BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1.4 Deskripsi Variabel Sisa Hasil Usaha (Y)
4.2.2.2 Analisis Dengan Menghilangkan Variabel Jumlah
Dalam analisis sebelumnya yang dilakukan dengan menggunakan tiga variabel independen dan satu variabel dependen ternyata terjadi multikolonieritas, maka salah satu cara mengatasinya adalah dengan menghilangkan salah satu atau beberapa variabel independennya [Ghozali : 2004]. Dengan demikian dalam analisis selanjutnya variabel independen yang tidak diuji dalam penelitian ini adalah variabel jumlah anggota (X1).
1. Multikolonieritas
Multikolonieritas berarti terjadi korelasi (mendekati sempurna) antar variabel independen. Jika variabel indepeden saling berkorelasi, maka variabel-variabel ini tidak orthogonal. Identifikasi secara statistik ada atau tidaknya gejala multikolonier dapat dilakukan dengan menghitung Variance Inflation Factor (VIF). Dari hasil pengujian terhadap gejala multikolonieritas diperoleh hasil sebagai berikut :
Tabel 4.7 : Hasil Uji Multikolonieritas
Variabel Bebas Tolerance VIF
Jumlah Pinjaman (X2) Jumlah Modal Kerja (X3)
0,000 0,000
4,490E3 4,490E3 Sumber : Lampiran 5
Dari tabel diatas dapat diketahui bahwa nilai VIF untuk variabel independen mempunyai nilai VIF lebih kecil dari 10 [Ghozali, 2006 : 91], yang berarti bahwa pengujian asumsi klasik dalam penelitian ini sudah terbebas dari penyimpangan multikolonier. Maka selanjutnya dilakukan analisis dengan dua variabel independen dan satu variabel dependen. 2. Autokorelasi
Autokorelasi digunakan untuk menguji suatu model apakah antara variabel penganggu masing-masing variabel bebas saling mempengaruhi. Uji ini dapat dilakukan dengan menggunakan uji Durbin Watson. Adapun pedoman model regresi untuk mendeteksi ada tidaknya autokorelasi menurut besaran DW (Durbin Watson) yaitu :
1. Nilai D-W dibawah -2 berarti diindikasikan ada autokorelasi positif. 2. Nilai D-W diantara -2 sampai 2 berarti diindikasikan tidak ada
autokorelasi.
3. Nilai D-W diatas 2 berarti diindikasikan ada autokorelasi negatif. Berikut ini hasil uji Durbin Watson (DW test) adalah sebagai berikut : Tabel 4.8 : Hasil Uji Durbin Watson
Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .943a .889 .816 6991325.909 1.766
a. Predictors: (Constant), Jumlah Modal Kerja, Jumlah Pinjaman b. Dependent Variable: Sisa Hasil Usaha
Berdasarkan tabel 4.8 diatas menunjukkan bahwa hasil uji autokorelasi dengan nilai Durbin Watson menunjukkan nilai DW sebesar 1,766, dimana nilai tersebut terletak diantara -2 < 1,766 < 2. Sehingga dapat disimpulkan bahwa didalam data penelitian ini tidak ditemukan gejala autokorelasi yang serius baik yang bernilai positif maupun negatif. Oleh sebab itu tahapan pengolahan data dapat segera dilanjutkan.
3. Heterokedastisitas
Perhitungan ada tidaknya gejala ini dapat dilakukan dengan cara menentukan formulasi regresi linier berganda dengan menggunakan residual sebagai indikator terikat. Hal ini didefinisikan dengan cara menghitung korelasi Rank Spearman antara residual dengan seluruh variabel independen terhadap residual lebih besar dari level of signifikan (0,05). Hasil pengujian heterokedastisitas pada penelitian ini dapat dilihat pada tabel berikut ini :
Tabel 4.9 : Hasil Pengujian Heterokedastisitas
Variabel Nilai Mutlak
dari Residual
Taraf Signifikansi Jumlah Pinjaman (X2)
Jumlah Modal Kerja (X3)
0,314 0,314
0,544 0,544 Sumber : Lampiran 6
Berdasarkan tabel diatas dapat diketahui bahwa, tingkat signifikan koefisien Rank Spearman untuk semua variabel independen terhadap residual adalah lebih besar dari 0,05 yang berarti pada model regresi ini tidak terjadi heterokedastisitas.
Berdasarkan hasil uji asumsi klasik tersebut, maka model regresi yang diperoleh merupakan model yang menghasilkan estimasi linear tidak bias yang baik, yang artinya bahwa koefisien regresi pada persamaan tersebut linier dan tidak bias, karena memenuhi beberapa asumsi yaitu tidak terjadi multikolonieritas, tidak terjadi autokorelasi, tidak terjadi heterokedastisitas dan berdistribusi normal.
4.2.3 Uji Hipotesis 1. Uji F
Uji F dapat digunakan untuk mengetahui apakah model yang digunakan adalah cocok atau sesuai untuk mengetahui pengaruh variabel jumlah pinjaman (X2) dan jumlah modal kerja (X3) terhadap perolehan Sisa Hasil Usaha (Y). Berikut ini hasil uji F :
Tabel 4.10 : Hasil Uji F
ANOVAb
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
1 Regression 1.180E15 2 5.901E14 12.073 .037a
Residual 1.466E14 3 4.888E13
Total 1.327E15 5
a. Predictors: (Constant), Jumlah Modal Kerja, Jumlah Pinjaman b. Dependent Variable: Sisa Hasil Usaha
Sumber : Lampiran 5
Berdasarkan hasil pengujian diketahui bahwa nilai Fhitung yang diperoleh adalah sebesar 12,073 dengan taraf signifikansi sebesar 0,037.
