117
3.10.3.3 Uji Multikolinieritas
Uji Multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen. Dalam model regresi
yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel bebas. Uji Multikolinearitas dilakukan dengan melihat nilai
tolerance
dan
variance inflation factor
VIF dari hasil analisis dengan menggunakan SPSS. Apabila nilai
tolerance value
lebih tinggi daripada 0,10 atau VIF lebih kecil daripada 5 maka dapat disimpulkan tidak terjadi multikolinearitas Situmorang dan Lufti, 2012:139.
3.10.4 Pengujian Hipotesis
Sebuah perhitungan statistik disebut signifikan apabila uji statistiknya berada didalam daerah kritis atau daerah di mana h
ditolak. Sebaliknya, uji tersebut dinilai tidak signifikan apabila uji statistiknya berada di dalam daerah dimana h
diterima. Dalam analisis regresi berganda terdapat tiga jenis kriteria ketetapan, yaitu :
3.10.4.1 Uji Simultan Uji F
Untuk menguji kebenaran hipotesis pertama digunakan uji F yaitu untuk menguji keberartiansignifikansi regresi secara keseluruhan dengan rumus hipotesis
sebagai berikut : H : b
1
= b
2
= b
3
= 0. Artinya variasi dari model regresi berhasil menerangkan variasi variabel bebas secara keseluruhan, sejauh mana pengaruhnya
terhadap variabel tidak bebas variabel terikat. Ha : b
1
≠ b
2
≠ b
3
≠ 0 Artinya variasi dari model regresi tidak berhasil menerangkan variasi variabel bebas secara
keseluruhan, sejauh mana pengaruhnya terhadap variabel tidak bebas variabel
Universitas Sumatera Utara
118 terikat. Pengujian dengan uji F variansnya adalah dengan membandingkan F
hitung
Fh dengan F
tabel
Ft pada α = 0,05 apabila hasil perhitungannya menunjukkan : 1.
F
h
F
t
, maka H ditolak dan H
a
diterima Artinya variasi dari model regresi berhasil menerangkan variasi variabel bebas
secara keseluruhan, sejauh mana pengaruhnya terhadap variabel tidak bebas variabel terikat.
2. F
h
F
t
, maka H diterima dan H
a
ditolak Artinya variasi dari model regresi tidak berhasil menerangkan variasi variabel
bebas secara keseluruhan, sejauh mana pengaruhnya terhadap variabel tidak bebas variabel terikat.
3.10.4.2 Uji Secara Parsial Uji T
Uji t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel bebas secara individual dalam menerangkan variasi variabel terikat. Tujuan dari uji t adalah
untuk menguji koefisien regresi secara individual. Untuk menguji kebenaran hipotesis kedua langkah pertama yang dilakukan adalah pengujian secara parsial melalui uji t.
Adapun rumusan hipotesis dengan menggunakan Uji t adalah sebagai berikut: H
: b
1
= b
2
= b
3
= 0 Artinya variasi variabel bebas dapat menerangkan variabel terikat dan terdapat pengaruh diantara kedua variabel yang diuji.
H
a
: b
1
≠ b
2
≠ b
3
≠ 0 Artinya variasi variabel bebas tidak dapat menerangkan
variabel terikat dan terdapat pengaruh antara dua variabel yang diuji. Pengujian
Universitas Sumatera Utara
119 dilakukan melalui uji t dengan membandingkan t
hitung
t
h
dengan t
tabel
t
t
pada α 0,05. Apabila hasil perhitungan menunjukkan:
1. t
h
≥ t
t
maka H ditolak dan H
a
diterima Artinya variasi variabel bebas dapat menerangkan variabel tidak bebas variabel
terikat dan terdapat pengaruh diantara kedua variabel yang diuji. 2.
t
h
t
t
maka H diterima dan H
a
ditolak Artinya variasi variabel bebas tidak dapat menerangkan variabel tidak bebas
variabel terikat dan terdapat pengaruh antara dua variabel yang diuji. Untuk membuktikan hipotesis pertama, yaitu untuk mengetahui besarnya
pengaruh secara keseluruhan dihitung koefisien determinasi
multiple
-nya R
2
. Jika R
2
yang diperoleh dari hasil perhitungan mendekati 1 satu, maka semakin kuat model tersebut dapat menerangkan variabel tergantungnya. Kemudian dilakukan
pengujian variansnya dengan uji F. Hipotesis diterima apabila t
hitung
lebih besar dari t
tabel
t
h
t
t
atau diperoleh harga p 0,05. Untuk membuktikan hipotesis kedua, masing-masing koefisien regresinya diuji
dengan uji t. Hasil uji t bermakna apabila diperoleh t
hitung
lebih besar dari t
tabel
t
h
t
t
at au diperoleh harga probabilitas signifikannya 0,05 α. Untuk pengaruh yang
dominan ditentukan oleh koefisien regresi terbesar.
3.10.4.3 Uji Koefisien Determinasi R
Kategori