HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Gambaran Umum Objek Penelitian
2. Uji Asumsi Klasik a. Uji Normalitas
1) Uji Multikolinieritas
Uji asumsi tentang multikolinieritas bertujuan untuk membuktikan atau menguji ada tidaknya hubungan yang linier antara variabel bebas satu dengan variabel bebas yang lainnya (Sudarmanto, 2005:136).
Tabel 4.4 Uji Multikolinieritas Variabel Viariance Inflation Factor
(VIP) Tolerance Keterangan
X1 2,442 .410 Non multikolinieritas
X2 2,143 .467 Non multikolinieritas
X3 2,024 .494 Non multikolinieritas
Sumber : Data diolah 2022
Dari tabel 4.4 diatas, diketahui bahwa nilai koefisien VIP untuk variabel X1, X2, dan X3 < dari 10 dan nilai tolerance > 0,05, sehingga
48
variabel-variabel tersebut non multikolinieritas. Dari perhitungan diatas diketahui tidak terdapat hubungan yang linier antara variabel-variabel bebas tersebut.
2) Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas dimaksud untuk mengetahui apakah varian residual absolut sama atau tidak sama untuk semua pengamatan. Heteroskedastisitas dilakukan untuk melihat nilai varian antar nilai Y, apakah sama atau heterogen, nilai varian antar pengamatan dapat bersifat homogen (Suharyadi dan Purwanto 2013:231).
Tabel 4.4 Uji Heteroskedastisitas
Variabel R Sig Keterangan
X1 0,111 0,551 Homoskedastisitas
X2 0,114 0,540 Homoskedastisitas
X3 0,093 0,617 Homoskedastisitas
Sumber : Data diolah 2022
Dari hasil pengujian tabel 4.6 menggunakan pendekatan rank sperman dengan tingkat signifikansi 0,05 diketahui bahwa ketiga variabel mengandung homoskedastisitas yang artinya tidak ada korelasi antara besaran data dengan residual sehingga bila data diperbesar tidak menyebabkan kesalahan yang semakin besar pula.
3) Uji Autokorelasi
Autokorelasi merupakan korelasi antara anggota observasi yang disusun menurut urutan waktu (Suharyadi, 201:232). Uji Asumsi tentang autokorelasi sangan penting untuk dilakukan tidak hanya pada data yang bersifat time series saja, akan tetapi semua data
pada variabel bebas yang diperoleh perlu diuji terlebih dahulu autokorelasinya (Sudarmanto, 2005:142)
Tabel 4.6
Hasil Uji Autokorelasi (Durbin-Watsin)
S
Sumber : Hasil olah data dengan SPSS
Ukuran yang digunakan untuk menyatakan ada tidaknya autokorelasi yaitu apabila nilai statistik Durbin-Watson mendekati angka 2. Pada tabel 4.6, dapat dilihat nilai Durbin-Watson 1,198. Nilai tersebut dinyatakan mendekati angka dua sehingga dapat disimpulkan tidak terjadi autokorelasi dalam penelitian.
4) Uji Normalitas
Uji Normalitas akan menguji data variabel bebas (X) dan data variabel terikat (Y) pada persamaan regresi yang dihasilkan. Persamaan regresi dikatakan baik jika mempunyai data variabel bebas dan terikat berkontribusi mendekati normal atau normal sama sekali.
Model Summaryb
Model R
R Square
Adjusted
R Square Std. Error
Sig. F
Change Durbin-Watson
1 .897a .805 .783 .67771 .000 1.198
a. Predictors: (Constant), Tingkat Suku Bunga (X3), Jaminan (X2), Persepsi Aset (X1) b. Dependent Variable: Keputusan Kredit (Y)
50
Tabel 4.7 Hasil Uji Nomalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 31
Normal Parametersa,b Mean .0000000
Std. Deviation .64293321
Most Extreme Differences Absolute .129
Positive .129
Negative -.068
Test Statistic .129
Asymp. Sig. (2-tailed) .200c,d
a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
c. Lilliefors Significance Correction.
d. This is a lower bound of the true significance.
