Uji Hipotesis: Uji Parsial atau Uji t Dengan Menggunakan SPSS 20

Selamat malam, pada kesempatan kali ini saya akan menjelaskan cara sederhana bagaimana cara melakukan uji hipotesis dengan uji parsial (uji t) dalam analisis regresi linear berganda menggunakan bantuan sofware SPSS versi 20. Saya yakin anda akan dapat melakukan uji ini jika anda cermat dan benar-benar menyimak atau memerhatikan apa yang saya lakukan.

Uji parsial atau disebut juga uji t dalam analisis regresi linear berganda bertujuan untuk mengetahui apakah variabel bebas (X) secara parsial (sendiri-sendiri/masing-masing variabel) berpengaruh signifikan terhadap variabel terikat (Y). Namun, jika yang ingin diketahui adalah pengaruh variabel bebas (X) secara bersama-sama (simultan) terhadap variabel terikat (Y) maka hal ini disebut dengan uji F.

Dasar Cara Melihat t tabel 

Untuk meliat t tabel dalam pengujian hipotesis pada model regresi, perlu menentukan derajat bebas atau degree of freedom  dan hal ini ditentukan dengan rumus :

          Df = n - k

• Dimana n = Banyaknya observasi dalam kurun waktu data.
• Dimana k = Banyaknya variabel (bebas dan terikat).

Pada analisis regresi digunakan probabilitas 2 sisi, misalnya dicari nilai tabel distribusi t dicari pada a = 5% : 2 = 2,5% (uji 2 sisi) dengan derajat kebebasan (df) n-k atau 10-3 = 7 (n adalah jumlah kurun waktu pada observasi dan k adalah jumlah variabel). Dengan pengujian 2 sisi (signifikansi = 0,025) hasil diperoleh untuk t tabel sebesar 2,364.

Tabel distribusi t

Dasar Pengambilan Keputusan Untuk Uji t (Parsial) Dalam Analisis Regresi

Berdasarkan nilai t hitung dan t tabel :

• Jika nilai t hitung > t tabel maka variabel bebas (X) berpengaruh terhadap variabel terikat (Y).
• Jika nilai t hitung < t tabel maka variabel bebas (X) tidak berpengaruh terhadap variael terikat (Y).

Berdasarkan nilai signifikansi hasil output SPSS

• Jika nilai Sig. < 0,05 maka variabel bebas (X) berpengaruh signifikan terhadap variabel terikat (Y).
• Jika nilai Sig. > 0,05 maka variabel bebas (X) tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel terikat (Y).

Ada beberapa langkah yang harus anda lakukan untuk mempraktekan uji t atau uji parsial ini, berikut langkah-langkah yang harus anda lakukan :

Langkah-langkahnya:

• Buka data yang ingin anda uji !

Lalu pilih menu dari SPSS, klik Analyze, kemudian klik Regresion pada submenu, lalu klik linear.

• Pada kotak Dependent, isikan variabel Y (PAD) dan pada kotak Independent isikan variabel X1, X2 (Pajak Daerah, Retribusi Daerah).

• Selanjutnya abaikan yang lain dan kemudian klik Ok.
• Tampilan hasil output SPSS.

Interpretasi Output

Berdasarkan hasil output SPSS di atas kita dapat melihat dimana nilai t hitung variabel X1 lebih besar dari pada nilai t tabel (4,956 > 2,364) dengan tingkat signifikan dibawah 0,05 yaitu 0,0002 dan t hitung variabel X2 lebih besar dari pada nilai t tabel (5,325 > 2,364) dengan tingkat signifikan dibawah 0,05 yaitu 0,001. Berdasarkan cara pengambilan keputusan uji parsial dalam analisis regresi dapat disimpulkan sebagai berikut:

• Variabel pajak daerah secara parsial berpengaruh signifikan terhadap peningkatan pendapatan asli daerah.
• Variabel retribusi daerah secara parsial berpengaruh signifikan terhadap peningkatan pendapatan asli daerah.

Sekian dulu dari saya mengenai "Uji Hipotesis: Uji Parsial atau Uji t", semoga bermanfaat ya.