parameter beta tidak signifikan secara statistik, maka asumsi homoskedastisitas pada data model tersebut tidak ditolak.
2. Pengujian Hipotesis
a. Uji F-Test
Uji statistik F digunakan untuk menguji keberartian pengaruh dari seluruh variabel bebas secara bersama-sama terhadap variabel terikat.
Hipotesis dirumuskan sebagai berikut: Ho : b1, b2, b3 = 0, berarti secara bersama-sama tidak ada pengaruh
signifikan dari variabel independen terhadap variabel dependen. Ha : b1, b2, b3
≠ 0, berarti secara bersama-sama ada pengaruh signifikan dari variabel independen terhadap variabel dependen.
Nilai F hitung dapat dicari dengan menggunakan rumus Gujarati, 1995 dalam Ulupui 2005:
F hitung = R2 k – 1
1-R2 n-k
Untuk menentukan nilai F-tabel, tingkat signifikansi yang digunakan sebesar 5 dengan derajat kebebasan degree of freedom df =
n-k dan k-1 di mana n adalah jumlah observasi, k adalah jumlah variabel termasuk intersep dengan kriteria uji yang digunakan adalah:
Jika F hit F tabel, maka Ho ditolak Jika F hit F tabel, maka Ho diterima
45
b. Uji T-Test
Uji t digunakan untuk menguji koefisien regresi secara parsial dari variabel bebasnya. Hipotesis yang digunakan adalah
Ho : b1, b2, b3 = 0, artinya secara parsial tidak ada pengaruh signifikan dari variabel independen terhadap variabel dependen.
Ha : b1, b2, b3 ≠ 0, artinya secara parsial ada pengaruh signifikan dari
variabel independen terhadap variabel dependen. Nilai t statistik dapat dicari dengan rumus Gujarati, 1995 dalam
Ulupui, 2005:
t-hit = Koefisien regresi bi Standar deviasi bi
Untuk menentukan nilai t-statistik tabel ditentukan tingkat signifikansi 5 dengan derajat kebebasan df = n-k-1 di mana n adalah
jumlah observasi dan k adalah jumlah variabel termasuk intersep dengan kriteria uji adalah:
• Jika t hit t tabel, maka Ho ditolak • Jika t hit t tabel, maka Ho diterima
c. Koefisien Determinan
Untuk melihat kontribusi kemampuan menjelaskan variabel bebas secara bersama-sama terhadap variansi variabel terikat dapat dilihat dari
koefiesien determinasi Adjusted R
2
, di mana nilai koefisiennya antara ≤ 1. Hal ini berarti bahwa nilai Adjusted R
2
yang semakin besar mendekati 1 merupakan indikator yang menunjukkan semakin kuatnya
46
kemampuan menjelaskan perubahan variabel independen terhadap variabel dependen.
3. Regresi
Kategori