BIAYA ADMINISTRASI
C. Hasil Uji Instrumen Penelitian
1. Hasil Uji Validitas
Uji validitas digunakan untuk mengukur butir-butir pertanyaan agar sesuai dengan penelitian. Butir-butir pertanyaan yang digunakan dalam penelitian dapat dikatakan valid apabila nilai signifikansi < 0,05 atau nilai r hitung > nilai r tabel. Nilai r hitung adalah hasil korelasi dari setiap jawaban responden untuk masing-masing pertanyaan setiap variabel yang dianalisis menggunakan program SPSS. Untuk mendapatkan r tabel dilakukan dengan melihat tabel nilai kritis untuk korelasi r Product-Moment. Dalam penelitian ini jumlah responden adalah 30 responden yang berarti bahwa nilai r tabel sebesar 0,361.
a. Variabel Pengetahuan Nasabah
Berdasarkan hasil uji validitas untuk variabel pengetahuan nasabah dengan menggunakan program SPSS 23.0, maka diperoleh hasil sebagai berikut :
60
Tabel 4.8
Hasil Uji Validitas Variabel Pengetahuan Nasabah.
Indikator Sig. r hitung r tabel Keterangan
X1.1 0,001 0,568 0,361 Valid
X1.2 0,000 0,774 0,361 Valid
X1.3 0,000 0,717 0,361 Valid
(Sumber : Hasil Olah Data Primer, 2020)
Berdasarkan tabel 4.8 dapat dilihat bahwa nilai Sig. dari setiap indikator lebih kecil dari 0,05. Setelah itu, dapat dilihat juga bahwa nilai r hitung setiap indikator lebih besar dari nilai r tabel. Dapat disimpulkan bahwa semua butir pertanyaan dalam variabel pengetahuan nasabah adalah valid untuk digunakan sebagai alat ukur variabel.
b. Variabel Pendapatan Nasabah
Berdasarkan hasil uji validitas untuk variabel pendapatan nasabah dengan menggunakan program SPSS 23.0, maka diperoleh hasil sebagai berikut :
61
Tabel 4.9
Hasil Uji Validitas Variabel Pendapatan Nasabah.
Indikator Sig. r hitung r tabel Keterangan
X2.1 0,003 0,522 0,361 Valid X2.2 0,027 0,405 0,361 Valid X2.3 0,040 0,378 0,361 Valid X2.4 0,000 0,744 0,361 Valid X2.5 0,003 0,524 0,361 Valid X2.6 0,001 0,571 0,361 Valid X2.7 0,004 0,506 0,361 Valid X2.8 0,000 0,734 0,361 Valid
(Sumber : Hasil Olah Data Primer, 2020)
Berdasarkan tabel 4.9 dapat dilihat bahwa nilai Sig. dari setiap indikator lebih kecil dari 0,05. Setelah itu, dapat dilihat juga bahwa nilai r hitung setiap indikator lebih besar dari nilai r tabel. Dapat disimpulkan bahwa semua butir pertanyaan dalam variabel pendapatan nasabah adalah valid untuk digunakan sebagai alat ukur variabel.
c. Variabel Margin Keuntungan
Berdasarkan hasil uji validitas untuk variabel margin keuntungan dengan menggunakan program SPSS 23.0, maka diperoleh hasil sebagai berikut :
62
Tabel 4.10
Hasil Uji Validitas Variabel Margin Keuntungan.
Indikator Sig. r hitung r tabel Keterangan
X3.1 0,000 0,640 0,361 Valid X3.2 0,000 0,725 0,361 Valid X3.3 0,000 0,604 0,361 Valid X3.4 0,003 0,523 0,361 Valid X3.5 0,000 0,725 0,361 Valid X3.6 0,000 0,791 0,361 Valid
(Sumber : Hasil Olah Data Primer, 2020)
Berdasarkan tabel 4.10 dapat dilihat bahwa nilai Sig. dari setiap indikator lebih kecil dari 0,05. Setelah itu, dapat dilihat juga bahwa nilai r hitung setiap indikator lebih besar dari nilai r tabel. Dapat disimpulkan bahwa semua butir pertanyaan dalam variabel margin keuntungan adalah valid untuk digunakan sebagai alat ukur variabel.
d. Variabel Keputusan Pengambilan Pembiayaan Murabahah Berdasarkan hasil uji validitas untuk variabel keputusan pengambilan pembiayaan murabahah dengan menggunakan program SPSS 23.0, maka diperoleh hasil sebagai berikut :
63
Tabel 4.11
Hasil Uji Validitas Variabel Keputusan Pengambilan Pembiayaan Murabahah.
