64 0,
∂ Y
t
∂ X
4t
0, ∂ Y
t
∂ X
5t
Artinya jika terjadi kenaikan pada X
4t
ongkos naik haji maka Y jumlah tabungan haji mengalami penurunan, cateris
paribus. Artinya jika terjadi kenaikan pada X
5t
kuota haji maka Y jumlah tabungan haji mengalami kenaikan, cateris paribus.
3.5.1 Uji Kesesuaian Test of Goodness Fit
Uji kesesuaian Test of Goodness Fit dilakukan untuk mengetahui kesesuian garis regresi sampel mencocokan data. Untuk menganalisa model
tersebut dilakukan pengujian sebagai berikut:
3.5.1.1 Uji Koefisien Determinasi R-square
Uji koefisien determinasi R
2
dilakukan untuk mendeteksi ketepatan paling baik dari garis regresi. Uji ini digunakan untuk melihat sebarapa besar
variabel-variabel bebas secara bersama mampu memberikan penjelasan mengenai variabel terikat dimana nilai koefisien determinasi R
2
adalah antara 0 sampai dengan 1 0
≤R
2
≤1 Koefisien determinasi bernilai nol berarti tidak ada hubungan antara
variabel-variabel bebas dengan variabel terikat, sebaliknya nilai koefisien determinasi 1 berarti ada hubungan sempurna antara variabel bebas dengan
terikat.
3.5.1.2 Uji t-Statistik Partial Test
Uji t merupakan suatu pengujian apakah masing-masing koefisien regresi signifikan atau tidak terhadap variabel terikat dengan menganggap variabel bebas
lainnya konstan. Nilai t-statistik dapat diperoleh dengan rumus:
Universitas Sumatera Utara
65 t-statistik =
Sbi bi – b
Dimana: bi = Keofisien variabel bebas ke-i
b = Nillai hipotesis nol Sbi = Simpangan baku dari variabel ke-i
Dalam hal ini digunakan hipotesis sebagai berikut: Ho : β
1
= 0 Ha : β
1
≠ 0 Dengan ketentuan sebagai berikut:
Ho diterima jika t-statistik t
tabel
Dalam program Eviews: a. Probabilitas X
i
0,01 bila α = 1
b. Probabilitas X
i
0,05 bila α = 5
c. Probabilitas X
i
0,10 bila α = 10
Artinya variabel-variabel bebas tidak mempengaruhi variabel terikat. Ha diterima jika t-statistik t
tabel
Dalam program Eviews: a. Probabilitas X
i
0,01 bila α = 1
b. Probabilitas X
i
0,05 bila α = 5
c. Probabilitas X
i
0,10 bila α = 10
Artinya variabel-variabel bebas mempengaruhi variabel terikat.
Universitas Sumatera Utara
66 1 – R
2
n – k R
2
k – 1
Ho diterima Ha diterima
Ha diterima
-t
α2
t
α2
Gambar 3.1 Kurva Uji t-statistik
3.5.1.3 Uji F-Statistik
Uji F-statistik ini dilakukan untuk melihat seberapa besar pengaruh variabel bebas secara keseluruhan atau bersama-sama terhadap variabel terikat.
Nilai F-statistik dapat diperoleh dengan rumus:
=
Dimana: R
2
= Koefisien determinasi k = Jumlah variabel bebas dan intercept
n = Jumlah sampel Untuk pengujian ini digunakan hipotesis sebagai berikut:
Ho : β
1
= β
2
= β
3
= 0 Ha : β
1
≠ β
2
≠ β
3
≠ 0 F-statistik
Universitas Sumatera Utara
67 Pengujian ini dilakukan untuk membadingkan nilai F-statistik dengan F
tabel
dengan kriteria sebagai berikut:
Ho diterima jika F-statistik F
tabel
Dalam program Eviews: a.
Probabilitas Y 0,01 bila α = 1
b. Probabilitas Y 0,05
bila α = 5 c.
Probabilitas Y 0,10 bila α = 10
Artinya variabel-variabel bebas tidak mempengaruhi variabel terikat Ha diterima jika Fstatistik F
tabel
Dalam program Eviews: a.
Probabilitas Y 0,01 bila α = 1
b. Probabilitas Y 0,05
bila α = 5 c.
Probabilitas Y 0,10 bila α = 10
Artinya variabel bebas mempengaruhi variabel terikat
Ho diterima Ha diterima
Gambar 3.2 Kurva Uji F-statistik 3.5.2 Uji Penyimpangan Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik adalah persyaratan statistik yang harus dipenuhi pada analisis regresi linear berganda yang berbasis ordinary least square OLS. Jadi
analisis regresi yang tidak berdasarkan OLS tidak memerlukan persyaratan asumsi
Universitas Sumatera Utara
68 klasik, misalnya regresi logistik atau regresi ordinal. Demikian juga tidak semua
uji asumsi klasik harus dilakukan pada analisis regresi linear, misalnya uji multikolinearitas tidak dapat dipergunakan pada analisis regresi linear sederhana
dan uji autokorelasi tidak perlu diterapkan pada data cross sectional. Uji asumsi klasik juga tidak perlu dilakukan untuk analisis regresi linear
yang bertujuan untuk menghitung nilai pada variabel tertentu. Misalnya nilai return saham yang dihitung dengan market model, atau market adjusted model.
Perhitungan nilai return yang diharapkan dilakukan dengan persamaan regresi, tetapi tidak perlu diuji asumsi klasik
3.5.2.1 Uji Multikolinearitas
