Lampiran I :
KUESIONER PENELITIAN
PENGARUH KREDIT USAHA RAKYAT TERHADAP PENDAPATAN USAHA TANI SALAK DI KECAMATAN ANGKOLA BARAT
KABUPATEN TAPANULI SELATAN
No. Responden:...
I. Petunjuk Pengisian
Responden yang terhormat, bersama ini saya mohon kesediaan Saudara/i untuk mengisi data kuesioner yang diberikan. Informasi yang anda berikan merupakan bantuan yang sangat berarti dalam menyelesaikan penyusunan skripsi saya. Oleh karena itu kepada responden, saya sebagai peneliti mengharapkan:
1. Saudara/i menjawab setiap pertanyaan dengan sejujur-jujurnya, dan perlu diketahui bahwa jawaban Anda tidak berhubungan dengan benar atau salah.
2. Memberikan tanda checklist (√) pada salah satu jawaban yang di beri gambar .
II. Identitas Responden
1. Nama :
2. Jenis Kelamin :
3. Umur :
4. Pendidikan Terakhir :
5. Status Pernikahan : Ya Tidak
a. Jumlah Anak :
II.KarateristikUsaha Tani Salak
1. Jumlahmodal Usaha :
a. Modal Sendiri Rp………..
b. Peneriman Kredit Rp ……….
2. Rata-rata penghasilan per 3 bulan sebelummenggunakan kredit:
Rp……….
3. Rata-rata penghasilan per 3 bulan setelahmenggunakan KreditUsaha
Rakyat : Rp……….
4. Kemana digunakan kredit yang diterima :
< 50% digunakan untukpengembangan usaha
50% - 75%digunakan untuk pengembangan usaha
76% - 100%digunakanuntuk pengembangan usaha
5. Setelah Mendapatkan Kredit Usaha Rakyat (KUR), apakah penghasilan :
Meningkat
Sama saja
Menurun
Lampiran II
Tabel Pendapatan Petani Salak Sebelum dan Sesudah Menerima KUR, Modal Sendiri dan KUR yang diterima
No
Pendapatan Sebelum
KUR
Pendapatan
Setelah KUR Modal Sendiri KUR yang diterima
1 2300 3200 4200 5400
2 2200 3000 4500 5000
3 750 1500 2100 5000
4 2000 2500 4000 6000
5 2500 3200 4500 7000
6 1200 2000 2500 5000
7 2500 3500 4200 6000
8 2900 4200 4500 9000
9 2500 3500 4500 7000
10 800 1300 2000 5000
11 2200 3000 4300 5000
12 1700 2500 4500 4000
13 1200 2000 2200 6000
14 1600 2500 2500 5600
15 2600 3500 3800 5000
16 1250 2000 2500 5000
17 2250 3500 3500 9000
18 2200 3000 4000 8000
19 1200 1500 2200 6000
20 2100 3000 4000 6000
21 1900 2500 4500 5000
22 2300 3500 4000 6000
23 2850 4000 5500 8000
24 2400 3300 3500 7000
25 1800 2800 3000 7000
26 2100 3200 4000 9000
27 1400 2100 4000 6000
28 1500 2400 2500 6000
29 2600 3500 4500 10000
30 2200 3000 4200 6400
31 1200 1500 2800 7000
32 2000 3250 4000 9000
33 2150 2800 4000 5000
34 3300 4000 5500 5000
35 3300 4100 6000 12000
36 2500 3500 6000 10000
37 2000 3300 3500 11000
39 3700 4300 6500 8000
40 2800 3500 5000 7000
41 2000 2800 5500 6000
42 3500 4200 6000 6000
43 1500 2400 2400 6000
44 1500 2000 2000 7000
45 1000 1550 2500 6000
46 1600 2000 2500 5000
47 1700 2500 2800 6000
48 1600 2500 2400 6000
49 2000 3200 3500 9000
50 2200 3500 4000 9000
51 2200 3000 3500 6000
