Teknik Analisa - Pengaruh Biaya Produksi Dan Biaya Promosi Terhadap Omzet Penjualan Pada Rotte

BAB I PENDAHULUAN

G. Teknik Analisa

Analisis data dalam penelitian ini menggunakan analisis data

kuantitatif. Analisis kuantitatif adalah analisis yang menggunakan alat analisis

bersifat kuantitatif, yaitu alat-alat analisis yang menggunakan model-model,

seperti model matematika (misalnya fungsi multivariate), model statistik, dan

ekonometrik.²⁰ Hasil penelitian disajikan dalam bentuk angka-angka yang

kemudian dijelaskan dan diinterprestasikan dalam suatu uraian. Analisis yang

digunakan adalah:

1. Uji Asumsi Klasik

Uji asumsi klasik digunakan untuk mendeteksi ada atau tidaknya

penyimpangan asumsi klasik atau persamaan regresi berganda yang

digunakan. Pengujian ini terdiri atas uji normalitas, uji multikolinearitas, uji

autokorelasi, dan uji heteroskedastisitas.

a. Uji Normalitas

Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model

regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribsui normal.

Seperti diketahui bahwa uji t dan uji F mengasumsikan bahwa nilai

residual mengikuti distribusi secara normal atau tidak dapat dilihat dari

hasil Kolmogorov-Smirnov. Dikatakan memenuhi normalitas jika nilai

residual yang dihasilkan lebih besar dari 0.005.²¹

Ghozali, Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program IBM SPSS 21, (Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro, 2013), Edisi ke-7, h. 160.

b. Uji Multikolinearitas

Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model

regresi yang terbentuk ada korelasi yang tinggi atau sempurna di antara

variabel bebas atau tidak. Jika dalam model regresi yang terbentuk

terdapat korelasi yang tinggi atau sempurna di antara variabel bebas

maka model regresi tersebut dinyatakan mengandung gejala

multikolinear.²²

Uji multikolinearitas dapat dilakukan dengan melihat nilai TOL

(Tolerance) dan Variance Inflation Factor (VIF) dari masing-masing

variabel bebas terhadap variabel terikatnya. Jika nilai VIF tidak lebih dari

10, maka model dinyatakan tidak terdapat gejala multikolinear.

c. Uji Heteroskedastisitas

Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model

regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke

pengamatan lain tetap, maka disebut heterskedastisitas dan jika berbeda

disebut heterokedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas.²³ Model

rehresi yang baik adalah yang tidak terjadi heteroskedastisitas.

d. Uji Autokorelasi

Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi

linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan

kesalahan pengganggu pada periode t-1 (sebelumnya). Autokorelasi

dapat dideteksi dengan menggunakan uji Durbin Watson dengan

Suliyanto, Ekonometrika Terapan:Teori dan Aplikasi dengan SPSS, (Yogyakarta: Andi, 2011), h. 81.

membandingkan nilai DW dengan nilai uji DW terendah (dL) dan uji

DW tertinggi (dU).²⁴

1) Jika DW < dL artinya, adanya korelasi positif.

2) Jika dL < DW < dU artinya, tidak diketahui.

3) Jika dU < DW < 4-dU artinya, tidak ada autokorelasi.

4) Jika 4-dU < DW < 4-dL artinya, tidak diketahui.

5) Jika DW > 4-dL artinya, terdapat korelasi negative.

Nilai dU dan dL dapat diperoleh dari tabel statistik Durbin Watson

yang bergantung banyaknya observasi dan banyaknya variabel yang

menjelaskan.

2. Uji Hipotesis

a. Analisis Regresi Linear Berganda

Untuk menganalisa data peneliti menggunakan metode regresi

linear berganda. Analisis regresi linear berganda adalah pengembangan

analisis sederhana aplikasi yang terdiri dari dua atau lebih variabel

independen untuk menduga nilai dari variabel dependen. Analisis regresi

linear dapat digunakan untuk mengetahui bagaimana pengaruh variabel

bebas yaitu Biaya Produksi (X₁) dan Biaya Promosi (X₂) terhadap Omzet

Penjualan (Y) pada Rotte Bakery di jalan Bukit Barisan Pekanbaru.