Sumber : Hasil olah data dengan SPSS
Dari hasil perhitungan statistic One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test nilai signifikansi dari hasil uji Kolmogorov-Smirnov lebih besar dari standar yang ditetapkan yaitu 0,05, yaitu nilai signifikansi Kolmogorov-Smirnov 0,129 > 0,05. Jadi asumsi normalitas dalam penelitian telah terpenuhi.
3. Persamaan Regresi Linier Berganda
Analisis regresi linier berganda adalah suatu teknik yang digunakan untuk membangun suatu persamaan yang menghubungkan antara variabel terikat (Y) dengan variabel bebas (X) dan sekaligus untuk menentukan nilai ramalan atau dugaan. Persamaan regresi adalah suatu persamaan matematika yang mendefinisikan hubungan antara dua variabel (Suharyadi dan Purwanto, 2011:168).
Tabel 4.8
Hasil Uji Regresi Berganda
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
T Sig.
B Std. Error Beta
1 (Constant) .198 .678 .292 .772
Aset (X1) .124 .052 .319 2.397 .024
Jaminan (X2) .218 .086 .313 2.516 .018
Tingkat Suku Bunga (X3) .343 .108 .384 3.175 .004
a. Dependent Variable: Keputusan Kredit (Y)
Sumber : Hasil olah data dengan SPSS
Bentuk umum persamaan regresi linier Berganda dapat dirumuskan sebagai berikut :
Y = 0,198 + 0,124.X1 + 0,218.X2 + 0,343.X3 + e
Dari persamaan regresi linear berganda diatas maka dapat dianalisis sebagai berikut :
a. Koefisien regersi untuk konstanta 0,198 menunjukkan bahwa jika variabel persepsi aset, jaminan, dan tingkat suku bunga bernilai nol maka keputusan kredit adalah 0,198 kali.
b. Koefisien regresi variabel persepsi aset (X1) sebesar 0,124, artinya jika variabel independen lain nilainya tetap dan persepsi aset (X1) mengalami kenaikan 1% maka keputusan kredit (Y) akan mengalami kenaikan sebesar 0,124 atau 12,4%. Koefisien bernilai positif artinya semakin naik persepsi aset maka akan semakin naik keputusan kredit.
c. Koefisien regresi variabel jaminan (X2) sebesar 0,218, artinya jika variabel independen lain nilainya tetap dan jaminan (X2) mengalami
Y = α+b1.X1+b2.X2+b3. X3+ e
52
kenaikan 1% maka keputusan kredit (Y) akan mengalami kenaikan sebesar 0,218 atau 21,8%. Koefisien bernilai positif artinya semakin naik jaminan maka akan semakin naik keputusan kredit.
d. Koefisien regresi variabel tingkat suku bunga (X3) sebesar 0,343, artinya jika variabel independen lain nilainya tetap dan tingkat suku bunga (X3) mengalami kenaikan 1% maka keputusan kredit (Y) akan mengalami kenaikan 0,343 atau 34,3%. Koefisien bernilai positif artinya semakin naik tingkat suku bunga maka akan semakin naik keputusan kredit.
4. Uji Hipotesis
Uji hipotesis dimaksudkan untuk menentukan apakah hipotesis yang telah dirumuskan diterima atau ditolak berdasarkan data yang diperolah dari sampel.
a. Uji Signifikansi Parsial (Uji t)
Uji t bertujuan untuk mengatahui pengaruh variabel independen yang terdiri dari Persepsi Aset (X1), Jaminan (X2), dan Tingkat Suku Bunga (X3) terhadap variabel dependen yaitu Keputusan Kredit (Y).
