BAB IV. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.3. Hasil Analisis Asumsi Regresi Klasik (BLUE / Best Linier
1995 435 - 1996 455 4,59 1997 534 17,36 1998 587 9,92 1999 445 - 24,19 2000 456 2,47 2001 465 1,97 2002 652 40,21 2003 603 - 7,51 2004 614 1,82 2005 722 17,58 2006 770 6,64 2007 797 3,50 2008 910 14,17
Sumber : Badan Pusat Statistik Jawa Timur ( diolah )
4.3. Hasil Analisis Asumsi Regresi Klasik (BLUE / Best Linier Unbiased Estimator).
Agar dapat diperoleh hasil estimasi yang BLUE (Best Linier Unbiased Estimator) atau perkiraan linier tidak bias yang terbaik maka estimasi tersebut harus memenuhi beberapa asumsi yang berkaitan. Apabila salah satu asumsi tersebut dilanggar, maka persamaan regresi yang diperoleh tidak lagi bersifat BLUE, sehingga pengambilan keputusan melalui uji F dan uji t menjadi bias. Dalam hal ini harus dihindarkan terjadinya kasus-kasus sebagai berikut :
1. Autokorelasi
Autokorelasi dapat didefinisikan sebagai “korelasi antara data observasi yang diurutkan berdasarkan urut waktu (data time series) atau data yang diambil pada waktu tertentu (data cross-sectional)” (Gujarati, 1999:201). Untuk menguji variabel-variabel yang diteliti apakah terjadi autokorelasi atau tidak dapat digunakan uji Durbin Watson, yaitu dengan cara membandingkan nilai Durbin Watson yang dihitung dengan nilai Durbin Watson (dL dan du) dalam tabel. Distribusi penetuan keputusan dimulai dari 0 (nol) sampai 4 (empat).
Kaidah keputusan dapat dijelaskan sebagai berikut :
1. Jika d lebih kecil daripada dL atau lebih besar daripada (4-dL), maka hipotesis nol ditolak yang berarti terdapat autokorelasi.
2. Jika d teletak antara dU dan (4-dU), maka hipotesis nol diterima yang berarti tidak ada autokorelasi.
3. Jika nilai d terletak antara dL dan dU atau antara (4-dL) dan (4-dU) maka uji Durbin-Watson tidak menghasilkan kesimpulan yang pasti, untuk nilai-nilai ini tidak dapat disimpulkan ada tidaknya autokorelasi di antara faktor-faktor penganggu.
Untuk mengetahui ada tidaknya gejala autokorelasi dalam model penelitian maka perlu dilihat nilai DW tabel. Diketahui jumlah variabel bebas adalah 3 (k=3) dan banyaknya data adalah (n=14) sehingga diperoleh nilai DW tabel adalah sebesar dL = 0,767 dan dU = 1,779.
Gambar 9. Kurva Statistik Durbin Watson
Daerah Daerah Daerah Daerah
Kritis Ketidak- Terima Ho Ketidak- Kritis pastian pastian
Tolak Tidak ada Tolak Ho autokorelasi Ho
0 dL= 0,767 dU = 1,779 (4-dU) = 2,221 (4-dL) = 3,233 d
Sumber : pada output Model Summary
Berdasarkan hasil analisis kesembilan sector, maka dalam model regresi ini tidak terjadi gejala autokorelasi karena nilai DW tes yang diperoleh adalah sebagai berikur :
Tabel 7. Tes Autokorelasi
Variabel
Nilai DW Test
Ketentuan Daerah Keterangan
Tabungan Masyarakat 1,476 0 – 0,767 (ada auto korelasi) 0,767 – 1,779 (daerah ketidak pastian) 1,779 – 2,221 (tidak ada autokorelasi) 2,221 – 3,233 (daerah ketidak pastian) 3,233 - 4 ( ada autokorelasi ) Daerah ketidakpastian Simpanan Deposito Berjangka 0,772 Daerah ketidakpastian
Sumber :pada output Model Summary
2. Multikolinier
Multikolinieritas berarti ada hubungan linier yang “sempurna” atau pasti di antara beberapa atau semua variabel independen dari model regresi.
menghitung Variance Inflation Factor (VIF). VIF menyatakan tingkat “pembengkakan” varians. Apabila VIF lebih besar dari 10, hal ini berarti terdapat multikolinier pada persamaan regresi linier.
