71
bernilai diantara nilai d
U
dan 4-d
U
. Berikut tabel pengambilan keputusan uji Durbin-Wason:
Gambar 3.1 Dasar Pengambillan Keputusan Uji Durbin-Watson
3. Uji Simultan
Uji-F digunakan untuk menguji pengaruh secara simultan variabel bebas terhadap variabel tergantungnya. Jika variabel bebas
memiliki pengaruh secara simultan terhadap variabel tergantung, maka model persamaan regresi masuk dalam kriteria cocok atau fit.
Sebaliknya jika tidak terdapat pengaruh secara simultan maka hal ini akan masuk dalam kategori tidak cocok atau not fit Suliyanto, 2011 :
61. Dalam melakukan uji simultan melalui uji-F setiap software
regresi selalu menghitung nilai F-hitung secara otomatis. Sedangkan untuk memperoleh nilai F-
tabel ditentukan oleh tingkat signifikasi α yang digunakan penulis sebesar 5 dan nilai degree of freedom df.
Dikutip Suliyanto 2011 : 61, untuk menyimpulkan apakah model masuk kategori cocok fit atau tiidak, dilakukan dengan cara
dl Autokorelasi
Negatif Tidak Dapat
Didefinisikan Bebas
Autokorelasi Tidak Dapat
Didefinisikan Autokorelasi
Positif du
4-du 4-dl
4
72
membandingkan nilai F-hitung dan F- tabel dengan derajat bebas df: α,
k-1, n-k, dimana k adalah jumlah variabel dependen dan independen, dan n adalah jumlah pengamatan.
Keputusan menolak atau menerima H didasarkan pada F-
hitung lebih besar dari F-tabel, maka H ditolak yang berarti secara
bersama-sama variabel independen mempengaruhi variabel dependen. Sebaliknya jika F-hitung lebih kecil dari F-tabel, maka H
diterima yang berarti secara bersama-sama variabel independen tidak
mempengaruhi variabel dependen.
4. Uji Parsial
Uji-t digunakan untuk membuktikan apakah variabel independen secara individu mempengaruhi variabel dependen dengan
menganggap variabel lain bersifat konstan. Uji ini dilakukan dengan membandingkan t-hitung dengan t-tabel.
Dalam melakukan uji parsial melalui uji-t, setiap software regresi selalu menghitung nilai t-hitung secara otomatis. Sedangkan
untuk memperoleh nilai t- tabel ditentukan oleh tingkat signifikasi α
yang digunakan penulis sebesar 5 dan nilai degree of freedom df: α, n-k, dimana k adalah jumlah variabel dependen dan independen,
dan n adalah jumlah pengamatan. Dalam penelitian ini uji parsial digunakan untuk uji satu arah
karena hipotesis yang diajukan pada bab sebelumnya sudah
73
menunjukkan arah antara positif dan negatif. Keputusan menolak atau menerima H
didasarkan pada perbandingan nilai t-hitung dengan nilai t-tabel. Jika nilai t-hitung lebih besar dari pada t-tabel artinya H
ditolak yang artinya variabel independen secara individu berpengaruh positif terhadap variabel dependen. Selain itu, uji parsial dilakukan
dengan membandingkan
probabilitas masing-masing
variabel independen pada output regresi data panel dengan tingkat signifikansi
yang telah ditentukan sebelumnya. Jika nilai probabilitas variabel independen lebih kecil dari tingkat signfikansi α sebesar 5 atau
0,05 maka dapat disimpulkan variabel tersebut secara individu berpengaruh signfikan terhadap variabel dependen. Adapun nilai
probablitas dalam penelitian ini didapat dengan membagi dua nilai probablitas yang ada pada output regresi data panel. Dikutip
Widarjono 2009 : 47, hal tersebut perlu dilakukan karena uji-t yang digunakan dalam penelitian ini adalah uji satu arah sedangkan output
probabilitas variabel yang muncul pada software Eviews yang digunakan oleh peneliti untuk mengolah data adalah nilai probabilitas
untuk uji dua arah sehingga nilai probabiltas harus dibagi dua.
5. Uji Koefisien Determinasi
