49 kepengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan
kepengamatan lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang
homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas, karena data ini menghimpun data yang mewaili berbagai ukuran, yaitu kecil, sedang dan
besar. Ada beberapa cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas, dengan melihat grafik plot antara nilai prediksi
variabel terkait dependen, yaitu ZPRED dengan residualnya SRESID. Deteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat
ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatter plot antara SRESID dan ZPRED dimana sumbu Y adalah Y yang telah diprediksi dan sumbu X
adalah residual Y prediksi – Y sesungguhnya yang telah distudentized.
Jika tidak ada pola yang jelas dan titik-titik menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas Ghazali,
2005:105.
3. Uji Hipotesis Penelitian
a. Uji Signifikansi Simultan Uji Statistik F
Uji F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel independen atau bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai
pengaruh secara bersama terhadap variabel dependen atau terkait. Probabilitas lebih kecil dari 0.05, maka hasilnya signifikan berarti
terdapat pengaruh dari variabel independen secara bersama terhadap variabel dependen Ghazali, 2005:84.
50 Menurut santoso 2000:168 dasar pengambilan keputusan adalah
sebagai berikut: 1 Jika nilai probabilitas lebih besar dari 0.05, maka H
diterima atau H
a
ditolak, ini berarti menyatakan bahwa semua variabel independen atau bebas tidak mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap
variabel dependen atau terkait. 2 Jika nilai probabilitas lebih kecil dari 0.05, maka H
ditolak atau H
a
diterima, ini berarti menyatakan bahwa semua variabel independen atau bebas mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap
variabel dependen atau terkait.
b. Uji Signifikan Parameter Individual Uji Statistik t
Uji t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel independen secara individual dalam menerangkan variasi
variabel dependen. Probabilitas lebih kecil dari 0.05, maka hasilnya signifikan. Berarti terdapat pengaruh dari variabel independen secara
individual terhadap variabel dependen Ghazali, 2005:84. Menurut santoso 2000:168 dasar pengambilan keputusan adalah
sebagai berikut: 1 Jika nilai probabilitas lebih besar dari 0.05, maka H
diterima atau H
a
ditolak, ini berarti menyatakan bahwa variabel independen atau bebas tidak mempunyai pengaruh secara individual terhadap variabel
dependen atau terkait.
51 2 Jika nilai probabilitas lebih kecil dari 0.05, maka H
ditolak atau H
a
diterima, ini berarti menyatakan bahwa variabel independen atau bebas mempunyai pengaruh secara individual terhadap variabel
dependen atau terkait.
4. Analisis Regresi Linier Berganda
