Goodness Of Fit Adalah

Goodness Of Fit Criteria Aic Aicc Bic For Arima Models

Uji Goodness of Fit Uji

Uji Goodness of Fit atau uji kelayakan model digunakan untuk mengukur ketepatan fungsi regresi sampel dalam menaksir nilai aktual. Secara statistik uji Goodness of Fit dapat dilakukan melalui pengukuran nilai koefisien determinasi, nilai statistik F dan nilai statistik t. Menurut Ghozali (2011), perhitungan statistik disebut signifikan secara statistik apabila nilai uji statistiknya berada dalam daerah kritis (daerah dimana Ho ditolak). Sebaliknya perhitungan statistik disebut tidak signifikan apabila nilai uji statistiknya berada dalam daerah dimana Ho diterima. 

Uji Koefisien Determinasi (R2)

Uji koefisien determinasi digunakan untuk mengukur seberapa besar presentase variasi variabel bebas (independen) pada model regresi linier berganda dalam menjelaskan variasi variabel terikat (dependen) (Priyatno, 2008). Nilai koefisien determinasi adalah antara nol dan satu. Nilai R2 yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variabel dependen amat terbatas. Nilai yang mendekati satu berarti variabel- variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen (Augusty Ferdinand, 2006).

Koefisien determinasi dilakukan untuk mendeteksi ketepatan yang paling baik dalam analisis regresi ini, yaitu dengan membandingkan besarnya nilai koefisien determinan, jika R2  semakin besar mendekati 1 (satu) maka model semakin tepat

Uji Signifikansi Simultan (Uji Statistik F) 

Uji Statistik F digunakan untuk menunjukkan apakah semua variabel bebas (independen) yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel terikat (dependen) (Kuncoro, 2001: 98) Bila nilai F hitung lebih besar daripada F tabel, maka dapat dikatakan bahwa semua variabel independen secara bersama-sama mempengaruhi variabel dependen (Imam Ghozali, 2006). Dalam penelitian ini Uji Statistik F digunakan untuk mengetahui pengaruh (X1), (X2) (Xn) secara simultan terhadap variabel dependen yaitu (Y). Kriteria untuk membuat hipotesis adalah sebagai berikut:

Membuat hipotesis untuk kasus pengujian F-test 

Ho : b1 = b2 = 0 

Artinya variabel independen yaitu (X1), (X2) secara simultan tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen yaitu (Y). 

Ha : b1 - b2 > 0 Artinya variabel independen yaitu (X1), (X2) secara simultan berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen yaitu  (Y)

Menentukan F tabel dan F hitung 

Dengan tingkat kepercayaan sebesar 95% atau taraf signifikansi sebesar 5%, jika F hitung > F tabel, maka Ho ditolak yang berarti masing-masing variabel independen secara bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen. Kemudian jika F hitung < F tabel, maka Ho diterima yang berarti masing-masing variabel independen secara bersama-sama tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen.

Uji Signifikan Parameter Individual (Uji Statistik t) 

Uji t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel penjelas secara individual dalam menerangkan variasi variabel terikat (Kuncoro, 2001: 97). Uji t digunakan untuk menguji signifikansi hubungan antara variabel X dan Y, apakah variabel X1, dan X2 benar-benar berpengaruh terhadap variabel secara individual atau parsial (Imam Ghozali, 2006). 

Dalam penelitian ini Uji statistik t digunakan untuk mengetahui pengaruh (X1), (X2) secara individual berpengaruh terhadap variabel dependen yaitu (Y). Hipotesis yang digunakan sebagai berikut:

Ho : b1 = 0, artinya variabel X1 secara individual tidak berpengaruh terhadap variabel Y

Ho : b2 = 0, artinya variabel X2 secara individual tidak berpengaruh terhadap variabel Y

Ha : b1 = 0, artinya variabel X1 secara individual berpengaruh terhadap variabel Y

Ha : b2 = 0, artinya variabel X2 secara individual berpengaruh terhadap variabel Y

Kriteria pengujian dengan tingkat signifikansi 5% adalah jika t hitung < t tabel. Maka Ho diterima yang berarti variabel independen secara individual tidak mempengaruhi variabel dependen. Sedangkan jika t hitung > t tabel maka Ho ditolak yang berarti variabel independen secara individual berpengaruh terhadap variabel dependen.

Gallery Goodness Of Fit Adalah

Overfitting And Underfitting With Machine Learning Algorithms

Chi Square

Model Fitting

Uji Goodness Of Fit Suatu Distribusi

Ibm Knowledge Center

Hosmer Lemeshow Goodness Of Fit Test In R

Model Fit Smartpls 3

Goodness Of Fit Model Download Table

Goodness Of Fit Pada Model Sem Mobilestatistik Com

The Akaike Information Criterion Towards Data Science

Introduction To The Chi Square Test For Homogeneity

Collinearity Diagnostics Model Fit Variable Contribution

Confirmatory Factor Analysis Cfa Dengan Lisrel Part 2

Using Pls Path Modeling In New Technology Research Updated

Smartpls Model Fit Fit Measures In Smartpls Smartpls

Standard Error Of The Regression Vs R Squared Statistics

Complete Introduction To Linear Regression In R Diringkas

Melek Analisis Sosial Ekonomi Dan Lingkungan Interpretasi

How To Conduct A Multinomial Test And Chi Square Test In

Correlation And R Squared Win Vector Blog

Goodness Of Fit Definition Of Goodness Of Fit By Merriam

Analisis Jalur Menggunakan Amos Bagian 3 Goodnes Of Fit

Uji Asumsi Klasik Goodness Of Fit Model Regresi Linear

Chapter 6 Data Analysis Model Fit Analysis And

Generalized Linear Models In R Part 7 Checking For

An Illustrated Guide To The Poisson Regression Model

Tutorial Understanding Linear Regression And Regression

R2 A Measure Of Goodness Of Fit Of Linear Regression