Adapun hasil yang diperoleh setelah diadakan pengujian analisis regresi linier berganda diketahui bahwa dari keempat variabel yang dianalisis dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 8 : Tes Multikolinier
Variabel Y/X VIF
(X1) VIF (X2) VIF (X3) Ketentuan Keterangan Tabungan Masyarakat
3,791 3,104 1,550 ≤ 10 Tidak terjadi Multikolinier Simpanan Deposito
Berjangka
2,771 1,703 1,965 ≤ 10 Tidak terjadi Multikolinier Sumber pada output Coefficients
Maka hasil yang diperoleh setelah diadakan pengujian analisis regresi linier berganda diketahui bahwa dari keempat variabel dalam variabel Tabungan Masyarakat, dan Simpanan Deposito Berjangka, di mana nilai VIF lebih kecil dari 10 sehingga dalam model regresi ini tidak terjadi multikolinier.
3. Heterokedastisitas
Pada regresi linier nilai residual tidak boleh ada hubungan dengan variabel bebas (X). Hal ini bisa diidentifikasikan dengan menghitung korelasi rank spearman antara residual dengan seluruh variabel bebas. Pembuktian adanya heterokedastisitas dilihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 9. Tes Heterokedastisitas dengan Korelasi Rank Spearman Variabel Y/X Sig 2-tailed (X1) Sig 2-tailed (X2) Sig 2-tailed (X3) Ketentuan Keterangan Tabungan Masyarakat 0,637 0,175 0,805 ≥ 0,05 Tidak terjadi
heterokedastisitas Simpanan Deposito
Berjangka
0,829 0,748 0,692 ≥ 0,05 Tidak terjadi heterokedastisitas
Sumber pada output NonParametrik
Berdasarkan tabel diatas, diperoleh tingkat signifikansi koefisien korelasi rank spearman untuk variabel terikat Tabungan Masyarakat, dan Simpanan Deposito Berjangka, keseluruhan residualnya lebih besar dari 0,05 (tidak signifikan) sehingga tidak mempunyai korelasi yang berarti antara nilai residual dengan variabel yang menjelaskan. Jadi dapat disimpulkan persamaan tersebut tidak terjadi heterokedastisitas.
Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan diatas dapat disimpulkan bahwa pada model penelitian ini tidak terjadi pelanggaran asumsi klasik
.
4.3.1. Analisis Dan Pengujian Hipotesis
Berdasarkan dari hasil perhitungan pengolahan data dengan bantuan komputer program SPSS (Statistical Program for Social Science) maka diperoleh persamaan regresi linier berganda sebagai berikut :
Y1 = 955383,6 - 507975 X1.1 + 52126,057 X2 + 28528,814 X3 Y2 = 2194113 - 765826 X1..2 + 60296,577 X2 + 60020,931 X3
Dari persamaan di atas dapat diuraikan sebagai berikut : a. Konstanta (β0) : Y1 = 955383,6, Y2 = 2194113
Menunjukkan, Jika Tingkat Suku Bunga Tabungan Masyarakat (X1.1), Tingkat Suku Bunga Deposito (X1.2), dan Tingkat Inflasi (X2), Jumlah Kantor Bank (X3) konstan, maka Tabungan Masyarakat, dan Simpanan Deposito Berjangka, (Y) akan mengalami peningkatan sebesar Rp.955.383,6 (Y1), dan (Y2) mengalami peningkatan sebesar Rp. 2.194.113.
