2. Jika t hitung t tabel maka Ho ditolak. Berarti variabel independen tersebut secara individu berpengaruh secara signifikan dan positif terhadap
variabel dependen.
3.4.2.2.3. Koefisien Determinasi R
2
Goodness Of Fit
Koefisien determinasi R
2
merupakan suatu ukuran yang menunjukkan besarnya sumbangan dari variabel X yang mempunyai pengaruh linier terhadap
variasi naik turunnya Y. Sifat-sifat R
2
yaitu nilainya selalu non negatif, sebab rasio dua jumlah kuadrat. Nilai koefisien determinasi adalah diantara nol dan satu
atau 0 ≤ R
2
≤ 1. Makin besar nilai R
2
maka makin tepat cocok suatu garis regresi, sebaliknya makin kecil R
2
maka makin tidak tepat garis regresi tersebut untuk mewakili data hasil observasi Supranto, 2005:77
3.4.2.3. Uji Asumsi Klasik
Suatu model dikatakan baik apabila sudah lolos dari serangkaian uji asumsi klasik. Uji asumsi klasik dalam penelitian ini terdiri dari :
3.4.2.3.1. Uji Normalitas
Uji ini bertujuan untuk menguji apakah variabel pengganggu memiliki distribusi normal atau tidak sehingga apabila variabel pengganggu memiliki
distribusi normal maka uji t dan uji F dapat dilakukan. Sementara apabila asumsi normalitas tidak dapat dipenuhi maka inferensi tidak dapat dilakukan dengan
statistik t dan F tetapi hanya dengan konteks asimtotik. Model regresi yang baik dengan distribusi data normal atau mendekati normal Singgih, 2000 : 212.
Uji ini menggunakan uji Jarque-Bera atau J – B test dengan membandingkan nilai J- B hitung yang diperoleh dari komputer program eviews
3.0 dengan nilai X
2
– tabel. Apabila nilai J – B hitung nilai X
2
– table maka hipotesis nol yang menyatakan bahwa residual berdistribusi normal ditolak.
Sebaliknya bila nilai J – B hitung nilai X
2
– tabel maka hipotesis nol yang menyatkan residual berdistribusi normal diterima.
3.4.2.3.2. Uji Multikolinieritas
Multikolinieritas adalah hubungan linier antar variabel independen di dalam regresi berganda. Ada tidaknya multikolinieritas dapat diketahui atau
dilihat dari koefisien korelasi masing-masing variabel bebas. Jika koefisien korelasi di antara masing-masing variabel bebas lebih besar dari 0,8, maka terjadi
multikolinieritas, dan sebaliknya jika koefisien korelasi di antara masing-masing variabel bebas lebih kecil dari 0,8, maka tidak terjadi multikolinieritas Ajija,
2011:35. 3.4.2.3.3.
Uji Heterokedastisitas
Uji heterokedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke
pengamatan lain. Jika varians residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homokedastisitas dan jika berbeda disebut heterokedastisitas.
Metode GLS yang pada intinya memberikan pembobotan pada variasi data yang digunakan, sehingga dapat dikatakan dengan menggunakan GLS maka masalah
heterokedastisitas dapat diatasi. Selain itu, menurut Widarjono 2009 : 130 masalah heterokedastisitas dapat disembuhkan dengan metode WLS yang ada
pada GLS yang memberikan pembobotan pada varians yang digunakan.
3.4.2.3.4. Uji Autokorelasi
