BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
4.2 Analisa Hasil Penelitian
4.2.1 Interpretasi Model
Dilihat dari hasil regres tersebut maka interpretasinya yakni:
1. Tingkat suku bunga KMK PT. BPR Duta Paramarta mempunyai pengaruh negatif terhadap KMK yang disalurkan oleh PT. BPR Duta Paramarta dan koefisiennya sebesar 83055,15 artinya apabila tingkat suku bunga KMK PT. BPR Duta Paramarta naik sebesar 1%, ceteris paribus maka KMK yang disalurkan oleh PT. BPR Duta Paramarta akan mengalami penurunan sebesar Rp 83.055.150,00.
2. Jumlah UMKM PT. BPR Duta Paramarta mempunyai pengaruh positif terhadap KMK yang disalurkan oleh PT. BPR Duta Paramarta dan
koefisiennya adalah 5482,99 artinya jika Jumlah UMKM PT. BPR Duta Paramarta naik sebanyak 1 orang maka KMK yang disalurkan oleh PT.
BPR Duta Paramarta akan mengalami peningkatan sebanyak 5.482 orang.
4.2.2 Uji Kesesuaian (Test Goodness of Fit) a. Analisis Koefisien Determinasi (R-Square)
Koefisien determinasi (R-Square) dari model tersebut adalah sebesar 0.95 atau 95%. Hal ini menunjukkan bahwa variabel independen seperti X1 (tingkat suku bunga KMK PT. BPR Duta Paramarta), X2 (Jumlah UMKM PT. BPR Duta Paramarta ) mampu memberikan penjelasan terhadap KMK yang disalurkan oleh PT. BPR Duta Paramarta sebesar 95%, sedangkan sisanya yaitu sebesar 5%
dijelaskan oleh variabel lain yang tidak disertakan dalam model estimasi.
b. Uji t-statistik (Partial Test)
Untuk menguji apakah variabel-variabel independen tersebut secara parsial berpengaruh nyata terhadap variabel dependen, maka digunakan uji t. Adapun uji-t dapauji-t didefenisikan sebagai berikuuji-t:
H0: βi = 0 Tidak signifikan Ha: βi≠ 0 Signifikan
Artinya berdasarkan data yang tersedia akan dilakukan pengujian terhadap β koefisien regresi populasi. Apabila hasilnya sama dengan nol artinya variabel independen tidak mempunyai pengaruh signifikan terhadap variabel dependen atau apabila hasinya tidak sama dengan nol artinya variabel independen mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen.
0
Ha diterima Ha diterima
1) Variabel Tingkat Suku Bunga KMK PT. BPR Duta Paramarta (X1) Hipotesis: H0 : β1 = 0
Ha : β1 ≠ 0
Kriteria: H0 diterima apabila t* < t-tabel
Ha diterima apabila t* > t-tabel ... (hasil uji t positif) H0 diterima apabila t* > t-tabel
Ha diterima apabila t* < t-tabel ... (hasil uji t negatif) Dari hasil analisis regresi diketahui t-hit = -4,958742
α = 1 %; df = n-k-1, dimana n = 36; k = 2 df = 36 – 2 - 1 = 33
maka t-tabel = 2,704
H0 diterima
-4,959 -2,704 2, 704
Gambar 4.1 Uji-t variabel Tingkat Suku Bunga KMK PT. BPR Duta Paramarta (X1)
Dari hasil estimasi regresi di atas menunjukkan bahwa tingkat suku bunga signifikan pada α = 1% dengan t-hit < t-tabel (-4,959 < -2,704) artinya Ha
diterima. Ini menunjukkan bahwa variabel tingkat suku bunga KMK PT. BPR Duta Paramarta (X1) berpengaruh nyata terhadap KMK yang disalurkan oleh PT.
BPR Duta Paramarta pada tingkat kepercayaan 99%.
Ha diterima Ha diterima
2) Variabel Jumlah UMKM PT. BPR Duta Paramarta (X2) Dari hasil analisis regresi diketahui t-hit = 5,148891 α = 1 %; df = n-k-1, dimana n = 36; k = 2
df = 36 – 3 = 33 maka t-tabel = 2,704
H0 diterima
-2,704 0 2,704 5,149
Gambar 4.2 Uji-t variabel Jumlah UMKM PT. BPR Duta Paramarta (X2)
Dari hasil estimasi regresi tersebut menunjukkan bahwa jumlah UMKM PT.