b. Koefisien regresi X1.1 (β1) : Y1 = -507975
Menunjukkan apabila Tingkat Suku Bunga Tabungan Masyarakat bertambah 1 persen maka Tabungan Masyarakat akan turun sebesar Rp. 507.975 (Y1) , dengan asumsi X2, dan X3 konstan.
c. Koefisien regresi X1.2 (β1) : Y2 = -765826
Menunjukkan apabila Tingkat Suku Bunga Simpanan Deposito Berjangka bertambah 1 persen maka Simpanan Deposito Berjangka akan turun sebesar Rp. 765.826 (Y2), dengan asumsi X2, dan X3 konstan.
d. Koefisien regresi X2(β2) : Y1 = 52126,057, Y2 = 60296,577
Menunjukkan apabila Tingkat Inflasi bertambah 1 persen maka Tabungan Masyarakat akan naik sebesar Rp.52.126,057 (Y1), dan Simpanan Deposito Berjangka akan naik sebesar Rp.60.296,577 (Y2), dengan asumsi X1, dan X3 konstan.
Menunjukkan apabila Jumlah Kantor Bank naik 1 unit maka Tabungan Masyarakat, dan Simpanan Deposito Berjangka akan naik sebesar Rp. 28.528,814 (Y1), Rp.60.020,931 (Y2) dengan X1, dan X2 konstan.
4.3.1.1. Uji Hipotesis Secara Simultan Tabungan Masyarakat
Dalam analisis ini digunakan analisis regresi linier berganda dan untuk mengolah data yang ada diguanakan alat bantu komputer dengan program SPSS (Statistic Program For Social Science) versi 13.0. Untuk mengetahui hasil analisis secara simultan antara variabel bebas terhadap Tabungan Masyarakat, dan Simpanan Deposito Berjangka, sebagai variabel terikat digunakan uji F dapat di lihat pada tabel berikut :
Tabel 10: Analisis Varian (ANOVA) Sumber
Varian
Jumlah Kuadrat Df Kuadrat Tengah F hitung F tabel
Regresi 7E+014 3 2,363E+014 34,903 3,71
Sisa 7E+013 10 6,771E+012
Total 8E+014 13
Sumber: Lampiran 2 dan 8
1. Untuk menguji pengaruh secara simultan (serempak) digunakan uji F dengan langkah-langkah sebagai berikut:
a. Ho : β1 = β2 = β3 = 0
Secara keseluruhan variabel bebas tidak ada pengaruh terhadap variabel terikat.
Secara keseluruhan variabel bebas ada pengaruh terhadap variabel terikat. b. α = 0,05 dengan df pembilang = 3
df penyebut = 10 c. F tabel (α = 0,05) = 3,71 d. F hitung = Rata - rata kuadrat regresi
Rata - rata kuadrat sisa 2,363E+014
= --- = 34,903 6,771E+012
e). Daerah pengujian
Gambar 10.
Distribusi Kriteria Penerimaan/Penolakan Hipotesis Secara Simultan atau Keseluruhan
Ho diterima apabila F hitung ≤ 3,71 Ho ditolak apabila F hitung > 3,71
34,903
3,71
Daerah Penerimaan H0
Daerah Penolakan H0
f ). Kesimpulan
Oleh karena F hitung = 34,903 > F tabel = 3,71 maka Ho ditolak dan Ha diterima, yang berarti bahwa secara keseluruhan variabel bebas yaitu Tingkat Suku Bunga Tabungan Masyarakat (X1.1), Tingkat Suku Bunga Deposito (X1.2), Tingkat Inflasi (X2), dan Jumlah Kantor Bank (X3) berpengaruh secara simultan dan nyata terhadap Tabungan Masyarakat (Y1).
Uji Hipotesis Secara Parsial
Analisis ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh antara variabel bebas Tingkat Suku Bunga Tabungan Masyarakat (X1.1), Tingkat Suku Bunga Deposito (X1.2), Tingkat Inflasi (X2), dan Jumlah Kantor Bank (X3). Hasil penghitungan tersebut dapat dilihat dalam analisis sebagai berikut :
Tabel 11 : Hasil Analisis Variabel Tingkat Suku Bunga Tabungan Masyarakat (X1.1), , Tingkat Inflasi (X2), dan Jumlah Kantor Bank (X3) terhadap Tabungan Masyarakat (Y1).