Karena taraf signifikansi yang lebih kecil dari 0,05 maka H0 ditolak dan Ha diterima yang berarti model regresi linier berganda yang dihasilkan dalam penelitian ini telah cocok untuk menerangkan pengaruh variabel jumlah pinjaman (X2) dan jumlah modal kerja (X3) terhadap Sisa Hasil Usaha (Y).
Nilai koefisien korelasi (R) yang dihasilkan sebesar 0,943 (lampiran 5) yang artinya adanya korelasi yang kuat antara variabel jumlah pinjaman (X2) dan jumlah modal kerja (X3) terhadap Sisa Hasil Usaha (Y). Sedangkan besarnya nilai koefisien determinasi (R2) adalah 0,889 (lampiran 5) yang berarti bahwa variabel jumlah pinjaman (X2) dan jumlah modal kerja (X3) mampu menjelaskan pengaruh pada variabel Sisa Hasil Usaha (Y) sebesar 88,9% sedangkan sisanya 11,1% dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak dimasukkan dalam penelitian.
Berdasarkan hasil uji-F dan nilai koefisien determinasi tersebut diatas, dapat disimpulkan bahwa jumlah pinjaman (X2) dan jumlah modal kerja (X3) berpengaruh signifikan terhadap Sisa Hasil Usaha (Y).
2. Uji t
Uji t digunakan untuk mengetahui variabel mana saja yang berpengaruh secara parsial antara jumlah pinjaman (X2) dan jumlah modal kerja (X3) terhadap perolehan Sisa Hasil Usaha (Y). Adapun hasil pengujian hipotesis dengan menggunakan uji t adalah sebagai berikut :
Tabel 4.11 : Hasil Uji t
Paired Samples Correlations
N Correlation Sig. Pair 1 Jumlah Pinjaman & Sisa
Hasil Usaha 6 .901 .014
Pair 2 Jumlah Modal Kerja & Sisa
Hasil Usaha 6 .905 .013
Sumber : Lampiran 7
Berikut adalah penjelasan pengaruh nyata atau tidaknya masing-masing variabel independen (X) terhadap variabel dependen (Y) :
1. Pengaruh Jumlah Pinjaman (X2) terhadap Sisa Hasil Usaha (Y)
Berdasarkan hasil perhitungan diketahui nilai thitung yang diperoleh adalah 2,685 (lampiran 7) dengan taraf signifikan sebesar 0,014. Karena taraf signifikan < 0,05 maka H0 ditolak dan Ha diterima yang berarti bahwa jumlah pinjaman (X2) secara parsial berpengaruh signifikan terhadap Sisa Hasil Usaha (Y).
Nilai koefisien korelasi (R) yang dihasilkan variabel jumlah pinjaman (X2) dengan Sisa Hasil Usaha (Y) adalah sebesar 0,901. Sedangkan nilai koefisien determinasi (R2) variabel jumlah pinjaman (X2) dengan Sisa Hasil Usaha (Y) adalah sebesar (0,9012) = 0,811 atau 81,1%. Jadi pengaruh yang telah diberikan antara variabel jumlah pinjaman (X2) dengan Sisa Hasil Usaha (Y) sebesar 81,1%.
2. Pengaruh Jumlah Modal Kerja (X3) terhadap Sisa Hasil Usaha (Y) Berdasarkan hasil perhitungan diketahui nilai thitung yang diperoleh adalah 3,217 (lampiran 7) dengan taraf signifikan sebesar 0,013. Karena taraf signifikan < 0,05 maka H0 ditolak dan Ha diterima. Hal ini menunjukkan bahwa jumlah modal kerja (X3) secara parsial berpengaruh signifikan terhadap Sisa Hasil Usaha (Y).
Nilai koefisien korelasi (R) yang dihasilkan variabel jumlah modal kerja (X3) dengan Sisa Hasil Usaha (Y) adalah sebesar 0,905. Sedangkan nilai koefisien determinasi (R2) variabel jumlah modal kerja (X3) dengan Sisa Hasil Usaha (Y) adalah sebesar (0,9052) = 0,819 atau 81,9%. Jadi pengaruh yang telah diberikan antara variabel jumlah modal kerja (X3) dengan Sisa Hasil Usaha (Y) sebesar 81,9%. Berdasarkan hasil uji-t, dapat disimpulkan bahwa kedua variabel jumlah pinjaman (X2) dan jumlah modal kerja (X3) secara parsial berpengaruh signifikan terhadap Sisa Hasil Usaha (Y), namun ada variabel yang lebih dominan berpengaruh terhadap Sisa Hasil Usaha (Y) yaitu variabel jumlah modal kerja (X3). Dimana pengaruh yang telah diberikan pada Sisa Hasil Usaha (Y) sebesar 81,9% dibandingkan jumlah pinjaman (X2) yang sebesar 81,1%.