52 800 1500 1500 6000
53 2000 3200 3000 10000
54 2100 3000 4500 7000
55 1500 2600 2500 6000
56 2500 3500 3500 13000
57 2100 3000 4000 6400
58 1700 2500 2000 8000
59 2000 3300 2800 10400
60 1500 2200 3500 8000
61 2600 3000 5800 7000
62 1500 2000 3000 8000
63 1600 2400 1500 8600
64 1600 2500 2500 6000
65 1850 2300 3500 6000
66 1250 2000 2500 9000
67 2250 3350 4000 7000
68 1950 2800 3500 6000
69 1100 1500 1800 5000
70 2100 3000 4000 7000
71 2500 3500 4500 10000
72 2500 3250 5500 9100
73 1200 1700 2500 6000
74 2500 3500 4000 10000
75 2900 4000 4500 8000
76 2800 3600 4500 7000
77 800 1500 2000 8000
78 2200 3300 4000 7000
79 2000 2800 4000 8000
80 2450 3200 4200 11000
81 1200 2000 2000 6000
82 2100 3000 3000 8000
83 1800 2800 3200 5000
85 2100 3100 4200 7500
86 1700 2400 4400 4500
87 1800 2850 3700 6000
88 2100 2700 5100 7000
89 2200 2900 4100 5500
90 2300 3100 5600 8000
Lampiran 3 :
Tabel Data Uji Beda Sampel Data Berpasangan (Paired Sample Test)
(dalam Ribuan) No Pendapatan Setelah
KUR Pendapatan sebelum KUR (X2)
1 3200 2300
2 3000 2200
3 1500 750
4 2500 2000
5 3200 2500
6 2000 1200
7 3500 2500
8 4200 2900
9 3500 2500
10 1300 800
11 3000 2200
12 2500 1700
13 2000 1200
14 2500 1600
15 3500 2600
16 2000 1250
17 3500 2250
18 3000 2200
19 1500 1200
20 3000 2100
21 2500 1900
22 3500 2300
23 4000 2850
24 3300 2400
25 2800 1800
26 3200 2100
27 2100 1400
28 2400 1500
29 3500 2600
30 3000 2200
31 1500 1200
32 3250 2000
33 2800 2150
34 4000 3300
35 4100 3300
36 3500 2500
37 3300 2000
38 2700 2100
39 4300 3700
40 3500 2800
41 2800 2000
42 4200 3500
43 2400 1500
44 2000 1500
45 1550 1000
47 2500 1700
48 2500 1600
49 3200 2000
50 3500 2200
51 3000 2200
52 1500 800
53 3200 2000
54 3000 2100
55 2600 1500
56 3500 2500
57 3000 2100
58 2500 1700
59 3300 2000
60 2200 1500
61 3000 2600
62 2000 1500
63 2400 1600
64 2500 1600
65 2300 1850
66 2000 1250
67 3350 2250
68 2800 1950
69 1500 1100
70 3000 2100
71 3500 2500
72 3250 2500
73 1700 1200
74 3500 2500
75 4000 2900
76 3600 2800
77 1500 800
78 3300 2200
79 2800 2000
80 3200 2450
81 2000 1200
82 3000 2100
83 2800 1800
84 2650 1700
85 3100 2100
86 2400 1700
87 2850 1800
88 2700 2100
89 2900 2200
90 3100 2300
91 2750 2100
Lampiran 5 : OUTPUT SPSS 17
Paired Samples Test Paired Differences
T df Sig. (2-tailed)
Mean
Std.
Deviation
Std. Error
Mean
95% Confidence Interval
of the Difference
Lower Upper
Pair 1 Setelah_KUR -
Sebelum_KUR
832,418 232,901 24,415 783,914 880,992 34,095 90 .000
2. Uji Normalitas
Regression Standardized Residual
3 2 1 0 -1 -2 -3 Frequency 20 15 10 5 0 Histogram
Dependent Variable: Setelah_KUR
Mean =-4.64E-16 Std. Dev. =0.989
Coefficients(a)
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized
Coefficients t Sig.