Tabel 4.9
Hasil Uji Signifikansi Parsial (Uji t)
Model
a. Dependent Variable: Keputusan Kredit (Y)
Sumber : Hasil olah data dengan SPSS
Untuk menguji apakah hipotesis yang diajukan diterima atau ditolak, maka perlu diuji coefficients dengan melihat t hitung. Jika t hitung > t tabel maka hipotesis diterima, yang artinya variabel bebas berpengaruh terhadap variabel terikat. Nilai t tabel dengan menentukan tarafnya sebesar 0,05 maka diperoleh nilai t tabel sebesar 2,055. Dari perhitungan tabel diatas diperoleh :
1) Persepsi Aset (X1)
Terlihat bahwa t hitung > t tabel (2,397 > 2,055) dan nilai signifikansi untuk variabel persepsi aset < 0,05 (0,024 > 0,05), maka dapat disimpulkan bahwa H1 diterima yang berarti persepsi aset berpengaruh signifikan terhadap keputusan kredit pelaku UMKM.
2) Jaminan (X2)
Terlihat bahwa t hitung > t tabel (2,516 > 2,055) dan nilai signifikansi untuk variabel jaminan < 0,05 (0,018 > 0,05), maka dapat disimpulkan bahwa H2 diterima yang berarti jaminan berpengaruh signifikan terhadap keputusan kredit pelaku UMKM.
3) Tingkat Suku Bunga (X3)
Terlihat bahwa t hitung > t tabel (3,175 > 2,055) dan nilai signifikansi untuk variabel tingkat suku < 0,05 (0,004 > 0,05), maka dapat disimpulkan bahwa H3 diterima yang berarti tingkat suku bunga berpengaruh signifikan terhadap keputusan kredit pelaku UMKM.
b. Uji Signifikasi Simultan (Uji F)
Uji simultan atau uji F digunakan untuk mengetahui apakah variabel independen secara bersama-sama mempengaruhi variabel dependen. Uji F dalam penelitian ini menggunakan tingkat signifikansi
54
atau tingkat kepercayaan sebesar 0,05. Jika didalam penelitian terdapat tingkat signifikasi kurang dari 0,05 atau F hitung > F tabel maka semua variabel independen secara simultan berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen (Ghozali, 2018 : 179).
Tabel 4.10
Hasil Uji Signifikansi Simultan (Uji F)
Sumber : Hasil olah data dengan SPSS
Hasil pengujian ANOVA dengan menggunakan uji F sesuai dengan diatas, diperoleh F hitung 37,074 dengan nilai F tabel dengan ketentuan tarafnya 0,05 maka diperoleh hasil 2,96. Sehingga diketahui bahwa nilai F hitung> F tabel adapun nilai signifikansi yaitu 0.00 < 0.05, maka H4 diterima sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel persepsi aset, jaminan, dan tingkat suku bunga secara bersama-sama (simultan) berpengaruh signifikan terhadap keputusan kredit pelaku UMKM.
c. Koefisien Determinasi ( )
Tabel 4.11
Uji Koefisien Determinasi
Sumber : Hasil olah data SPPS ANOVAa
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
1 Regression 51.083 3 17.028 37.074 .000b
Residual 12.401 27 .459
Total 63.484 30
a. Dependent Variable: Keputusan Kredit
b. Predictors: (Constant), Tingkat Suku Bunga, Jaminan, Aset
Model Summaryb
a. Predictors: (Constant), Tingkat Suku Bunga, Jaminan, Aset b. Dependent Variable: Keputusan Kredit
Dari hasil pengolahan regresi berganda diketahui bahwa besarnya nilai koefisien determinasi ( ) sebesar 0.805 artinya bahwa variabel persepsi aset, jaminan, dan tingkat suku bunga mampu menjelaskan variasi dari variabel keputusan kredit yaitu sebesar 80.5%, dan sisanya 19.5% dipengaruhi oleh faktor-faktor lain yang tidak diteliti dalam model penelitian.