Variabel Koefisien
Regresi t hitung t tabel r2 Parsial Tingkat Suku Bunga Tabungan
Masyarakat (X1.1) -507975 -3,624 2,228 0,567
Tingkat Inflasi (X2) 52126,057 0,975 2,228 0,087 Jumlah Kantor Bank (X3) 28528,814 4,801 2,228 0,697 Variabel terikat : Tabungan Masyarakat
Konstanta : 955383,6
Koefisien Korelasi ( R ) : 0,955 R2 : 0,913 Sumber: Lampiran 3
Selanjutnya untuk melihat ada tidaknya pengaruh masing-masing variabel terhadap variable terikatnya, dapat dianalisa melalui uji t dengan ketentuan sebagai berikut :
a) Pengaruh secara parsial antara Tingkat Suku Bunga Tabungan Masyarakat (X1) terhadap Tabungan Masyarakat (Y1)
Langkah-langkah pengujian : i. Ho : β1 = 0 (tidak ada pengaruh)
Hi : β1 ≠ 0 (ada pengaruh) ii. α = 0,05 dengan df = 10 iii.t hitung = ) (β Se β 1 1 = -3,624
iv.level of significani = 0,05/2 (0,025) berarti t tabel sebesar 2,228 v. pengujian
Gambar 11
Kurva Distribusi Hasil Analisis secara Parsial Faktor Tingkat Suku Bunga Tabungan Masyarakat (X1) terhadap Tabungan Masyarakat (Y1)
Sumber : lampiran 3
Berdasarkan pehitungan diperoleh t-hitung sebesar -3,624 > t-tabel sebesar -2,228 Ho ditolak dan Ha diterima, pada level signifikan 5 %, sehingga
2,228 -2,228
Daerah Penerimaan Ho
Daerah Penolakan Ho Daerah Penolakan Ho
secara nyata dan negatif terhadap Tabungan Masyarakat (Y). Hal ini didukung juga dengan nilai signifikansi dari Tingkat Suku Bunga Tabungan Masyarakat (X1) sebesar 0,005 yang lebih kecil dari 0,05.
Nilai r2 parsial untuk variabel Tingkat Suku Bunga Tabungan Masyarakat sebesar 0,567 yang artinya bahwa Tingkat Suku Bunga Tabungan Masyarakat (X1) secara parsial mampu menjelaskan variabel terikat Tabungan Masyarakat (Y) sebesar 56,7 %, sedangkan sisanya 43,3 % tidak mampu dijelaskan oleh variabel tersebut.
b) Pengaruh secara parsial antara Tingkat Inflasi (X2) terhadap Tabungan Masyarakat (Y1)
Langkah-langkah pengujian :
i. Ho : β2 = 0 (tidak ada pengaruh) Hi : β2 ≠ 0 (ada pengaruh) ii. α = 0,05 dengan df = 10 iii. t hitung = ) (β Se β 2 2 = 0,975
iv. level of significani = 0,05/2 (0,025) berarti t tabel sebesar 2,228 v. pengujian
Gambar 12
Kurva Distribusi Hasil Analisis secara Parsial Faktor Tingkat Inflasi (X2) terhadap Tabungan Masyarakat (Y1)
Sumber : Lampiran 3
Berdasarkan pehitungan diperoleh t-hitung sebesar 0,975 < t tabel sebesar 2,228 maka Ho diterima dan Ha di tolak, pada level signifikan 5 %, sehingga secara parsial Faktor Tingkat Inflasi (X2) tidak berpengaruh secara nyata positif terhadap Tabungan Masyarakat (Y).hal ini didukung juga dengan nilai signifikansi dari Tingkat Inflasi (X2) sebesar 0,353 yang lebih besar dari 0,05.
