df untuk pembilang, N
1
df untuk penyebut, N = k – 1, k adalah banyaknya parameter.
2
3.5.2. Koefisien Determinasi R
= n – k , n adalah banyaknya observasi.
2
Perhitungan nilai koefisien determinasi R
2
digunakan untuk mengukur kedekatan hubungan dari model yang dipakai. Koefisien determinasi R
2
Besarnya nilai koefisien determinasi adalah antara 0 hingga 1 0 ≤ R
yaitu angka yang menunjukan besarnya kemampuan varians atau penyebaran dari
independen variable variable bebas yang menerangkan dependen variable variabel terikat atau angka yang menunjukan seberapa besar independen
variable variabel bebas dapat menjelaskan dependen variable variabel terikat.
2
3.5.3. Uji Penyimpangan Asumsi Klasik
≤1, dimana jika nilai koefisien mendekati 1, maka model tersebut dikatakan baik
karena semakin dapat menjelaskan hubungan antara variabel bebas dengan variabel terikat.
Selain dilakukan uji statistika di atas, pada saat analisis regresi sering muncul beberapa masalah yang termasuk dalam pengujian asumsi klasik, yaitu
ada tidaknya masalah normalitas, multikolinieritas dan autokorelasi. Penelitian yang dilakukan dalam penelitian memiliki dimensi waktu time series sehingga
untuk uji asumsi klasik hanya akan dilakukan berkaitan dengan mutlikolinieritas, dan autokorelasi.
Uji normalitas berfungsi untuk mengetahui apakah kesalahan penggangu menunjukkan µ mempunyai nilai rata-rata yang sama dengan nol, tidak
berkolerasi dan mempunyai varian yang konstan. Dengan asumsi ini Estimator atau penaksir akan memenuhi sifat-sifat yang diinginkan, seperti ketidakbiasaan
Universitas Sumatera Utara
dan mempunyai varian yang minimum. Untuk mengetahui normal tidaknya faktor penggangu µ dilakukan dengan Jarque-Bera Test J-B Test.
Uji menggunakan hasil estimasi residual dan probabilitas X
2
, yaitu dengan membandingkan nilai JB
hitung
atau X
2
hitung dengan X
2
H tabel. Kriteria keputusan
sebagai berikut : H
: µ terdistribusi normal
a
1. Jika JB hitung X2 tabel maka hipotesis yang menyatakan bahwa residual µ I berdistribusi normal ditolak.
: µ tidak terdistribusi normal
2. Jika nilai JB
hitung
X
2 tabel
3. Tahap uji Jarque Bera dengan menggunakan Eviews secara ringkas adalah sebagai berikut :
maka Hipotesis yang menyatakan bahwa resodual µi berdistribusi normal diterima.
a. Formulasi hipotesis Ho = distribusi µi
H
a
= distribusi µ
t
b. Menentukan tingkat signifikan α
tidak normal
c. Menentukan kriteria pengujian Ho ditolak jika prob. JB α, Ho diterima jika prob. JBα
d. Kesimpulan Uji multikolinearitas dilakukan untuk mengetahui ada tidaknya hubungan
yang signifikan diantara variabel bebas. Salah satu cara untuk mendeteksi multikolinieritas adalah dengan menguji koefisien korelasi r antar variabel
independen. Tanpa adanya perbaikan multikolinieritas tetap menghasilkan estimator
yang BLUE karena masalah estimator yang BLUE tidak memerlukan asumsi tidak adanya korelasi antar variabel independen. Multikolinieritas hanya menyebabkan
Universitas Sumatera Utara
kita kesulitan memperoleh estimator dengan standard error yang kecil Widarjono, 2005
Autokorelasi adalah adanya korelasi antara residual satu observasi dengan residual observasi lainnya. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk
mendeteksi masalah autokorelasi adalah metode Bruesch-Godfrey atau yang lebih dikenal dengan uji Lagrange Multiplier LM.
Mendeteksi terjadinya autokorelasi didasarkan pada probabilitas chi- square, yaitu :
Jika probability chi square α = 5, berarti Ho tidak ditolak
Jika probability chi square ≤ α = 5, berarti Ho ditolak
Dimana : H
o
H : tidak ada autokorelasi
1
Jika probabilitas chi-square X : ada autokorelasi
2
≥ 5 persen maka H
o
tidak ditolak atau tidak ada autokorelasi. Sebaliknya jika probabilitas chi-square X
2
≤ 5 persen maka H
o
ditolak atau terjadi autokorelasi.
3.6. Definisi Operasional Variabel
Kategori