F dilakukan dengan menggunakan program komputer SPSS. Uji statistik F atau ANOVA apabila nilai probabilitas signifikansi ≤ 0,05 maka variabel independen
secara bersama- sama mempengaruhi variabel dependen dan model regresi dapat dipakai untuk memprediksi variabel dependen.
Menurut Sekaran 2011 uji F dapat dihitung dengan rumus : =
rata rata kuadrat yang dijelaskan
rata rata kuadrat residual
Langkah-langkah melakukan uji F : 1. Menentukan hipotesis
a. H : ρ ≠ 0 atau ≥ 0,05 diduga tidak ada pengaruh signifikan antara
variabel independen secara bersama-sama terhadap variabel dependen b. H
a
: ρ = 0 atau ≤ 0,05 diduga ada pengaruh signifikan antara variabel independen secara bersama-sama terhadap variabel dependen
2. Menentukan tingkat signifikansi a. H
diterima dan H
a
ditolak jika signifikansi lebih besar dari α = 5 b. H
ditolak dan H
a
diterima jika signifikansi lebih kecil dari α = 5 3. Membandingkan hasil F hitung dengan F table
a. Nilai F hitung ≥ F table, maka H ditolak dan H
a
diterima b. Nilai F hitung ≤ F table, maka H
diterima dan H
a
ditolak
3.6.3.3 Uji koefisien determinasi uji statistik R
2
Uji koefisien determinasi R
2
pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai koefisien
determinasi adalah antara nol dan satu. Nilai koefisien determinasi R
2
yang mendekati satu berarti variabel-variabel independennya menjelaskan hampir
semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variabel dependen Ghozali, 2011. Nilai R
2
yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen amat terbatas. Secara
umum, koefisien determinasi untuk data cross section relatif rendah karena adanya variasi yang besar antara masing-masing pengamatan, sedangkan untuk
data time series biasanya memiliki nilai koefisien determinasi yang tinggi. Nilai R
2
terletak antara 0 sampai dengan 1 0 ≤ R
2
≤ 1 . Koefisien determinasi ditunjukkan oleh angka R-Square dalam model summary yang
dihasilkan oleh program. Kofisien determinasi diperoleh dengan rumus Ferdinand, 2006 :
R
2
=
Keterangan: R
2
= koefisien determinasi majemuk, yaitu proporsi variabel terikat yang dapat dijelaskan oleh variabel bebas secara bersama-sama
ESS = jumlah kuadrat yang dijelaskan atau nilai variabel terikat yang
ditaksit disekitar rata-rata TSS
= total nilai variabel terikat sebenarnya disekitar rata-rata sampelnya
Bila R
2
mendekati 1 100 maka hasil perhitungan menunjukkan bahawa semakin baik atau makin tepat garis regresi yang diperoleh, sebaliknya jika R
2
mendekati 0 maka menunjukkan semakin tidak tepatnya garis regresi untuk mengukur data observasi.
