3.6.4 Uji Hipotesis
3.6.4.1 Uji Simultan Uji F
“Uji simultan uji F digunakan untuk mengetahui apakah variabel independen
X
1
,X
2
, ……X
n
secara bersama-sama
atau simultan
berpengaruh secara siginifikan terhadap variabel dependen ” Priyatno,
2008:81. Penggunaan hipotesis uji F dalam penelitian ini menggunakan bantuan program SPSS. Cara yang digunakan dengan melihat probabilitas
signifikansi dari nilai F pada tingkat signifikansi sebesar 5. Uji F dapat dihitung dengan menggunakan bantuan program SPSS. Dasar
keputusan untuk menerima atau menolak hipotesis apabila : 1. Probabilitas taraf signifikansi 5, maka Ho diterima dan Ha
ditolak. 2. Probabilitas taraf signifikansi 5, maka Ho ditolak dan Ha
diterima.
3.6.4.2 Uji Parsial Uji t
“Uji parsial uji t digunakan untuk mengetahui apakah dalam model regresi variabel independen X
1
, X
2
, ……X
n
secara parsial berpengaruh signifikansi terhadap variabel dependen
” Priyatno, 2008:83. Penggunaan uji t menggunakan bantuan program SPSS, yaitu dengan membandingkan
signifikansi hitung masing-masing variabel bebas terhadap = 5.
Pengambilan keputusan dalam uji t dengan SPSS apabila : 1. Probabilitas taraf siginifikansi 5, maka Ho diterima dan Ha
ditolak.
2. Probabilitas taraf signifikansi 5, maka Ho ditolak dan Ha diterima.
3.6.4.3 Koefisien Determinasi Simultan R
2
“Koefisien determinasi digunakan untuk menguji goodness-fit dari model regresi” Ghozali, 2011: 177. Priyatno 2008:79 menyatakan
bahwa: Analisis determinasi dalam regresi linear berganda digunakan untuk
mengetahui persentase sumbangan pengaruh variabel independen X
1
, X
2
,……X
n
secara serentak terhadap variabel dependen Y. Koefisien ini menunjukkan seberapa besar persentase variasi
variabel independen yang digunakan dalam model mampu menjelaskan variasi variabel dependen. R
2
sama dengan 0, maka tidak ada sedikitpun persentase sumbangan pengaruh yang diberikan
variabel independen terhadap variabel dependen, atau variasi variabel independen yang digunakan dalam model tidak menjelaskan
sedikitpun variasi variabel dependen. Sebaliknya R
2
sama dengan 1, maka persentase sumbangan pengaruh yang diberikan variabel
independen terhadap variabel dependen adalah sempurna, atau variasi variabel independen yang digunakan dalam model
menjelaskan 100 variasi variabel dependen.
3.6.4.4 Koefisien Determinasi Parsial r