BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN
B. Analisis Data dan Pembahasan
Prasyarat analisis data penelitian terdiri dari uji normalitas, multikolonieritas, heterokedastisitas. Untuk melakukan analisis data, terlebih dahulu terpenuhi yaitu data berdistribusi normal dan lolos dari uji asumsi yang digunakan.
a. Uji Normalitas Data
Uji normalitas data digunakan untuk mengetahui apakah data yang diperoleh berdistribusi normal atau tidak. Rumus kolmogorov- smirnov menunjukkan apakah data berdistribusi normal atau tidak. Perhitungan rumus kolmogorov-smirnov ini dibantu dengan menggunakan program SPSS for windows release 16.0. dasar pengambilan keputusan berdasarkan probabilitas. Jika probabilitas > 0,05 maka data penelitian berdistribusi normal. Ringkasan uji normalitas sebaran dapat dilihat pada tabel di bawah ini.
Tabel 5.5
Ringkasan Hasil Uji Normalitas
Kelas sig Keterangan
Partsipasi Anggota (X1) 0,097 Normal
Besarnya Sisa hasil Usaha (X2) 0,097 Normal Kemampuan Manajerial Pengurus (X3) 0,061 Normal Tingkat Kesejahteraan Anggota (Y) 0,051 Normal
Sumber: Data primer, diolah, 2015
Hasil uji normalitas pada tabel 5.5 di atas menunjukkan bahwa nilai Kolmogorov-Smirnov untuk masing-masing variabel adalah 0,097; 0,097; 0,061; dan 0,051. Hal ini menunjukkan bahwa
nilai signifikansi lebih besar dari nilai tingkat kepercayaan (α =
0,05), oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa Ho diterima sehingga data residual berdistribusi normal.
b. Uji Multikolineritas
Uji multikolinieritas adalah uji yang digunakan untuk mengetahui apakah antar variabel bebas yang terdapat dalam model regresi memiliki hubungan yang sempurna atau tidak. Model regresi yang bebas dari multikolinieritas memiliki nilai VIF di bawah 10 dan nilai tolerance di atas 0,1. Hasil uji multikolinieritas (uji VIF) dapat dilihat sebagai berikut:
Tabel 5.6
Hasil Uji Multikolinieritas
Model Collinearrity Statistic Tolerance VIF Partisipasi Anggota (X1) 0,992 1.008 Besarnya SHU (X2) 0,989 1.012
Kemampuan Manajerial Pengurus
(X3) 0,995 1.005
Sumber: Data primer, diolah, 2015
Hasil uji multikolinieritas (uji VIF) pada tabel 5.6 menunjukkan bahwa nilai VIF kurang dari 10 dan tolerance lebih besar dari 0,1 yang berarti bahwa model regresi tidak mengandung multikolinieritas.
c. Uji Heteroskedastisitas
Model regresi yang baik adalah varian residualnya bersifat homoskedastisitas atau tidak terjadi gejala heteroskedastisitas. Ada beberapa cara untuk mendeteksi ada tidaknya heteroskedastisitas
salah satunya dengan metode spearman rank correlation. Dasar pengambilan keputusannya adalah dengan membandingkan nilai
signifikasi variabel independen dengan nilai tingkat kepercayaan (α = 0,05). Apabila nilai signifikansi lebih besar dari nilai α (sig > α),
maka dapat disimpulkan bahwa pada model regresi tidak terdapat gejala heteroskedastisitas (Ghozali, 2006).
Hasil uji heteroskedastisitas (spearman rank correlation) dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 5.7
Hasil Uji Heteroskedastisitas
Sumber: Data primer, diolah, 2015
Hasil uji heteroskedastisitas (spearman rank correlation)
pada tabel 5.7 di atas menunjukkan bahwa tidak ada satupun variabel
karena itu dapat disimpulkan bahwa model regresi tidak terdapat gejala heteroskedastisitas.
Jadi secara keseluruhan dari hasil uji asumsi klasik yang digunakan dapat disimpulkan bahwa model regresi dalam penelitian ini memenuhi semua persyaratan uji asumsi klasik.
2. Analisis Regresi Linear Berganda
Berdasarkan hasil perhitungan analisis regresi linier berganda dengan menggunakan bantuan program SPSS for windows release 16.0
diperoleh hasil sebagai berikut:
Tabel 5.8
Hasil Regresi Linear Berganda
Sumber: Data primer, diolah, 2015
Berdasarkan tabel tersebut, maka diperoleh kesimpulan sebagai berikut: 1. Kontribusi partisipasi anggota terhadap tingkat kesejahteraan
anggota koperasi adalah 0,489 atau sebesar 50,46 % ( 0,489 : 0,969 x 100%).
2. Kontribusi besarnya sisa hasil usaha terhadap tingkat kesejahteraan anggota koperasi adalah 0,258 atau sebesar 26,62 % ( 0,258 : 0,969 x 100%).
3. Kontribusi kemampuan manajerial pengurus terhadap tingkat kesejahteraan anggota koperasi adalah 0,222 atau sebesar 22,91 % ( 0,222 : 0,969 x 100%), namun kontribusi tidak signifikan.
3. Uji Hipotesis
Uji hipotesis yang ada pada penelitian ini diuji dengan analisis stasistik yaitu analisis uji-F dan uji-t.
a. Uji F
Pengujian hipotesis secara simultan dilakukan untuk mengetahui signifikansi pengaruh antara tiga variabel bebas, yaitu partisipasi anggota, besarnya sisa hasil usaha dan kemampuan manajerial pengurus secara bersama-sama terhadap variabel terikat (tingkat kesejahteraan anggota).
