Uji Serempak Uji F - Statistik Uji Parsial Uji t Statistik Uji Normalitas

26 Koefisien ini merupakan suatu ukuran sejauh mana variabel bebas dapat merubah variabel terikat dalam suatu hubungan Supriana, 2013. Nilai koefisien determinasi R 2 berkisar antara 0 R 2 1, dengan kriteria pengujiannya adalah R 2 yang semakin tinggi mendekati 1 menunjukkan model yang terbentuk mampu menjelaskan keragaman dari variabel terikat, demikian pula sebaliknya.

2. Uji Serempak Uji F - Statistik

Uji F adalah uji secara serempak simultan signifikansi pengaruh perubahan variabel independen terhadap variabel dependen. Artinya semua variabel X secara bersamaan diuji apakah memiliki signifikansi atau tidak. Kriteria pengujian: Jika sig. F ≤ 0,05 maka H ditolak dan H 1 diterima. Jika sig. F 0,05 maka H diterima dan H 1 ditolak. Jika H diterima artinya semua variabel X secara serempak tidak berpengaruh nyata terhadap Y. Jika H 1 diterima artinya semua variabel X secara serempak berpengaruh nyata terhadap Y.

3. Uji Parsial Uji t Statistik

Uji t adalah uji secara parsial pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen digunakan untuk mengetahui apakah variabel bebas secara parsial berpengaruh nyata atau tidak terhadap variabel terikat. Taraf signifikansi α yang digunakan dalam ilmu sosial adalah 5 Kriteria Pengujian: Jika sig. t ≤ 0,05 maka H ditolak dan H 1 diterima. Universitas Sumatera Utara 27 Jika sig. t 0,05 maka H diterima dan H 1 ditolak. Jika H diterima artinya semua variabel X secara parsial tidak berpengaruh nyata terhadap Y. Jika H 1 diterima artinya semua variabel X secara parsial berpengaruh nyata terhadap Y. Uji Asumsi Klasik Uji asumsi klasik adalah persyaratan statistik yang harus dipenuhi pada analisis regresi linier berganda yang berbasis Ordinary Least Square OLS. Pada prinsipnya model regresi linier yang dibangun sebaiknya tidak boleh menyimpang dari asumsi BLUE Best, Linier, Unbiased, dan Estimator. Ada empat uji asumsi klasik yang akan digunakan dalam penelitian ini antara lain uji normalitas, heterokedastisitas, multikolinieritas dan autokorelasi.

1. Uji Normalitas

Uji normalitas adalah uji yang digunakan untuk mengetahui apakah distribusi data mendekati distribusi normal. Uji normalitas dapat dilakukan dengan uji Kolmogorov Smirnov, dengan melihat nilai signifikansi. Sig.KS 0,05 = Data berdistribusi normal Sig.KS ≤ 0,05 = Data tidak berdistribusi normal Uji Kolmogorov Smirnov digunakan untuk menguji nul hipotesis suatu sampel atas suatu distribusi tertentu. Universitas Sumatera Utara 28

2. Heteroskedastisitas