BPR Duta Paramarta berpengaruh signifikan pada α = 1% dengan t-hit > t-tabel (2,704 > 5,149) artinya Ha diterima. Ini menunjukkan bahwa Jumlah UMKM PT.
BPR Duta Paramarta (X2) berpengaruh nyata terhadap KMK yang disalurkan oleh PT BPR Duta Paramarta pada tingkat kepercayaan 99%.
c. Uji F-statistik (Overall Test) Hipotesis: H0 : β1 = β2 = 0
Ha : β1≠β2 ≠ 0
Kriteria: H0 diterima apabila F* < t-tabel Ha diterima apabila F* > t-tabel
Dari hasil analisis regresi diketahui F-hitung = 350,9921 α = 5 %, df1 = k-1 = 3-1 = 2
0 3,32 350,99 Ha diterima df 2= n-k = 36 - 3 = 33
maka F-tabel = 3,32
H0 diterima
Gambar 4.3 Uji F-statistik
Berdasarkan hasil perhitungan tersebut terlihat bahwa F-hitung > F-tabel (350,99 > 3,32), dengan demikian Ha diterima artinya secara bersama-sama variabel tingkat suku bunga KMK PT. BPR Duta Paramarta dan Jumlah UMKM PT. BPR Duta Paramarta berpengaruh nyata terhadap KMK yang disalurkan oleh PT. BPR Duta Paramarta pada tingkat kepercayaan 95%.
4.2.3 Uji Penyimpangan Asumsi Klasik a) Multikolinearitas
Yaitu adanya korelasi yang kuat diantara variabel independen dalam suatu model estimasi. Dalam penelitian ini tidak terdapat adanya multikolinearitas. Hal ini terlihat dari setiap koefisien sesuai hipotesa, R2 yang tidak terlalu tinggi, dan tidak terdapat adanya perubahan tanda.
Dari model analisis:
Y = α+β1X1+β2X2 +µ
... (1) Dilakukan pengujian diantara masing-masing variabel dependen sebagai berikut:
X1 = α+β2X2+μ ... (2) Diperoleh R2 sebesar 0,859757 dan F-Hitung 208,4364
X2 = α+β1X1+μ ... (3) Diperoleh R2 sebesar 0,859757 dan F-Hitung 208,4364
Dari hasil regresi antara variabel dependen terlihat bahwa koefisien determinasi atau R2 dari masing-masing persamaan (2), dan (3), masih lebih kecil dari koefisien determinasi hasil regeresi antara variabel dependen (Y) dengan variabel independen, yaitu sebesar 3,32 demikian juga dengan F-hitung dari masing-masing persamaan (2), dan (3), masih lebih kecil dari F-hitung hasil regresi antara variabel dependen (Y) dengan variabel independen, yaitu sebesar 350,99. Hal ini berarti bahwa diantara variabel independen tidak terdapat multikolinearitas.
b) Otokorelasi (Autocorrelation)
Uji D-W digunakan untuk mengetahui apakah didalam model yang digunakan terdapat otokorelasi atau tidak di antara variabel-variabel yang diamati.
Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut:
• Hipotesis H0 : D-W = 0 Ha : D-W ≠ 0
• α = 1%, k = 2, n = 36, maka;
dl = 1,15 4 – dl = 2,85
0 dl=1,15 du=1,38 2 4-du=2,85 4-dl=2,62 Positif
otokorelasi Negatif
otokorelasi
du = 1,38 4 – du = 2,62
• Statistik penguji: D-W = 1,31
Dilihat dari tabel Durbin-Watson bernilai dl = 1,15; du = 1,38; (4-dl) = 2,85; (4-du) = 2,62 dan D-W = 1,31, maka posisinya berada pada dl ≤ D -W ≤ du, maka hasilnya 1,15 ≤ 1,31 ≤ 1,38.