B Std. Error Beta B Std. Error
1 (Constant) 436,101 208,583 2,091 ,039
Modal_Sendiri ,427 ,040 ,691 10,774 ,000
KUR_yang_diterima ,116 ,025 ,297 4,628 ,000
a Dependent Variable: Setelah_KUR
Regression Studentized Residual
ANOVA(b)
Model
Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 29267949,
052 2 14633974,526 83,210 ,000(a)
Residual 15476446,
552 88 175868,711
Total 44744395,
604 90
a Predictors: (Constant), KUR_yang_diterima, Modal_Sendiri b Dependent Variable: Setelah_KUR
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardize d Residual
N 91
Normal Parameters(a,b) Mean ,0000000
Std. Deviation 414,68122365
Most Extreme Differences
Absolute ,090
Positive ,071
Negative -,090
Kolmogorov-Smirnov Z ,862
Asymp. Sig. (2-tailed) ,447
a Test distribution is Normal. b Calculated from data.
Koefisien Determinasi (��)
Model Summary(b)
Model R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1 ,809(a) ,654 ,646 419,367
DAFTAR PUSTAKA
Arikunto, Suharsimi, 2003. Metode Riset Untuk Penelitian Bisnis. Jakarta : Erlangga.
Badan PusatStatistik. 2013, Tapanuli Selatan dalam Angka 2013.
Kasmir, 2003. Dasar-Dasar Perbankan, Jakarta:PT. Raja Grafindo Persada.
Kasmir, 2008. BankdanLembagaKeuanganlainnya,Jakarta:PT.RajaGravindo
Persada. Edisi Revisi.
Mankiw, N. Gregory, 2007. Makro Ekonomi. Jakarta Erlangga.
Mardalis, 1995. Metode Penelitian Suatu Pendekatan Proposal, Jakarta : PT.Bumi Aksara.
Mudrajad Kuncoro, Suhardjono, 2002. manajemen Perbankan : teori danAplikasi, BPFE Yogyakarta.
Romenah, 2008. Lahan Potensial dan Lahan Kritis.
Soeranto dan Arsyad, Lincolin, 2007. Metode Penelitian, Jakarta: PT. Raja Grafindo Persada
Sudjana, 2006. Metode Statistika, Edisi 6, Bandung: Tarsito. Sugiyono, 2006. Operasional Variabel, Jakarta:PT. Bumi Aksara.
Sukirno,Sadono, 2005. Mikroekonomi,TeoriPengantar.Edisiketiga.Jakarta: PT. Raja Gravindo Persada.
Sukirno,Sadono, 2002. PengantarTeoriMikroEkonomi.Jakarta:RajaGrafin Persada.
Sumanjaya,Rakhmad,SyahrirHakimNasution,danH.B.Tarmizi, 2008. TeoriEkonomi Mikro. Medan: USU Press.
Tika, Pabundu, 2006. Metodologi Riset Bisnis, Jakarta: PT.Bumi Aksara. WahanaKomputer, 2009. SPSS17:UntukPengolahanDataStatistik.Penerbit
akhirmh.blogspot.co.id id.wikipedia.org
usahadanbisnismudah.blogspot.co.id wordpress.com
BAB III
METODE PENELITIAN
Metode penelitian adalah langkah dan prosedur yang akan dilakukan
dalam pengumpulandataatau informasiempirisgunamemecahkanpermasalahan
menuju hipotesis penelitian. Adapun metode penelitian yang dipergunakan
penulis dalampenelitianini adalah sebagai berikut:
3.1 Jenis Penelitian
Jenis penelitian ini adalah deskriptif kuantitatif, Bungin (2011: 89)
menyatakan bahwa penelitian deskriptif kuantitatif bertujuan untuk menjelaskan
berbagai kondisi, berbagai situasi atau berbagai variabel yang timbul di
masyarakat yang menjadi objek penelitian itu berdasarkan apa yang terjadi.