Nilai r2 parsial untuk variabel Tingkat Inflasi sebesar 0,087 yang artinya bahwa Tingkat Inflasi (X2) secara parsial mampu menjelaskan variabel terikat Tabungan Masyarakat (Y) sebesar 8,7 %, sedangkan sisanya 91,3 % tidak mampu dijelaskan oleh variabel tersebut.
c) Pengaruh secara parsial antara Jumlah Kantor Bank (X3) terhadap Tabungan Masyarakat (Y1)
Langkah-langkah pengujian :
i. Ho : β3 = 0 (tidak ada pengaruh) Hi : β3 ≠ 0 (ada pengaruh)
Daerah Penerimaan Ho
Daerah Penolakan Ho Daerah Penolakan Ho
ii. α = 0,05 dengan df = 10 iii. t hitung = ) (β Se β 3 3 = 4,801
iv. level of significani = 0,05/2 (0,025) berarti t tabel sebesar 2,228 v. pengujian
Gambar 13
Kurva Distribusi Hasil Analisis secara Parsial Jumlah Kantor Bank (X3) terhadap Tabungan Masyarakat (Y1)
Sumber : Lampiran 3
Berdasarkan pehitungan diperoleh t-hitung sebesar 4,801 > t tabel sebesar 2,228 maka Ho ditolak dan Ha diterima, pada level signifikan 5 %, sehingga secara parsial Faktor Jumlah Kantor Bank (X3) berpengaruh secara nyata positif terhadap Tabungan Masyarakat (Y).hal ini didukung juga dengan nilai signifikansi dari Jumlah Kantor Bank (X3) sebesar 0,001 yang lebih kecil dari 0,05.
Nilai r2 parsial untuk variabel Jumlah Kantor Bank sebesar 0,697 yang artinya Jumlah Kantor Bank (X3) secara parsial mampu menjelaskan variabel terikat Tabungan Masyarakat (Y) sebesar 69,7 %, sedangkan sisanya 30,3 % tidak
2,228 4,801 - 2,228 Daerah Penerimaan Ho Daerah Penolakan Ho Daerah Penolakan Ho
Kemudian untuk mengetahui variabel mana yang berpengaruh paling dominan empat variabel bebas terhadap Tabungan Masyarakat : Tingkat Suku Bunga Tabungan Masyarakat (X1), Tingkat Inflasi (X2), dan Jumlah Kantor Bank (X3) dapat diketahui dengan melihat koefisien determinasi parsial yang paling besar, dimana dalam perhitungan ditunjukkan oleh variabel Jumlah Kantor Bank dengan koefisien determinasi parsial (r2) sebesar 0,697 atau sebesar 69,7 %.
4.3.1.2.Uji Hipotesis Secara Simultan Simpanan Deposito Berjangka
Untuk mengetahui pengaruh secara simultan antara variabel bebas terhadap variabel terikat digunakan uji F dengan langkah – langkah sebagai berikut :
Tabel 12: Analisis Varian (ANOVA) Sumber
Varian
Jumlah Kuadrat Df Kuadrat Tengah F hitung F table
Regresi 2E+015 3 6,186E+014 9,123 3,71
Sisa 1E+014 10 6,781E+013
Total 3E+015 13
Sumber: Lampiran 5 dan 8
1. Untuk menguji pengaruh secara simultan (serempak) digunakan uji F dengan langkah-langkah sebagai berikut:
e. Ho : β1 = β2 = β3 = 0
Secara keseluruhan variabel bebas tidak ada pengaruh terhadap variabel terikat.
Secara keseluruhan variabel bebas ada pengaruh terhadap variabel terikat. f. α = 0,05 dengan df pembilang = 3
df penyebut = 10 g. F tabel (α = 0,05) = 3,71 h. F hitung = Rata - rata kuadrat regresi
Rata - rata kuadrat sisa
6,186E+014
= --- = 9,123 6,781E+013
e). Daerah pengujian
Gambar 14.