Tidak ada kesimpulan
H0 diterima
1,31
Gambar 4.4 Uji Durbin-Watson
Tabel 4.10 Durbin-Watson Test Dengan D-W berdasarkan
estimasi model regresi Kesimpulan
(4-dl) < D-W < 4 Ha diterima, artinya terdapat gejala otokorelasi yang negatif diantara disturbance term
(4-du) ≤ D-W ≤ (4-dl) Tidak ada kesimpulan 2 < D-W < (4-du) Ho diterima
du < D-W < 2 Ho diterima
dl ≤ D-W ≤ du Tidak ada kesimpulan
0 < D-W < dl Ha diterima, artinya terdapat gejala otokorelasi yang positif di antara disturbance term
Nilai test Durbin-Watson 1.31, berarti berada diposisi dl ≤ D-W ≤ du, maka hasilnya 1,15 ≤ 1,31 ≤ 1,38 dengan demikian tidak ada kesimpulan apa-apa yang bisa diambil mengenai gejala otokorelasi di antara variabel independen yaitu tingkat suku bunga KMK PT. BPR Duta Paramarta dengan jumlah UMKM PT.
BPR Duta Paramarta.
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
3. Variabel tingkat suku bunga KMK PT. BPR Duta Paramarta mempunyai pengaruh yang nyata terhadap variabel dependen yaitu KMK yang disalurkan oleh PT. BPR Duta Paramarta. Hal ini terlihat dari nilai dimana t-hitung < t-tabel (-4,959< -2,704), dengan koefisiennya sebesar 83055,152 artinya apabila tingkat suku bunga KMK PT. BPR Duta Paramarta naik sebesar 1%, ceteris paribus maka KMK yang disalurkan PT. BPR Duta Paramarta mengalami penurunan sebesar Rp 83.055.152,00.
4. Variabel jumlah UMKM PT. BPR Duta Paramarta mempunyai pengaruh nyata terhadap variabel dependen yaitu KMK yang disalurkan oleh PT.
BPR Duta Paramarta. Hal ini terlihat dari nilai dimana t-hitung > t-tabel (5,149 > 2.704), dengan koefisiennya adalah 5482,99 artinya jika jumlah UMKM pada PT. BPR Duta Paramarta naik sebanyak 1 orang maka KMK yang disalurkan PT. BPR Duta Paramarta akan mengalami penurunan sebanyak 5.482 orang.
5.2 Saran
Melihat perkembangan KMK yang disalurkan pada PT. BPR Duta Paramarta semakin meningkat, serta hasil penelitian yang dilakukan oleh penulis, maka diberikan beberapa saran sebagai berikut:
1. Bank Indonesia selaku pengawas perbankan sebaiknya lebih optimal memonitoring dan mengintervensi terhadap penentuan tingkat suku bunga oleh BPR, dan terus meningkatkan program penguatan BPR seperti Linkage Program agar KMK yang dapat disalurkan untuk UMKM semakin meningkat, terkhusus untuk BPR dan UMKM di Sumatera Utara.
2. PT. BPR Duta Paramarta sebaiknya lebih mempertimbangkan tingkat suku bunga KMK yang dapat bersaing karena tingkat suku bunga KMK sangat berpengaruh terhadap jumlah KMK yang disalurkan.
3. Dengan meningkatnya jumlah UMKM otomatis jumlah kredit yang dibutuhkan oleh UMKM untuk memperluas dan meningkatkan usahanya akan semakin besar, maka diharapkan PT. BPR Duta Paramarta dapat memberikan KMK dengan prosedur yang cukup mudah, untuk membantu memperingan UMKM dalam mendapatkan modal usahanya.
4. Selain bantuan KMK, diharapkan PT. BPR Duta Paramarta juga dapat mengadakan program pembinaan UMKM, seperti penyuluhan cara-cara dalam peningkatan usaha dalam produktifitas maupun pemasaran produk.
DAFTAR PUSTAKA
Bungin, Muhammad Burhan. 2006. Metodologi Penelitian Kuantitatif:
Komunikasi Ekonomi, dan Kebijakan Publik serta Ilmu-Ilmu Sosial lainnya. Kencana: Jakarta.
