Uji t-statistik Uji Parsial
59
bebas yang digunakan dalam membentuk regresi, tidak akan memengaruhi SST.
Sementara itu, dalam perhitungan SSE, tentu akan dipengaruhi oleh variabel bebas, dimana semakin banyak variabel bebas, maka nilai
SSE cenderung semakin kecil, atau paling tetap, dan sebaliknya semakin sedikit variabel bebas, maka nilai SSE cenderung akan semakin besar. Hal
ini disebabkan semakin banyaknya variabel bebas akan mengakibatkan semakin besarnya variasi variabel terikat yang dapat diterangkan oleh
variabel bebas, sehingga nilai SSR akan besar, yang berakibat nilai SSE akan kecil.
Akibat kedua hal tersebut, maka semakin banyak variabel bebas yang dimasukkan dalm model, maka nilai R
2
akan semakin besar.Bila kita hanya berpatokan pada R
2
tentu kita akan selalu memutuskan bahwa model yang terbaik adalah model dengan variabel bebas yang banyak.
Padahal kenyataannya tidaklah demikian.Terkadang satu variabel bebas dalam model regresi sederhana dapat menerangkan variabel terikat dengan
lebih baik dibandingkan beberapa variabel bebas dalam regresi majemuk. Oleh karena itu, agar keputusan lebih tepat, terutama untuk
membandingkan regresi dengan variabel terikat yang sama, maka digunakan R
2
yang disesuaikan atau dikenal dengan sebutan R
2
Adjusted yang dinotasikan dengan
. Adapun formulasi perhitungannya adalah sebagai berikut :
̅̅̅̅ ∑ ∑
̅
60
Dimana : k adalah banyaknya parameter model regresi termasuk intercept.
Djalal Nachrowi dan Hardius Usman, 2006 : 125.