Penelitian kuantitatif banyak digunakan untuk menguji suatu teori, untuk
menyajikan suatu fakta atau mendeskripsikan statistik, untuk menunjukkan
hubungan antar variabel, dan ada pula yang bersifat mengembangkan konsep,
mengembangkan pemahaman atau mendeskripsikan banyak hal, baik itu dalam
ilmu-ilmu alam maupun ilmu-ilmu social
3.2 Tempat dan Waktu Penelitian 3.2.1 Tempat Penelitian
Tempat penelitian dilakukan di Kabupaten Tapanuli Selatan Kecamatan
3.2.2 Waktu Penelitian
Penelitian ini dimulai dari bulan Juni sampai dengan selesai.
3.3 Batasan Operasional
Respondenpenelitianadalahpara petani salak yangmenerimaKredit Usaha
Rakyat (KUR) di Kecamatan Angkola Barat Kabupaten Tapanuli Selatan yang
diambil secara acak.
Batasan operasional variabel digunakan untuk menghindari
kesimpangsiuran dalam membahas dan menganalisis permasalahan dalam
penelitian ini. Oleh karena itu, dibuat suatu batasan operasional antara lain:
1. Variabel Bebas : (X1) Pendapatan setelah menerima KUR.
(X2) Pendapatan sebelum menerima KUR.
2. Variabel Terikat : ( Y ) Kredit (KUR) yang diterima masyarakat.
3.4 Definisi Operasional
1. Pendapatan setelah menerima KURPetani Salak (X1)adalahjumlahuang
yangditerimaPetani Salaksetelah mendapatkan pinjaman Kredit dari Bank
BRI cabang Padang Sidimpuan.
2. Pendapatan sebelum menerima KURPetani Salak (X2)adalahjumlah
pendapatan Petani Salaksebelum mendapatkan pinjaman Kredit Usaha
Rakyat.
3. Kredit Usaha Rakyat yang diterima (Y) adalah jumlah kredit yang diterima
oleh para Petani Salak di Kecamatan Angkola Barat Kabupaten Tapanuli
Selatan.
Metode dalam pengambilan sampel pada penelitian ini menggunakan
metode purposive sampling dimanateknik pengambilan sampel ini dilakukan
dengan mempertimbangkan karakteristik tertentu. Adapun karakter yang telah
ditentukan adalah para petani salak yang mendapatkan Kredit Usaha Rakyat
(KUR). Tingkatkesalahanyangdiambilsebesar10%. Penentuan jumlah sampel
dalam penelitian menggunakan rumus Slovin, dengan rumus sebagai berikut
(Umar, 2004:89) :
� = �
1 +� (�)2
Keterangan: n = ukuran sampel N = jumlah populasi
e = tingkat kesalahan dalam pengambilan sampel
Adapun populasi petani salak di Kecamatan Angkola Barat Kabupaten
Tapanuli Selatan berdasarkan Kelurahan adalah sebesar 3839 orang, dan populasi
petani salak yang mendapatkan Kredit Usaha Rakyat (KUR) adalah sebesar 1026
orang petani salak, maka sampel dari penelitian ini berdasarkan populasi adalah
sebagai berikut :
� = �
1 +� (�)2
�= 1026
1 + 1026 (0,1)2
� = 91,11
Populasi Petani dan Petani Salak di Kecamatan Angkola Barat Berdasarkan Kelurahan
No Kelurahan
Populasi Seluruh
Petani
Populasi Petani Salak
Populasi Petani Salak
yang Mendapatkan
KUR
1 Panobasan Lombang 2700 250 88
2 Panobasan 1050 534 84
3 Simatorkis 3108 500 90
4 Sihuhom 1925 781 114
5 Sitinjak 2159 322 91
6 Sigumuruh 343 60 24
7 Sisundung 727 220 85
8 Sibangkua 673 300 119
9 Aek Nabara 525 200 98
10 Parsalakan 906 87 41
11 Sialogo 411 75 32
12 Lobu Layan 747 198 63
13 Sitaratoit 781 227 71
14 Lembah Lubuk
Raya 685 85 26
Jumlah 16740 3839 1026
3.6 Jenis Data
1. Data Primer
Data primer adalah data yang diperoleh secara langsung dari responden terpilih
pada lokasi penelitian. Data primer diperoleh dengan memberikan daftar
pertanyaan (Kuesioner) kepada para petani salak di Kecamatan Angkola Barat
Kabupaten Tapanuli Selatan.