Distribusi Kriteria Penerimaan/Penolakan Hipotesis Secara Simultan atau Keseluruhan
Ho diterima apabila F hitung ≤ 3,71 Ho ditolak apabila F hitung > 3,71
9,123
3,71
Daerah Penerimaan H0
Daerah Penolakan H0
f ). Kesimpulan
Oleh karena F hitung = 9,123 > F tabel = 3,71 maka Ho ditolak dan Ha diterima, yang berarti bahwa secara keseluruhan variabel bebas yaitu, Tingkat Suku Bunga Deposito (X1.2), Tingkat Inflasi (X2), dan Jumlah Kantor Bank (X3), berpengaruh secara simultan dan nyata terhadap Simpanan Deposito Berjangka (Y2).
Uji Hipotesis Secara Parsial
Analisis ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh antara variabel bebas Tingkat Suku Bunga Deposito (X1.2), Tingkat Inflasi (X2), dan Jumlah Kantor Bank (X3),. Hasil penghitungan tersebut dapat dilihat dalam analisis sebagai berikut :
Tabel 13 : Hasil Analisis Variabel Tingkat Suku Bunga Deposito (X1.2),
Tingkat Inflasi (X2), dan Jumlah Kantor Bank (X3), terhadap Simpanan Deposito Berjangka (Y2).
Variabel Koefisien
Regresi t hitung t tabel r2 Parsial Tingkat Suku Bunga Deposito (X1.2) -765826 -1,127 2,228 0,112 Tingkat Inflasi (X2) 60296,577 0,481 2,228 0,022 Jumlah Kantor Bank (X3) 60020,931 2,835 2,228 0,444 Variabel terikat : Simpanan Deposito Berjangka
Konstanta : 2194113
Koefisien Korelasi ( R ) : 0,856 R2 : 0,732 Sumber: Lampiran 6
Selanjutnya untuk melihat ada tidaknya pengaruh masing-masing variabel terhadap variable terikatnya, dapat dianalisa melalui uji t dengan ketentuan sebagai berikut :
d) Pengaruh secara parsial antara Tingkat Suku Bunga Deposito (X1.2) terhadap Simpanan Deposito Berjangka (Y2)
Langkah-langkah pengujian :
vi. Ho : β1 = 0 (tidak ada pengaruh) Hi : β1 ≠ 0 (ada pengaruh) vii.α = 0,05 dengan df = 10 viii. t hitung = ) (β Se β 2 2 = -1,127
ix. level of significani = 0,05/2 (0,025) berarti t tabel sebesar 2,228 x. pengujian
Gambar 15
Kurva Distribusi Hasil Analisis secara Parsial Faktor Tingkat Suku Bunga Deposito (X1.2) terhadap Simpanan Deposito Berjangka (Y2)
Sumber : Lampiran 5
Berdasarkan pehitungan diperoleh t-hitung sebesar -1,127 < t tabel sebesar 2,228 maka Ho diterima dan Ha di tolak, pada level signifikan 5 %,
Daerah Penerimaan Ho
Daerah Penolakan Ho Daerah Penolakan Ho
-2,288 2,228
berpengaruh secara nyata negatif terhadap Simpanan Deposito Berjangka (Y2).hal ini didukung juga dengan nilai signifikansi dari Tingkat Suku Bunga Deposito (X1.2) sebesar 0,286 yang lebih besar dari 0,05.
