2. Pengujian Hipotesis
Untuk menguji hipotesis, penelitian ini menggunakan pengujian koefisien regresi secara parsial Uji – t dan pengujian koefisien regresi secara bersama
Uji – F. 1.
Pengujian koefisien regresi secara parsial Uji-t Uji – t merupakan pengujian hipotesis variabel independen secara parsial
untuk mengetahui apakah variabel independen berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen.
Dalam uji – t digunakan hipotesis : H
: b
i
= b H
a
: b
i
≠ b Dimana b
i
adalah koefisien variabel independen ke- i. Nilai parameter hipotesis b dianggap = 0, artinya tidak ada pengaruh variabel x
i
terhadap Y. Bila nilai t
hit
t
tabel
pada tingkat kepercayaan tertentu, maka H ditolak. Artinya
variabel independen yang diuji berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen.
Nilai-hitung diperoleh dengan rumus :
i i
b se
b b
t −
=
Dimana : bi
= koefisien variabel independen ke- i b
= nilai hipotesis nol sebi = simpangan baku dari variabel ke- i
Universitas Sumatera Utara
2. Pengujian Koefisien Regresi Secara Bersama Uji – F
Yaitu pengujian yang bertujuan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh koefisien regresi secara bersama terhadap variabel independen. Untuk pengujian F
ini, digunakan hipotesis : H
: b
i
= b
2
= b
3
..............= b
k
= 0 H
a
: b
i
≠ b
2
≠ b
3
……….. = b
k
= 0 Jika F
hit
F
tabel
maka H ditolak, yang berarti nilai variable independent
secara besama mempengaruhi variabel dependen. Nilai F
hit
diperoleh dengan rumus :
k n
R k
R F
hit
− −
− =
2 2
1 1
Dimana : R
2
= koefisien determinasi k = jumlah variabel independen ditambah intersep dari suatu model persamaan
n = jumlah sampel 3. Pengujian Asumsi Klasik
Disamping uji statistik juga dilakukan pengujian asumsi klasik : 1.
Uji Multikoliniritas Suatu model regresi linier akan menghasilkan estimasi yang baik apabila
model tersebut tidak mengandung multikoliniritas. Multikoliniritas terjadi karena adanya hubungan yang kuat atau sempurna sesama variabel independen dari suatu
model estimasi.
Universitas Sumatera Utara
2. Uji Autokorelasi
Autokorelasi adalah keadaan dimana variabel gangguan pada periode tertentu berkorelasi dengan variabel gangguan pada periode lain. Dengan kata lain
variabel gangguan tidak random. Faktor – faktor yang menyebabkan autokorelasi antara lain kesalahan dalam menentukan model, penggunaan log pada model dan
tidak memasukkan variabel yang penting. Akibat dari adanya autokorelasi adalah parameter yang diestimasi menjadi bias dan variansnya tidak minimum, sehingga
tidak efisien. Untuk mendeteksi ada tidaknya autokorelasi dapat dilakukan dengan uji
Durbin- Watson sebagai berikut. 1.
Menghitung nilai d dengan rumus :
∑ ∑
−
− =
2 2
1 t
t t
hit
e e
e d
Hipotesis yang digunakan adalah : H
: ρ = 0 berarti tidak ada autokorelasi H
0 :
ρ ≠ 0 berarti ada autokorelasi 2.
Dengan jumlah sampel tertentu dan jumlah variabel independen tertentu, diperoleh nilai kritis du dan dI dalam tabel distribusi Durbin –
Watson untuk berbagai nilai α.
Tabel 3.1 Pedoman Pengujian Statistik D-W
No. Nilai D-W d
Keterangan
1 0 sd d
L
Bukti ada autokrelasi positif 2
4-d
U
sd 4 Bukti ada autokrelasi negatif
3 d
L
sd d
U
atau 4-d
U
sd 4-d
L
Daerah keraguan-raguan tidak bisa ditentukan terjadi autokorelasi atau tidak
4 d
U
sd 4-d
U
Menunjukan tidak autokorelasi positif maupun autokorelasi negatif
Sumber : Gujarati, 2003
Universitas Sumatera Utara
BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Kategori