaskan variabel dependen. Dalam
output SPSS, koefisien determinasi terletak pada tabel Model Summary
b
dan tertulis Adjusted R Square. Nilai R² sebesar 1, berarti fluktuasi variabel dependen
seluruhnya dapat dijelaskan oleh variabel independen dan tidak ada faktor lain yang menyebabkan fluktuasi variabel dependen. Jika nilai Adjusted R² berkisar
Universitas Sumatera Utara
48 antara 0 sampai dengan 1, berarti semakin kuat kemampuan variabel independen
dapat menjelaskan fluktuasi variabel dependen Ghozali, 2009:45
Universitas Sumatera Utara
49
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1 Gambaran Umum Jalan Palangkaraya Medan
Kategori