lag. DW tidak relevan digunakan dalam penaksiran model regresi yang menggunakan data cross section dan penaksiran model regresi tanpa intercept.
Untuk melihat ada tidaknya autokorelasi pada metode DW maka dapat dilihat dari nilai DW pada hasil estimasi model regresi dan dapat diambil keputusan dengan
melihat tabel DW. Sedangkan pada uji LM dapat digunakan untuk menguji model lag , untuk
melihat ada atau tidaknya autokorelasi dapat dilihat dari hasil estimasi model regresi, apabila hasil estimasi yang diperoleh menunjukkan bahwa nilai ObsR-
squared X
2
hitung X² tabel atau nilai probability lebih rendah dari 0,05 pada tingkat signifikansi 5 maka terdapat gejala autokorelasi pada hasil estimasi
tersebut Pratomo dan Hidayat, 2007.
3.7 Test of Goodness of Fit
3.7.1 Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi R
2
merupakan kemampuan variabel X variabel bebas mempengarui variabel Y variabel terikat. Dimana semakin besar
koefisien determinasi maka menunjukkan semakin baik kemampuan variabel bebas menerangkan variabel terikat Sudardjat, 2010. Nilai koefisien determinasi
adalah antara nol dan satu. Apabila nilai koefisien determinasi mendekati satu maka variabel bebas dapat menerangkan variabel terikat semakin besar, dan
sebaliknya nilai koefisien determinasi yang kecil artinya kemampuan variabel bebas dalam menjelaskan variabel terikat sangat terbatas.
Universitas Sumatera Utara
3.7.2 Uji F-Statistik
Uji F-statistik dilakukan untuk mengetahui pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat secara simultan. Pengujian F-statistik dapat dirumuskan
dengan hipotesis sebagai berikut: 1. H
: β
1
= β
2
= β
3
= 0, artinya secara simultan variabel bebas independent variable tidak mempengaruhi variabel terikat
dependent variable secara signifikan. 2. H
a
: β
1
≠ β
2
≠ β
3
≠ 0, artinya secara simultan variabel bebas independent variable
mempengaruhi variabel terikat
dependent variabel secara signifikan. Uji F-statistik dapat dilihat dengan melakukan perbandingan antara nilai
probability F-statistik dengan tingkat signifikansi dimana taraf nyata α yang
digunakan sebesar 1, 5 dan 10 . Dari pengujian hipotesis di atas maka dapat ditarik kesimpulan sebagai
berikut: 1. H
diterima dan Ha ditolak apabila nilai probability F-stat α, artinya
Artinya variabel bebas independent variable secara simultan tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel terikat dependent
variable. 2. Ha diterima dan H
ditolak apabila nilai probability F-stat α. Artinya
variabel bebas independent variable secara simultan memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel terikat dependent variable.
Universitas Sumatera Utara
3.7.3 Uji T-Statistik Partial Test
Uji t-statistik dilakukan untuk mengetahui apakah koefisien regresi dari masing-masing variabel bebas secara parsial signifikan mempengaruhi variabel
terikat, dengan menganggap variabel bebas lain adalah konstan. Untuk menguji t- statistik dirumuskan hipotesis sebagai berikut:
1. H :
β
1
= 0, variabel bebas secara parsial tidak mempengaruhi variabel terikat dengan siginfikan.
2. Ha : β
1
≠ 0, variabel bebas secara parsial mempengaruhi variabel terikat dengan signifikan.
Dari pengujian hipotesis di atas maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1. H diterima dan Ha ditolak apabila nilai probabaility t-stat
α, artinya variabel bebas independent variable secara parsial tidak memiliki
pengaruh yang signifikan terhadap variabel terikat dependent variable. 2. Ha diterima dan H
ditolak apabila nilai probability t-stat α, artinya
variabel bebas independent variable secara parsial memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel terikat dependent variable.
3.8 Definisi Operasional Variabel Penelitian
