62
1 Terjadi otokorelasi positif, jika nilai DW dibawah -2 DW -2
2 Tidak terjadi otokorelasi, jika nilai DW berada diantara -2 dan +2atau -2 DW +2
3 Terjadi otokorelasi negatif jika nilai DW diatas +2 atau DW +2.
Pendapat lain untuk mendeteksi tentang uji autokorelasi secara umum bisa diambil patokan Singgih, 2012:243:
1 Angka D-W di bawah -2, berarti ada autokorelasi positif.
2 Angka D-W diantara -2 sampai +2, berarti tidak ada autokorelasi.
3 Angka D-W diatas +2, berarti ada korelasi negatif.
4. Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi R² digunakan untuk mengukur seberapa baik garis regresi sesuai dengan data aktualnya goodness of fit.
Koefisien determinasi ini mengukur presentase total varian variabel dependen Y yang dijelaskan oleh variabel independen di dalam garis
regresi. Menurut Sulaiman 2004:86 nilain R² mempunyai interval antara 0 sampai 1 0 R² 1. Semakin besar R² mendekati 1,
semakin baik hasil untuk model regresi tersebut dan semakin mendekati 0 maka variabel independen secara keseluruhan tidak dapat
menjelaskan variabel dependen.
63
Koefisien determinasi memilikin kelemahan, yaitu bias terhadap jumlah variabel bebas yang dimasukkan dalam model regresi dimana
setiap penambahan satu variabel bebas dan jumlah penagamatan dalam model akan meningkatkan nilai R
2
meskipun variabel yang dimasukan tersebut tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap
variabel tergantungnya. Untuk mengurangi kelemahan tersebut maka digunakan koefisien determinasi yang telah disesuaikan, Adjusted R
Square R
2 adj
. Koefisien determinasi yang telah disesuaikan berarti bahwa koefisien tersebut telah dikoreksi dengan memasukan jumlah
variabel dan ukuran sampel yang digunakan. Dengan menggunakan koefisien determinasi yang telah disesuiakan Adjusted R-Square
maka nilai koefisien determinasi yang disesuaikan itu dapat naik atau turun oleh adanya penambahan variabel baru dalam model Suliyanto,
2011:59.
5. Uji Simultan Uji F
Uji F dilakukan untuk melihat pengaruh variabel-variabel independen secara keseluruhan terdapat variabel dependen. Pengujian
ini dilakukan dengan membandingan F hitung dengan F tabel. Menurut Suliyanto 2011:40, uji F digunakan untuk menguji
pengaruh secara simultan variabel bebas terhadap variabel tergantungnya. Jika variabel bebas memiliki pengaruh secara simultan
terhadap variabel tegantung, maka model persamaan regresi masuk dalam kriteria cocok atau fit. Sebaliknya, jika tidak terdapat pengaruh
64
secara simultan maka hal ini akan masuk dalam kategori tidak cocok atau not fit.
Menurut suliyanto 2011:61, untuk menyimpulkan apakah model masuk dalam kategori cocok fit atau tidak, kita harus
membandingkan nilai F hitung dengan nilai F tabel dengan derajat bebas: df:
α,k-1, n-k, dimana k adalah jumlah variabel dan n adalah jumlah
pengamatan ukuran
sampel. Dasar
pengambilan keputusannya adalah jika nilai F hitung F tabel, maka H
ditolak dan H
1
diterima yang berarti bahwa variabel independen secara simultan berpengaruh secara signifikan tehadap variabel dependen, tetapi jika
jika F hitung F tabel, maka H terima dan H
1
ditolak yang berarti bahwa variabel independen secara simultan tidak berpengaruh
terhadap variabel dependen. Suliyanto 2011:62 untuk menghitung besarnya nilai F hitung
digunakn formula berikut:
Keterangan: F = Nilai F hitung
R
2
= Koefisien Determinasi k = Jumlah Variabel
n = Jumlah Pengamatan ukuran sampel.
65
6. Uji Parsial Uji t