Dahlan, Siamat. 2005. Manajemen Lembaga Keuangan. LPFEUI: Jakarta
Dea, Marsuki. 2005. Analisis Sektor Perbankan, Moneter, dan Keuangan Indonesia. Mitra Wacana Media : Jakarta.
Hasibuan, Malayu S.P. 2001. Dasar-dasar Perbankan. PT Bumi Aksara: Jakarta.
Kasmir. 2008. Dasar-Dasar Perbankan. PT RajaGrafinfo Persada: Jakarta.
Nachrowi, Nachrowi Djajal, dan Hardius Usman. 2006. Ekonometrika untuk Analisis Ekonomi dan Keuangan. LPFE UI: Jakarta.
Pratomo, Wahyu Ario dan Paidi Hidayat. 2007. Pedoman Praktis Penggunaan Eviews Dalam Ekonometrik. USU Press: Medan.
Sugiyanto, Catur. 1994. Ekonometrik Terapan. BPFE Yogjakarta: Yogjakarta.
Susilo, Sri Y. 2000. Bank & Lembaga Keuangan Lain. Salemba Empat : Jakarta.
Suseno TW, Hg. 2005. Reposisi Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah dalam Perekonomian Nasional. Universitas Sanata Dharma: Yogjakarta.
Teguh, Muhammad. 1999. Metode Penelitian Ekonomi Teori dan Aplikasi. PT.
RajaGrafindo Persada: Jakarta.
Wahyuni, Eti. 2005. Lilitan Masalah Usaha Mikro, Kecil, Menengah (UMKM) &
Kontroversi Kebijakan. BITRA Indonesia: Medan.
---, Bank Indonesia Cabang Medan. Statistik Perbankan Indonesia Vol 17 No.1 Desember 2008.
---, 97,3 Persen Tenaga Kerja di Serap UMKM. 2008. Formatnews:
Medan. www.okezone.com/economy.
Lampiran 1
Hasil Regresi Data Dependent Variable: Y
Method: Least Squares Date: 05/01/09 Time: 00:17 Sample: 2006:01 2008:12 Included observations: 36
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 3147935. 757846.4 4.153790 0.0002
X1 -83055.15 16749.24 -4.958742 0.0000
X2 5482.999 1064.889 5.148891 0.0000
R-squared 0.955101 Mean dependent var 2705678.
Adjusted R-squared 0.952380 S.D. dependent var 217958.8 S.E. of regression 47563.03 Akaike info criterion 24.45715 Sum squared resid 7.47E+10 Schwarz criterion 24.58911 Log likelihood -437.2288 F-statistic 350.9921 Durbin-Watson stat 1.313896 Prob(F-statistic) 0.000000
Lampiran 2
Uji Multikolinearitas
1. Tingkat Suku Bunga KMK PT. BPR Duta Paramarta (X1) = f (X2) Dependent Variable: X1
Method: Least Squares Date: 05/01/09 Time: 00:21 Sample: 2006:01 2008:12 Included observations: 36
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 44.62041 1.286532 34.68271 0.0000
X2 -0.058952 0.004083 -14.43733 0.0000
R-squared 0.859757 Mean dependent var 26.08333 Adjusted R-squared 0.855632 S.D. dependent var 1.281740 S.E. of regression 0.487007 Akaike info criterion 1.452875 Sum squared resid 8.063972 Schwarz criterion 1.540849 Log likelihood -24.15176 F-statistic 208.4364 Durbin-Watson stat 1.009263 Prob(F-statistic) 0.000000
2. Jumlah UMKM PT. BPR Duta Paramarta (X2) = f (X1) Dependent Variable: X2
Method: Least Squares Date: 05/01/09 Time: 00:25 Sample: 2006:01 2008:12 Included observations: 36
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 694.8453 26.37934 26.34051 0.0000
X1 -14.58406 1.010163 -14.43733 0.0000
R-squared 0.859757 Mean dependent var 314.4444 Adjusted R-squared 0.855632 S.D. dependent var 20.15999 S.E. of regression 7.659943 Akaike info criterion 6.963839 Sum squared resid 1994.941 Schwarz criterion 7.051812 Log likelihood -123.3491 F-statistic 208.4364 Durbin-Watson stat 1.043249 Prob(F-statistic) 0.000000