t-statistik = b
i
– B
i
se b
i
6. Pengujian Hipotesis Hypothesis Testing dan Ketepatan Kriteria
Goodness of Fit
Suatu perhitungan statistik disebut signifikan secara statistik apabila nilai uji statistiknya berada dalam daerah kritis daerah dimana Hipotesa Nol H
ditolak, Hipotesa Alternatif H
a
diterima. Sebaliknya, disebut tidak signfikan bila nilai uji statistiknya berada dalam daerah dimana H
diterima. Dalam analisa regresi terdapat 3 jenis kriteria ketepatan goodness of fit: 1 uji statistik t, 2 uji
statistik F; dan 3 koefisien determinasi R
2
Kuncoro, 2009.
6.1. Uji Signifikansi Individual Uji Statistik t
Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel penjelas secara individual dalam menerangkan variasi variabel terikat.
Dalam hal ini digunakan hipotesis sebagai berikut Kuncoro, 2009: H
: b
i
= 0, artinya suatu variabel independen bukan merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen.
H
a
: b
i
≠ 0, artinya suatu variabel independen merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen.
Untuk menguji kedua hipotesis ini digunakan statistik t. Statistik t dihitung dari formula sebagai berikut:
Dimana: •
b
i
= penaksir koefisien regresi parsial •
B
i
= Nilai yang dihipotesiskan •
se b
i
= Kesalahan standar dari penaksirkoefisien regresi parsial
F-statistik = R
2
k – 1 1 – R
2
n – k
Kriteria yang digunakan dalam menentukan signifikan atau tidaknya suatu variabel independen dalam penelitian adalah sebagai berikut:
- H
diterima apabila t-statistik Nilai t-kritis α, maka variabel independen
tidak signifikan mempengaruhi variabel dependen. -
Ha diterima apabila t-statistik Nilai t-kritis α, maka variabel independen
signifikan mempengaruhi variabel dependen. Dengan menggunakan Eviews 6 dapat juga ditentukan kriteria pengujian
sebagai berikut: -
H
- H
a
diterima apabila Nilai Probabilitas α, maka variabel independen signifikan mempengaruhi variabel dependen.
diterima apabila Nilai Probabilitas α, maka variabel independen tidak signifikan mempengaruhi variabel dependen.
6.2. Uji Signifikansi Simultan Uji Statistik F
Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel independen yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-
sama terhadap variabel dependen. Dalam hal ini digunakan hipotesis sebagai berikut Kuncoro, 2009 :
H : b
1
= b
2
= 0, artinya suatu variabel independen bukan merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen.
H
a
: b
1
≠ b
2
≠ 0, artinya semua variabel independen secara simultan merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen.
Untuk menguji kedua hipotesis ini digunakan statistik F. statistik F dihitung dari formula sebagai berikut:
∑ e
2 i
R
2
= 1 – ∑ y
2 i
Dimana: -
R
2
= Koefisien determinasi coefficient of determination -
1 – R
2
= Koefisien pengasingan coefficient of alienation -
k = Jumlah variabel bebas dan intercept -
n = Jumlah observasi Kriteria yang digunakan dalam menentukan signifikan atau tidaknya suatu
variabel independen dalam penelitian adalah sebagai berikut: -
H diterima apabila F-statistik Nilai F-
kritis α, maka semua variabel independen secara serentak tidak signifikan mempengaruhi variabel
dependen. -
Ha diterima apabila F-statistik Nilai F- kritis α, maka semua variabel
independen secara serentak dan signifikan mempengaruhi variabel dependen. Dengan menggunakan Eviews 6 dapat juga ditentukan kriteria pengujian
sebagai berikut: -
H
- H
a
diterima apabila Nilai Probabilitas F-statistik α, maka variabel
independen signifikan mempengaruhi variabel dependen. diterima apabila Nilai Probabilitas F-statistik
α, maka variabel independen tidak signifikan mempengaruhi variabel dependen.
6.3. Koefisien Determinasi Berganda R
Kategori