Tabel 5.9 Hasil Uji F
Berdasarkan perhitungan pada tabel diatas, dapat dilihat bahwa secara simultan besarnya F hitung untuk model regresi ini adalah 7,465 dengan harga signifikansi sebesar 0,000, dan diperoleh nilai F tabel yaitu sebesar 2,73. Hal ini menunjukkan bahwa nilai F yang diperoleh tersebut signifikan karena harga signifikansinya yang diperoleh kurang dari 0,05 yang berarti bahwa Ho ditolak dan menerima Ha. Dengan diterimanya Ha, berarti ada kontribusi positif terhadap partisipasi, besarnya sisa hasil usaha dan kemampuan manajerial pengurus secara simultan terhadap tingkat kesejahteraan anggota KOPPALIS.
b. Uji t
Kontribusi masing-masing variabel independen terhadap tingkat kesejahteraan anggota KOPPALIS dapat dilihat dari hasil regresi secara parsial sebagai berikut:
Tabel 5.10 Hasil Uji t S u m b
Hasil uji statistik t, variabel independen partisipasi, besarnya sisa hasil usaha dan kemampuan manajerial pengurus yang dimasukkan ke dalam model regresi, seluruhnya signifikansi pada p value 0,05. Dari sini dapat disimpulkan bahwa partisipasi, besarnya sisa hasil usaha dan kemampuan manajerial pengurus terhadap
tingkat kesajahteraan anggota KOPPALIS pada α = 5%. Dari
pengujian tersebut, persamaan regresi dinyatakan dengan:
Diperoleh koefisien regresi untuk partisipasi anggota = 0,489 dan nilai t hitung sebesar 4,478 dengan nilai signifikansi 0,000, dan diperoleh nilai t tabel yaitu sebesar 1.99254. Berdasarkan koefisien beta partisipasi anggota berkontribusi 0,489 atau sebesar 50,46%
(0,489 : 0,969 x 100%). Nilai signifikansi = 0,000 < α= 0,05 sehingga dapat dikatakan bahwa partisipasi anggota berkontribusi 50,46% terhadap tingkat kesejahteraan anggota koperasi. Dapat dikatakan bahwa salah satu faktor pendorong meningkatkan kesejahteraan anggota koperasi adalah partisipasi anggota.
Hasil analisis diperoleh koefisien regresi untuk besarnya SHU= 0,258 dan nilai t hitung sebesar 2,346 dengan nilai signifikansi 0,022 dan diperoleh nilai t tabel yaitu sebesar 1.99254. Berdasarkan koefisien beta besarnya SHU berkontribusi 0,258 atau sebesar 26,62% (0,258 : 0,969 x 100%). Nilai signifikansi = 0,022 < α= 0,05 sehingga dapat dikatakan bahwa besarnya SHU berkontribusi
26,62% terhadap tingkat kesejahteraan anggota koperasi. Dapat dikatakan bahwa salah satu faktor pendorong meningkatkan kesejahteraan anggota koperasi adalah besarnya SHU.
Hasil analisis diperoleh koefisien regresi untuk kemampuan manajerial pengurus = 0,222 dan nilai t hitung sebesar 1,955 dengan nilai signifikansi 0,054 dan diperoleh nilai t tabel yaitu sebesar 1.99254.. Berdasarkan koefisien beta kemampuan manajerial pengurus berkontribusi 0,222 atau sebesar 22,91% (0,222 : 0,969 x
100%). Nilai signifikansi = 0,054 > α= 0,05 sehingga dapat dikatakan
bahwa kemampuan manajerial pengurus berkontribusi 22,91% terhadap tingkat kesejahteraan anggota koperasi, namun kontribusi tidak signifikan. Dapat dikatakan bahwa kemampuan manajerial pengurus bukan salah satu faktor pendorong meningkatkan kesejahteraan anggota koperasi, dikarenakan para pengurus belum melaksanakan hal-hal yang berkaitan dengan praktek keterampilan manajerial, seperti kurangnya kemampuan mengkoordinasi anggota dan melaksanakan program kerja.
4. Koefisien Determinasi
Harga R2 atau koefisien determinasi dipergunakan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi model variabel dependen. Namun penggunaan koefisien
determinasi R2 memiliki kelemahan, yaitu bias terhadap jumlah variabel independen yang dimasukkan ke dalam model. Setiap tambahan satu variabel maka R2 meningkat tidak peduli apakah variabel tersebut berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen atau tidak.
Besarnya variasi model dapat dilihat dari hasil koefisien determinasi (R square) seperti pada tabel dibawah ini :
Tabel 5.11
Hasil Uji Koefisien Determinasi secara Simultan
Berdasarkan hasil tabel di atas, besarnya koefisien determinasi (R square) yaitu sebesar 0,428 hal ini berarti 42,8% variasi tingkat kesejahteraan anggota koperasi dapat dijelaskan oleh variabel partisipasi anggota, besarnya SHU, dan kemampuan manajerial pengurus. Sedangkan sisanya sebesar (100% - 42,8% = ) 57,2% dijelaskan oleh variabel lain diluar model persamaan tersebut di atas. Sumber: Data primer, diolah, 2015