Indikator Sig. r hitung r tabel Keterangan
Y1.1 0,000 0,722 0,361 Valid Y1.2 0,000 0,654 0,361 Valid Y1.3 0,031 0,394 0,361 Valid Y1.4 0,000 0,679 0,361 Valid Y1.5 0,000 0,648 0,361 Valid Y1.6 0,001 0,556 0,361 Valid Y1.7 0,000 0,617 0,361 Valid
(Sumber : Hasil Olah Data Primer, 2020)
Berdasarkan tabel 4.11 dapat dilihat bahwa nilai Sig. dari setiap indikator lebih kecil dari 0,05. Setelah itu, dapat dilihat juga bahwa nilai r hitung setiap indikator lebih besar dari nilai r tabel. Dapat disimpulkan bahwa semua butir pertanyaan dalam variabel keputusan pengambilan pembiayaan murabahah adalah valid untuk digunakan sebagai alat ukur variabel.
2. Uji Reliabilitas
Uji reliabilitas digunakan untuk mengetahui apakah alat ukur yang digunakan tepat untuk mengukur konsep yang hendak diukur dan menunjukkan sejauh mana suatu hasil pengukuran relatif konsisten apabila pengukuran dilakukan berulang kali (Nurhasanah,2016). Uji reliabilitas menggunakan tingkat signifikansi
64
sebesar 5%, apabila Cronbach’s Alpha > 0,60 maka instrumen dapat dinyatakan reliabel. Sedangkan jika Cronbach’s Alpha < 0,60 maka instrumen tersebut tidak reliabel. Berikut adalah hasil uji reliabilitas :
Tabel 4.12 Hasil Uji Reliabilitas.
Variabel Cronbach’s
Alpha
Standar Reliabilitas
Keterangan
Pengetahuan Nasabah 0,876 0,60 Reliabel
Pendapatan Nasabah 0,884 0,60 Reliabel
Margin Keuntungan 0,871 0,60 Reliabel
Keputusan Pengambilan Pembiayaan Murabahah
0,857 0,60 Reliabel
(Sumber : Hasil Olah Data Primer, 2020)
Pada tabel 4.12 dapat dilihat bahwa nilai Cronbach’s Alpha untuk semua variabel penelitian ini lebih besar dari 0,60. Dapat disimpulkan bahwa indikator dalam kuisioner yang digunakan untuk variabel pengetahuan nasabah, pendapatan nasabah, margin keuntungan, dan keputusan pengambilan pembiayaan murabahah dapat dipercaya sebagai alat ukur variabel dalam penelitian ini.
65 D. Hasil Uji Asumsi Klasik
1. Uji Normalitas
Tujuan uji normalitas dilakukan adalah untuk mengetahui apakah distribusi sebuah data mengikuti atau mendekati distribusi normal atau tidak. Distribusi data yang normal dapat dilihat dengan melakukan uji One Sample Kolmogrov-Smirnov dan juga dengan memperhatikan gambar grafik normal probability plot. Berikut adalah hasil uji normalitas :
Tabel 4.13
Hasil Uji Normalitas One Sample Kolmogrov-Smirnov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual N 30 Normal Parametersa,b Mean .0000000 Std. Deviation 1.77759394 Most Extreme Differences Absolute .118 Positive .118 Negative -.079 Test Statistic .118
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 : Output SPSS, 2020)
66
Berdasarkan tabel 4.13 hasil uji normalitas menggunakan metode
One Sample Kolmogrov-Smirnov Test, dapat disimpulkan bahwa
tingkat Sig. adalah 0,200 yang berarti tingkat signifikansi lebih besar dari 0,05. Ini berarti bahwa data berdistribusi atau tersebar secara normal. Selain itu, dapat dilihat juga pada grafik normal probability plot berikut ini :
Gambar 4.1
Hasil Uji Normalitas Normal Probability Plot
(Sumber : Output SPSS, 2020)
Pada gambar 4.1 dapat dilihat bahwa semua titik dapat menyebar dan mengikuti arah garis diagonal. Dapat disimpulkan bahwa data tersebut berdistribusi normal.
67
2. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas adalah uji yang bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen. Nilai tolerance > 0,10 dan nilai VIF < 10 maka dikatakan bahwa tidak ada multikolinearitas antar variabel independen dalam model regresi (Riyanto dan Hatmawan, 2020 : 139).
Berikut adalah hasil uji multikolinearitas menggunakan program SPSS 23.0 :
Tabel 4.14
Hasil Uji Multikolinearitas
Variabel Collinearity Statistics
Tolerance VIF
Pengetahuan Nasabah 0,923 1,084
Pendapatan Nasabah 0,647 1,546
Margin Keuntungan 0,610 1,638
(Sumber : Output SPSS, 2020)
Pada tabel 4.14 dapat dilihat bahwa nilai tolerance untuk variabel pengetahuan nasabah sebesar 0,923 > 0,10 dan nilai VIF sebesar 1,084 < 10. Selanjutnya, untuk variabel pendapatan nasabah, nilai
tolerance sebesar 0,647 > 0,10 dan nilai VIF sebesar 1,546 < 10.
