48
Y = α - β
1
X
1
- β
2
X
2
+ µ ............................... 2
Dimana : Y
= Jumlah kematian bayi orang X
1
= Jumlah tenaga kesehatan orang X
2
= PDRB per kapita rupiah β
1
β
2
= Koefesien Regresi α
= Intercept µ
= Tingkat kesalahan Term of Error Bentuk hipotesis secara matematis adalah sebagai berikut :
Artinya jika terjadi kenaikan pada X
2
tenaga kesehatan, maka Y kematian bayi, mengalami penurunan, cateris paribus.
Artinya jika terjadi kenaikan pada X3 tenaga kesehatan, maka Y PDRB perkapita, mengalami penurunan, cateris paribus.
3.6.1. Uji Kesesuaian Test of Goodness of Fit
Dalam penerapan metode analisa data deskriptif denagn model regresi linier berganda dilakukan pengujian atas koefesien variabel – variabel dan tingkat
signifikan pengaruh antara variabel terkait dengan variabel – variabel bebas.
Universitas Sumatera Utara
49
Untuk melakukan uji kesesuaian pada skripsi ini maka penulis melakukan beberapa pengujian sebagai berikut :
3.6.1.1. Uji Koefesien Determinasi R-squareR
2
Pengujian koefesien determinasi dilakukan untuk melihat seberapa besar variabel – variabel bebas secara bersama – sama mampu memberikan
penjelasan mengenai variabel terikatnya. Nilai R
2
menunjukkan besarnya variabel – variabel independen dalam mempengaruhi variabel dependen. Nilai R
2
berkisaran antara 0 dan 1 0 ≤ R
2
≤1. Semakin bear nilai R
2
, maka semakin besar variasi variabel dependen yang dapat dijelaskan oleh variasi variabel – variabel independen. Sebaliknya jika R
2
kecil, maka akan semakin kecil variasi variabel dependen yang dapat di jelaskan oleh
variabel independen.
3.6.1.2. Uji t-Statistik
Uji t-statistik merupakan suatu pengujian yang bertujuan untuk mengetahui apakah masing – masing koefesien regresi signifikan atau tidak
terhadap variabel dependen dengan menganggap variabel independen lainnya konstan. Nilai = nilai t-hitung diperoleh dengan rumus :
t -hitung = bi
Se b
bi −
Dimana : bi = koefesien variabel ke – i
Universitas Sumatera Utara
50
b2 = nilai hipotesis nol Sebi = simpangan baku dari variabel independent ke - i
H diterima
H ditolak
H ditolak
t-hitung t-tabel 0 t-tabel t-hitung
Gambar : 3.1 Kurva Uji t- statistik
Dalam uji t ini digunakan perumusan bentuk hipotesis sebagai berikut : Ho : b1 = 0
Ha : b1 ≠ 0
Pengujian dilakukan melalui uji-t dengan membandingkan t statistik dengan t tabel. Apabila hasil perhitungan menunjukkan :
a. Ho diterima dan Ha ditolak apabila t-hitung
˂ t -tabel dengan tingkat kepercayaan α
Artinya variasi variabel bebas tidak dapat menerangkan variabel terikat, dimana tidak terdapat pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat. Pengujian
dilakukan den gan tingkat kepercayaan sebesar α.
Universitas Sumatera Utara
51
b. Ho ditolak dan Ha diterima apabila t-hitung
˃ t -tabel dengan tingkat kepercayaan α.
Artinya variasi variabel bebas dapat menerangkan variabel terikat, dimana terdapat pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat. Pengujian ini
dilakukan dengan tingkat kepercayaan sebesar α.
3.6.1.3. Uji F-Statistik
Uji F- Statistik ini dilakukan untuk melihat seberapa besar pengaruh variabel secara bersama – sama terhadap variabel dependen. Pengujian ini
dilakukan untuk membandingkan nilai F-hitung dengan nilai F-tabel pada tingkat kepercayaan tertentu α secra bersama-sama mempengaruhi variabel dependen.
Nilai F-hitung dapat diperoleh dengan rumus.
F-hitung
=
1 1
2 2
k n
R k
R −
− −
Dimana ; R
2
= koefesien determinasi k = jumlah variabel independen ditambah intercep dari suatu model persamaan.
N = jumlah sampel
Ho diterima Ho ditolak
Universitas Sumatera Utara
52
F-tabel
Gambar : 3.2 Kurva Uji F statistik
Untuk uji F-statistik ini digunakan hipotesis sebagai berikut : H0 : b1 = b2 = bn .......bn = 0 tidak ada pengaruh
Ha : b1 ≠ 0...................bi = 1 ada pengaruh
Kriteria pengambilan keputusan : H0 :β1 =β2 =0 H0 diterima F-hitung F-tabel artinya variabel independen
secara parsial tidak berpengaruh secara nyata terhadap variabel dependen. Ha : β1 ≠ β2 ≠ 0 Ha diterima F -hitung F-tabel artinya variabel independen
secara parsial berpengaruh nyata terhadap variabel dependen.
3.6.2. Uji penyesuaian asumsi klasik