Nilai r2 parsial untuk variabel Tingkat Suku Bunga Deposito sebesar 0,112 yang artinya bahwa Tingkat Suku Bunga Deposito (X1.2) secara parsial mampu menjelaskan variabel terikat Simpanan Deposito Berjangka (Y2) sebesar 11,2 %, sedangkan sisanya 88,8 % tidak mampu dijelaskan oleh variabel tersebut. e) Pengaruh secara parsial antara Tingkat Inflasi (X2) terhadap Simpanan
Deposito Berjangka (Y2)
Langkah-langkah pengujian :
vi. Ho : β2 = 0 (tidak ada pengaruh) Hi : β2 ≠ 0 (ada pengaruh) vii.α = 0,05 dengan df = 10 viii. t hitung = ) (β Se β 3 3 = 0,481
ix. level of significani = 0,05/2 (0,025) berarti t tabel sebesar 2,228 x. pengujian
Gambar 16
Kurva Distribusi Hasil Analisis secara Parsial Tingkat Inflasi (X2) terhadap Simpanan Deposito Berjangka (Y)
Sumber : Lampiran 5
Berdasarkan pehitungan diperoleh t-hitung sebesar 0,481 < t tabel sebesar 2,228 maka Ho diterima dan Ha ditolak, pada level signifikan 5 %, sehingga secara parsial Faktor Tingkat Inflasi (X2) tidak berpengaruh secara nyata positif terhadap Simpanan Deposito Berjangka (Y).hal ini didukung juga dengan nilai signifikansi dari Tingkat Inflasi (X2) sebesar 0,641 yang lebih besar dari 0,05.
Nilai r2 parsial untuk variabel Tingkat Inflasi sebesar 0,022 yang artinya Tingkat Inflasi (X3) secara parsial mampu menjelaskan variabel terikat Simpanan Deposito Berjangka (Y2) sebesar 2,2 %, sedangkan sisanya 97,8 % tidak mampu dijelaskan oleh variabel tersebut.
2,228 0,481 - 2,228 Daerah Penerimaan Ho Daerah Penolakan Ho Daerah Penolakan Ho
f) Pengaruh secara parsial antara Jumlah Kantor Bank (X3) terhadap Simpanan Deposito Berjangka (Y2)
Langkah-langkah pengujian :
xi. Ho : β3 = 0 (tidak ada pengaruh) xii. Hi : β3 ≠ 0 (ada pengaruh) xiii. α = 0,05 dengan df = 10 xiv.t hitung = ) (β Se β 4 4 = 2,835
xv.level of significani = 0,05/2 (0,025) berarti t tabel sebesar 2,228 xvi.pengujian
Gambar 17
Kurva Distribusi Hasil Analisis secara Parsial Jumlah Kantor Bank (X3) terhadap Simpanan Deposito Berjangka (Y2)
Sumber : Lampiran 5
Berdasarkan pehitungan diperoleh t-hitung sebesar 2,835 > t tabel sebesar 2,228 maka Ho ditolak dan Ha diterima, pada level signifikan 5 %, sehingga secara parsial Faktor Jumlah Kantor Bank (X3) berpengaruh secara nyata positif terhadap Simpanan Deposito Berjangka (Y2).hal ini didukung juga dengan
2,228 2,835 - 2,228 Daerah Penerimaan Ho Daerah Penolakan Ho Daerah Penolakan Ho
nilai signifikansi dari Jumlah Kantor Bank (X3) sebesar 0,018 yang lebih kecil dari 0,05.
Nilai r2 parsial untuk variabel Jumlah Kantor Bank sebesar 0,444 yang artinya Jumlah Kantor Bank (X3) secara parsial mampu menjelaskan variabel terikat Simpanan Deposito Berjangka (Y2) sebesar 44,4 %, sedangkan sisanya 55,6 % tidak mampu dijelaskan oleh variabel tersebut
Kemudian untuk mengetahui variabel mana yang berpengaruh paling dominan empat variabel bebas terhadap Simpanan Deposito Berjangka : Tingkat Suku Bunga Deposito (X1.2), Tingkat Inflasi (X2), dan Jumlah Kantor Bank (X3) dapat diketahui dengan melihat koefisien determinasi parsial yang paling besar, dimana dalam perhitungan ditunjukkan oleh variabel Jumlah Kantor Bank dengan koefisien determinasi parsial (r2) sebesar 0,444 atau sebesar 44,4 %.