46
Artinya, semua variabel independen secara simultan merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen. Untuk memperoleh
nilai F
hitung
digunakan rumus Suharyadi, 2009 :226 :
Adapun hipotesisnya sebagai berikut : H
= tidak ada pengaruh signifikan dari variabel independen terhadap variabel dependen secara simultan.
Ha = ada pengaruh signifikan dari variabel independen terhadap variabel dependen secara simultan.
Aturan pengambilan keputusan adalah sebagai berikut : Jika probabilitas 0,05 maka H
diterima dan menolak Ha. Jika probabilitas 0,05 maka H
ditolak dan menerima Ha.
5. Pengujian Dengan Koefisien Regresi Parsial Uji t
Menurut Ghozali 2011: 98 uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel penjelas atau
independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen. Hipotesis nol H
yang hendak diuji adalah apakah suatu parameter bi sama dengan nol, atau;
H : bi = 0
F = R
2
k-1 1- R
2
x n-3
47
Artinya apakah suatu variabel independen bukan merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen. Hipotesis
alternatifnya Ha parameter suatu variabel tidak sama dengan nol, atau: Ha : bi
≠ 0 Artinya, variabel tersebut merupakan penjelas yang signifikan
terhadap variabel dependen. Untuk memperoleh nilai t
hitung
digunakan rumus Suharyadi, 2009 :229 :
Adapun hipotesisnya sebagai berikut : H
= tidak ada pengaruh signifikan dari variabel independen terhadap variabel dependen secara parsial.
Ha = ada pengaruh signifikan dari variabel independen terhadap variabel dependen secara parsial.
Aturan pengambilan keputusan adalah sebagai berikut : Jika probabilitas 0,05 maka H
diterima dan menolak Ha. Jika probabilitas 0,05 maka H
ditolak dan menerima Ha.
6. Koefisien Determinasi
Ghozali 2011:97 menyatakan bahwa koefisien determinasi R
2
pada intinya digunakan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model
dalam menerangkan variasi variabel dependen. Namun R
2
ini memiliki kelemahan yaitu
Ŷ atau Y prediksi dengan nilai Y yang diobservasi. t
hitung
= b- B Sb
48
Apabila digunakan untuk memperkirakan data yang tidak atau belum ada di dalam observasi, belum tentu cocok. Dan nilai R
2
tidak berkurang nilainya apabila variabel independen ditambahkan lagi kedalam persamaan
Winarno, 2009:4.21. Maka menurut Suliyanto 2011:59, untuk mengurangi kelemahan
tersebut maka digunakan koefisien determinasi yang telah disesuaikan, adjusted R square R
2 adj
. Koefisien determinasi yang telah disesuaikan berarti bahwa koefisien tersebut telah dikoreksi dengan memasukkan
jumlah variabel dan ukuran sampel yang digunakan. Hasil nilai adjusted R square dari regresi digunakan untuk mengetahui besarnya variabel
dependen yang dipengaruhi oleh variabel-variabel independennya.
E. Operasional Variabel Penelitian 1. Variabel Dependen