Dalam penelitian ini digunakan model regresi linear berganda. Rumusnya

adalah sebagai berikut :²⁵

Ghozali, Op. Cit., h. 111.

Iqbal Hasan, Analisis Data Penelitian dengan Statistik, (Jakarta: Bumi Aksara, 2010), h. 74.

Rumus : Y = a+b₁X₁+b₂X₂+ e Dimana : Y = Omzet Penjualan a = Konstanta X1 = Biaya Produksi X₂ = Biaya Promosi

b1 dan b2 = Koefisien regresi variabel

e = Standar Eror

b. Uji Parsial (uji-t)

Untuk mengetahui seberapa besar pengaruh suatu variabel

independen secara individual dalam menerangkan variabel dependen.

Dengan menguji koefisien variabel independen atau uji parsial untuk

semua variabel independen. Uji ini membandingkan t hitung dengan t

tabel yaitu bila t hitung > t tabel berarti bahwa variabel bebas mampu

mempunyai pengaruh terhadap variabel terikat. Sebaliknya jika t hitung <

t tabel maka variabel bebas tidak mempunyai pengaruh terhadap variabel

terikat, dalam hal ini tingkat kepercayaan α sebesar 0,05 (5%).26

Jika t hitung > t tabel maka Ho ditolak dan Ha diterima.

Jika t hitung < t tabel maka Ho diterima dan Ha ditolak.

c. Uji Signifikan Simultan (uji-F)

Uji F dilakukan untuk mengetahui apakah variabel independen

secara bersama-sama (simultan) berpengaruh terhadap variabel

dependen, uji F dilakukan dengan membandingkan F hitung dan F tabel.

Pedoman yang digunakan untuk menerima atau menolak hipotesis yaitu:

Jika F hitung < F tabel maka Ho diterima dan Ha ditolak.

Jika F hitung > F tabel maka Ho ditolak dan Ha diterima.

d. Koefisien Korelasi (R)

Analisa ini digunakan untuk melihat keeratan hubungan antar

variabel. Koefisien korelasi bergerak antara 0,00 sampai 1,00 (disebut

korelasi positif) atau antara 0,00 sampai - 1,00 (disebut korelasi negatif).

Korelasi positif berarti kenaikan variabel pertama diikuti dengan

kenaikan skor variabel kedua. Sedangkan korelasi negatif adalah korelasi

dimana kenaikan skor variabel pertama diikuti dengan menurunnya skor

variabel kedua, atau sebaliknya.²⁷

Kriteria derajat hubungan koefisien adalah hubungan sangat lemah

(0,00 – 0,20), hubungan lemah (0,21 – 0,40), hubungan sedang (0,41 –

0,60), hubungan kuat (0,61 – 0,80 ), hubungan sangat kuat (0,81 – 1,00).

Berikut rumus koefisien korelasi.

=

√

Keterangan :

r = Koefisien korelasi

x= Devisi rata-rata variabel X

y= Devisi rata-rata variabel Y

n= Jumlah sampel

e. Koefisien Determinasi (R2)

Koefisien determinasi digunakan untuk mengetahui seberapa besar

hubungan dari beberapa variabel dalam pengertian yang lebih jelas.

Koefisien determinasi akan menjelaskan seberapa besar perubahan atau

variasi suatu variabel bisa dijelaskan oleh perubahan atau variasi pada

variabel yang lain. Dalam bahasa sehari-hari adalah kemampuan variabel

bebas untuk berkontribusi terhadap variabel tetapnya dalam satuan

persentase.

Nilai koefisien ini antara 0 dan 1, jika hasil lebih mendekati angka

0 berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan

variasi variabel amat terbatas. Tapi jika hasil mendekati angka 1 berarti

variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang

dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen.²⁸

Dalam dokumen Pengaruh Biaya Produksi Dan Biaya Promosi Terhadap Omzet Penjualan Pada Rotte Bakery Di Jalan Bukit Barisan Pekanbaru Ditinjau Menurut Ekonomi Syariah (Halaman 28-34)