68
nilai tolerance sebesar 0,610 > 0,10 dan nilai VIF sebesar 1,638 < 10.
Dapat disimpulkan bahwa dari nilai Tolerance dan VIF untuk model regresi pengaruh pengetahuan nasabah, pendapatan nasabah, dan margin keuntungan terhadap keputusan pengambilan pembiayaan murabahah tidak terjadi gejala ataupun masalah multikolinearitas.
3. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas adalah uji yang bertujuan untuk mengetahui apakah didalam sebuah model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual antara satu pengamatan dengan pengamatan lainnya. Apabila variance dari residual data hasilnya sama, maka disebut homokedastisitas. Sedangkan jika hasilnya berbeda, maka disebut heteroskedastisitas.
Untuk dapat mendeteksi apakah ada masalah heteroskedastisitas atau tidak, dapat dilihat melalui grafik scatterplot dengan ketentuan apabila ada pola tertentu, seperti titik-titik yang membentuk pola tertentu yang teratur (bergelombang, melebar, kemudian menyempit), maka teridentifikasi telah terjadi heteroskedastisitas (Riyanto dan Hatmawan, 2020 : 139).
Selain itu, jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas (Riyanto dan Hatmawan, 2020 : 139).
69
Berikut adalah hasil uji heteroskedastisitas menggunakan program SPSS 23.0 :
Gambar 4.2
Hasil Uji Heteroskedastisitas Scatterplot
Sumber : Output SPSS, 2020.
Pada gambar 4.2 terdapat grafik scatterplot yang menghasilkan titik-titik pada sumbu Y menyebar secara acak dibagian atas angka 0 maupun dibagian bawah angka 0 dan tidak berkumpul pada satu tempat. Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa tidak terjadinya masalah heteroskedastisitas.
Untuk membutktikan hasil tersebut, dapat dilihat juga dengan melakukan uji heteroskedastisitas metode glejser dengan melihat
70
tingkat signifikansi pada tabel coefficients. Sebuah model dikatakan tidak terjadi heteroskedastisitas apabila nilai sig. > 0,05 dan data tersebut dapat disebut homokedastisitas. Berikut adalah hasil uji heteroskedastisitas menggunakan program SPSS 23.0 :
Tabel 4.15
Hasil Uji Heteroskedastisitas
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 3.650 1.913 1.908 .068 Pengetahuan Nasabah .127 .129 .176 .991 .331 Pendapatan Nasabah -.049 .043 -.237 -1.120 .273 Margin Keuntungan -.103 .072 -.313 -1.434 .163 (Sumber : Output SPSS, 2020)
Pada tabel 4.15 dapat dilihat bahwa nilai signifikansi seluruh variabel hasilnya > 0,05, yaitu pada variabel pengetahuan nasabah hasilnya sebesar 0,331 > 0,05, pada variabel pendapatan nasabah hasilnya sebesar 0,273 > 0,05, dan pada variabel margin keuntungan hasilnya sebesar 0,163 > 0,05. Maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi masalah heteroskedastisitas pada variabel penelitian ini.
71 E. Uji Regresi
1. Uji Hipotesis (Uji t)
Uji t untuk menguji signifikan pengaruh secara parsial antara variabel independen terhadap variabel dependen (Riyanto dan Hatmawan, 2020 : 141).
Ketentuan uji t adalah apabila t hitung > t tabel dan tingkat signifikansi (α) < 0,05, maka Ho ditolak, menyatakan bahwa variabel independen berpengaruh terhadap variabel dependen (Riyanto dan Hatmawan, 2020 : 141).
Apabila jika t hitung < t tabel dan tingkat signifikansi (α) > 0,05, maka Ho diterima, menyatakan bahwa variabel independen tidak berpengaruh terhadap variabel dependen (Riyanto dan Hatmawan, 2020 : 141).
Berikut adalah hasil uji hipotesis (uji t) menggunakan program SPSS 23.0 :
Tabel 4.16
Hasil Uji Hipotesis (Uji t)
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardize d Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 Pengetahuan Nasabah .727 .234 .308 3.102 .005
72
Pendapatan
Nasabah .206 .079 .309 2.607 .015
Margin
Keuntungan .582 .131 .541 4.430 .000
a. Dependent Variable: Keputusan Pengambilan Pembiayaan Murabahah
(Sumber : Output SPSS, 2020)
Pada tabel 4.16 dapat dilihat bahwa secara parsial setiap variabel independen dalam penelitian ini berpengaruh secara signifikan terhadap variabel dependen dengan menggunakan dasar penggunaan t tabel sebesar 2,056 dan tingkat signifikansi <0,05.
