autokorelasi Imam Ghozali, 2011:110. Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi. Alat ukur yang digunakan
untuk mendeteksi adanya autokorelasi dalam penelitian ini menggunakan tes Durbin Watson D-W. Hipotesis yang akan diuji
dalam penelitian ini yaitu: H0 tidak adanya autokorelasi, r = 0 dan Ha ada autokorelasi, r≠ 0.
Tabel 3. Tabel Pengambilan Keputusan Uji Autokorelasi Hipotesis Nol
Keputusan Jika
Tidak ada autokorelasi positif Tolak
0 d dl Tidak ada autokorelasi positif
No Decision dl ≤ d ≤ du
Tidak ada korelasi negatif Tolak
4 - dl d 4 Tidak ada korelasi negatif
No Decision 4-
du ≤ d ≤ 4- dl
Tidak ada autokorelasi, positif atau Tidak Ditolak
du d 4 - du
Negative Sumber: Imam Ghozali, 2011:111
e. Uji Linearitas
Uji ini digunakan untuk melihat spesifikasi model yang digunakan benar atau tidak, apakah fungsi yang digunakan dalam suatu studi
empiris berbentuk linear, kuadrat atau kubik Imam Ghozali, 122: 166. Jika uji linearitas tidak terpenuhi, maka analisis regreasi linear
tidak dapat dilakukan.
3. Uji Hipotesis
a.
Analisis Regresi Linear Sederhana
Menurut Sugiyono 2011:247, persamaan regresi dapat digunakan untuk melakukan prediksi tinggi nilai variabel dependen bila nilai
variabel independen dimanipulasi dirubah-rubah. Secara umum persamaan regresi sederhana dapat dirumuskan sebagai berikut:
Y = a + b X Keterangan:
Y = Nilai yang diprediksikan
a = Konstanta atau bila harga X = 0
b = Koefisien Regresi
X = Nilai variabel independen
1 Mencari Koefisien Korelasi r
Teknik korelasi bertujuan untuk mencari hubungan dan membuktikan
hipotesis hubungan
dua variabel
guna mengetahui apakah terjadi hubungan positif atau negatif
antara variabel independen dengan variabel dependen. Berikut ini adalah rumus koefisien korelasi:
=
∑ √∑
Keterangan : = korelasi antara variabel x dan y
x = xi
– x y
= yi - ȳ
2 Mencari koefisien determinasi
Koefisien determinasi dapat ditemukan dengan cara mengkuadratkan koefisien korelasi r. Koefisien ini disebut
koefisien penentu, karena varians yang terjadi pada variabel dependen dapat dijelaskan melalui varians yang terjadi pada
variabel independen. b.
Analisis Regresi Linier Berganda Analisis regresi linier berganda digunakan untuk mengetahui
adanya hubungan atau pengaruh antara dua atau lebih variabel bebas X dengan satu variabel terikat Y yang ditampilkan dalam bentuk
persamaan regresi. Analisis ini bertujuan untuk memprediksikan nilai dari dari variabel terikat dependen apabila variabel bebas
independen mengalami kenaikan atau penurunan dan untuk mengetahui arah hubungan Duwi Priyanto, 2013: 130-131.
Sugiyono 2011: 275-276 menyebutkan bahwa analisis regresi ganda digunakan apabila peneliti bermaksud meramalkan bagaimana
keadaan naik turunnya variabel dependen kriterium, apabila dua atau lebih variabel independen sebagai faktor prediktor dimanipulasi
dinaikturunkan nilainya. Persamaan yang dapat meramalkan
