Uji koefisien determinasi adalah metode analisis statistik yang digunakan untuk mengetahui seberapa baik suatu model regresi dapat menjelaskan variasi dari variabel dependen. Koefisien determinasi dinyatakan dalam bentuk persentase dan berkisar antara 0% sampai 100%. Semakin tinggi nilai koefisien determinasi, semakin baik model regresi dalam menjelaskan variasi dari variabel dependen.

Secara umum, koefisien determinasi yang baik adalah yang mendekati 100%. Namun, perlu diingat bahwa nilai koefisien determinasi yang tinggi tidak selalu menunjukkan bahwa model regresi tersebut baik. Hal ini dikarenakan model regresi yang baik juga harus memenuhi syarat asumsi-asumsi dasar regresi, seperti linearitas, homoskedastisitas, heteroskedastisitas, normalitas dan autokorelasi (untuk data time series)

Koefisien determinasi atau R Square digunakan dalam regresi sederhana, dengan kata lain jumlah variabel independen cuma berjumlah satu variabel, sedangkan untuk regresi berganda bisa menggunakan Adjusted R Square. Penggunaan R square dalam regresi berganda harus didampingi dengan perhitungan sumbangan efektif, dimana sumbangan efektif atau SE bertujuan untuk mengetahui sumbangan pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen secara parsial atau sendiri-sendiri.