a. Variabel pengetahuan nasabah
Dari hasil uji t pada tabel 4.16 dapat diketahui bahwa nilai t hitung 3,102 > t tabel 2,056 dan tingkat signifikansi sebesar 0,005 < 0,05. Dari hasil tersebut berarti ditolak dan diterima. Dapat disimpulkan bahwa variabel pengetahuan nasabah berpengaruh positif dan signifikan terhadap keputusan pengambilan pembiayaan murabahah pada BCA Syariah.
b. Variabel Pendapatan Nasabah
Dari hasil uji t pada tabel 4.16 dapat diketahui bahwa nilai t hitung 2,607 > t tabel 2,056 dan tingkat signifikansi sebesar 0,015 < 0,05. Dari hasil tersebut berarti 2 ditolak dan 2 diterima. Dapat disimpulkan bahwa variabel pendapatan nasabah berpengaruh positif dan signifikan terhadap keputusan pengambilan pembiayaan murabahah pada BCA Syariah.
73
Dari hasil uji t pada tabel 4.16 dapat diketahui bahwa nilai t hitung 4,430 > t tabel 2,056 dan tingkat signifikansi sebesar 0,000 < 0,05. Dari hasil tersebut berarti ditolak dan diterima. Dapat disimpulkan bahwa variabel margin keuntungan berpengaruh positif dan signifikan terhadap keputusan pengambilan pembiayaan murabahah pada BCA Syariah.
2. Uji F
Pengujian hipotesis ini dimaksudkan untuk mengetahui sebuah tafsiran parameter secara bersama-sama, yang berarti seberapa besar pengaruh dari variabel-variabel independen terhadap variabel dependen secara bersama (Riyanto dan Hatmawan, 2020 : 142).
Ketentuannya adalah apabila F hitung > F tabel atau sig < 0,05, maka Ho ditolak, menyatakan bahwa variabel independen secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel dependen (Riyanto dan Hatmawan, 2020 : 143).
Apabila F hitung < F tabel atau sig > 0,05, maka Ho diterima, menyatakan bahwa variabel independen secara bersama-sama tidak berpengaruh terhadap variabel dependen (Riyanto dan Hatmawan, 2020 : 143).
74
Berikut adalah hasil uji F menggunakan program SPSS 23.0 : Tabel 4.17
Hasil Uji F
(Sumber : Output SPSS, 2020)
Dengan menggunakan dasar penggunaan tingkat signifikansi < 0,05 dan nilai F tabel sebesar 2,98, maka dapat dilihat pada tabel 4.17 bahwa tingkat signifikansi sebesar 0,000 < 0,05 dan nilai F hitung sebesar 27,916 > nilai F tabel sebesar 2,98. Maka dapat disimpulkan bahwa variabel independen dalam penelitian ini yaitu pengetahuan nasabah, pendapatan nasabah, dan margin keuntungan secara simultan (bersama-sama) mempunyai pengaruh signifikan terhadap variabel dependen yaitu keputusan pengambilan pembiayaan murabahah pada BCA Syariah.
ANOVAa Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 295.165 3 98.388 27.916 .000b Residual 91.635 26 3.524 Total 386.800 29
a. Dependent Variable: Keputusan Pengambilan Pembiayaan Murabahah
b. Predictors: (Constant), Pengetahuan Nasabah, Pendapatan Nasabah, Margin Keuntungan
75
3. Koefisien Determinasi (Uji R2)
Koefisien determinasi (R2) mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen (variabel terikat). Nilai koefisien determinasi (R2) berkisar antara 0 – 1. Nilai koefisien determinasi (R2) yang kecil menunjukkan kemampuan variabel bebas dalam menjelaskan variabel terikat sangat terbatas. Apabila nilai koefisien determinasi (R2) yang besar dan mendekati 1 menunjukkan bahwa variabel bebas memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel terikat (Riyanto dan Hatmawan, 2020 : 141).
Berikut adalah hasil uji koefisien determinasi menggunakan program SPSS 23.0 :
Tabel 4.18
Hasil Koefisien Determinasi (R2
Model R R Square Adjusted R Square 1 .874a .763 .736
a. Predictors: (Constant), Margin
Keuntungan, Pengetahuan Nasabah,
Pendapatan Nasabah
(Sumber : Output SPSS, 2020)
Pada tabel 4.18 dapat dilihat bahwa nilai R-square sebesar 0,763 yang artinya variasi perubahan variabel independen yaitu pengetahuan nasabah, pendapatan nasabah, dan margin keuntungan
76
dapat menjelaskan variasi perubahan variabel dependen yaitu keputusan pengambilan pembiayaan murabahah sebesar 76,3% sedangkan sisanya sebesar 23,7% (100% - 76,3%) dijelaskan oleh variabel lain di luar model.