33
dari gejala multikolinier. Jika suatu model regresi yang mengandung gejala multikolinier dipaksakan untuk digunakan, maka akan memberikan hasil prediksi
yang menyimpang. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya korelasi antar sesama variabel bebas dapat dilihat dari nilai tolerance dan nilai variance inflation factor
VIF. Jika nilai tolerance lebih dari 10 persen atau VIF kurang dari 10, maka dikatakan tidak ada multikolinearitas. Adanya gejala multikolinier sering
diindikasikan oleh R
2
yang sangat besar atau uji F yang signifikan, tetapi variabel bebas yang signifikan melalui uji parsial t sedikit atau mungkin tidak ada.
4. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain.
Model regresi yang baik adalah yang tidak mengandung gejala heteroskedastisitas atau mempunyai varians homogen. Jika suatu model regresi yang mengandung yang
mengandung gejala heteroskedastis akan memberikan hasil prediksi yang menyimpang.
3.9.3 Pengujian Hipotesis
1. Uji F
Uji F disebut juga uji bersama-sama atau uji Anova. Uji ini digunakan untuk melihat bagaimana pengaruh semua variabel bebas secara bersama-sama terhadap
variabel terikat. Uji F dapat dilakukan dengan membandingkan Fhitung dengan Ftabel. Jika Fhitung Ftabel, maka model regresi dikatakan signifikan, sebaliknya
jika Fhitung Ftabel maka model regresi dikatakan tidak signifikan. Selain
34
membandingkan Fhitung dengan Ftabel, pengaruh variabel bebas secara bersama- sama dapat dilihat dari kolom signifikansi pada tabel Anova. Pengaruh semua
variabel bebas secara bersama-sama dikatakan signifikan apabila angka pada kolom signifikansi Anova α 0,05 dan sebaliknya apabila angka signifikansi α 0,05
maka pengaruh semua variabel bebas secara bersama-sama tidak signifikan.
