c. Angka DW diatas +2, bararti ada autokorelasi negatif.
68
J. Analisa Regresi Linier Berganda
Analisa regresi ini berguna untuk menguji apakah koefisien regresi yang didapat signifikan. Regresi Linier Berganda yaitu teknik untuk menghitung seberapa
jauh hubungan antara beberapa variabel bebas dengan variabel terikat. Dalam analisis regresi linier berganda penelitian ini dilakukan pengujian untuk melihat pengaruh
variabel bebas yang dominan mempengaruhi variabel terikat. Pengujian-pengujian dalam analisis regresi berganda yaitu sebagai berikut :
1. Uji Simultan Uji F
Uji F digunakan untuk membuktikan apakah variabel-variabel bebas berpengaruh terhadap variabel terikat. Hipotesisnya dapat ditulis sebagai berikut :
Hipotesis H
o
: β
= β
1
= β
2
= 0 variabel independen secara bersama-sama tidak mempengaruhi variabel dependen.
H
o
: β
≠ β
1
≠ β
2
≠ 0 variabel independen secara bersama-sama mempengaruhi variabel dependen.
F
tabel
= df N-k ; k-1, α tertentu 0,005 df = n-k
Keterangan : df = degree of freedom
68
Singgih santoso, buku latihan SPSS statistik parametrik, Jakarta: PT.Elex Media Komputindo,2000 hal.170
n = jumlah observasi k
= variabel
independen Dapat digambarkan dengan rumusan sebagai berikut :
Apabila nilai F
hitung
F
tabel
maka hipotesis H
a
diterima H
o
ditolak. Apabila nilai F
hitung
F
tabel
maka hipotesis H
a
ditolak H
o
diterima. Atau
Jika nilai prob F
hitung
F
αk,n-k -1
maka Hipotesis Ha ditolak Ho diterima Jika nilai prob F
hitung
F
αk,n-k -1
maka Hipotesis Ha diterima Ho ditolak
Gambar 3.1 Grafik Distribusi –F
69
Ho ditolak Ho diterima
f
tabel
69
Demodar Gujarati. Ekonometrika Dasar, Penerjemah Sumarno Zain, Jakarta: PT Gelora Aksara Pratama 1999, h.56
Keterangan : a.
Nilai F
tabel
diperoleh melalui perumusan F
± α5dfn-k,k-1
, dimana : n = jumlah observasi dan k = jumlah parameter
b. Nilai F
hitung
diletakkan pada area Ho dan Ha
2. Uji Parsial Uji t
Uji t dimaksudkan untuk menguji koefisien regresi secara parsial. Uji t digunakan untuk memverifikasi kebenaran atau kesalahan hipotesis nol H
o
.
Hipotesis H
a
: artinya secara parsial variabel independen tidak ada pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen.
H
o
: artinya secara parsial terdapat pengaruh yang signifikan dari variabel independen terhadap variabel dependen.
T
tabel
= α = tertentu 0,005
df = n-k Keterangan : n = jumlah observasi
k = variabel dependen Jika nilai t
hitung
t
tabel
maka hipotesis H
a
diterima H
o
ditolak Jika nilai t
hitung
t
tabel
maka hipotesis H
a
ditolak H
o
diterima atau
Jika nilai probabilitas t
hitung
α 5 maka hipotesa H
a
ditolak H
o
diterima Jika nilai probabilitas t
hitung
α 5 maka hipotesa H
a
diterima H
o
ditolak
Gambar 3.2 Grafik Distribusi – t
70
Keterangan: a. Nilai t
tabel
diperoleh melalui perumusan t
±α5dfn-k
, dimana : n = jumlah observasi dan k = jumlah parameter
b. Nilai t
hitung
diletakkan pada area Ho dan Ha
3. Koefisien Korelasi Pearson
Kategori