2. Data Sekunder
Data sekunder adalah data yang diperoleh melalui studi dokumen baik dari
buku, jurnal, majalah, situs internet dan berbagai informasi yang dimiliki oleh
Kecamatan Angkola Barat Kabupaten Tapanuli Selatan tentang pertanian.
3.7 Metode Pengumpulan data
Dalam penelitian ini, metode yang digunakan dalam pengumpulan data
adalah dengan teknik wawancara dan kuesioner. Wawancaraadalah
teknikpengumpulandatayangdigunakanuntuk mendapatkan
keterangan-keterangan lisan melalui berbicaradan berhadapanmuka
denganorangyangdapatmemberikanketerangankepadapeneliti(Mardalis: 1995)
yangdipandu dengan kuesioner.
3.8 Pengolahan Data
Data penelitian ini, penulis melakukan pengolahan data dengan
menggunakan program computer SPSS 17.0, dan menggunakan program
dengantujuanuntuk meminimalkankesalahandalam pencatatan data jika
dibandingkan pencatatanulang secara manual.
3.9 Teknik Analisis Data
Metode yang dilakukan dalam penelitian ini adalahdengan menggunakan
metode analisis deskriptif, dimana metode ini merupakan suatu metode analisis.
data yang telah diperoleh, disusun, dikelompokkan, dianalisis, kemudian
diinterpretasikan secara objektif sehingga diperoleh gambaran tentang masalah
yang dihadapi dan menjelaskan hasil perhitungan.
3.9.1 Uji Beda Sampel Data Berpasangan (Paired Sample Test)
Unttuk Menguji perbedaan yang berarti dalam jumlah pendapatan petani
salak sebelum menerima kredit dan setelah menerima kredit, digunakan Uji-t
Paired Sample Test atau sampel data berpasangan. Uji ini digunakan untuk
melihat perbedaan sebuah kelompok sampel data yang sama dengan objek atau
orang yang sama, tetapi mendapatkan perlakuan atau pengukuran yang berbeda.
Rumus Hipotesis :
- Ho : X1 = X2 ( Tidak ada terdapat perbedaan yang berarti antara X1 dan
X2 )
- Ho : X1 ≠ X2 ( Terdapat Perbedaan yang berarti antara X1 dan X2 )
Kriteria :
- H0 diterima jika t-stat ≤ t-tabel, artinya tidak ada terdapat perbedaan yang
- H0 ditolak jika t-stat>t-tabel, artinya terdapat perbedaan yang berarti
antara X1 dan X2
3.9.2 Uji Asumsi Klasik
Sebelum melakukan analisis regresi linier berganda, agar mendapatkan
perkiraan yang tidak bias dan efisien maka dilakukan pengujian asumsi klasik
yang harus dipenuhi, yaitu :
1. Uji Normalitas
Tujuan uji normalitas adalah untuk mengetahui apakah distribusi sebuah data
mengikuti atau mendekati distribusi normal. Uji normalitas dilakukan dengan
menggunakan pendekatan kolmogrov Smirnov. Dengan menggunakan tingkat
signifikan 5%, maka jika nilai Asymp.sig. (2-tailed) diatas nilai signifikan 5%
artinya variabel residual berdistribusi normal (Situmorang, 2008:97).
2. Uji Heteroskedastisitas
Adanya varians variabel bebas adalah konstan untuk setiap nilai tertentu
variabel terikat (homokedastisitas). Model regresi yang baik adalah tidak
terjadi heteroskedastisitas. Heteroskedastisitas diuji dengan menggunakan uji
Glejser dengan pengambilan keputusan jika variabel bebas signifikan secara
statistik mempengaruhi variabel terikat, maka ada indikasi terjadinya
heteroskedastisitas. Jika probabilitas signifikannya diatas tingkat kepercayaan
5% dapat disimpulkan model regresi tidak mengarah adanya
3. Uji Multikolinieritas
Tujuan uji multikolinieritas adalah untuk menguji apakah model regresi
ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas. Model regresi yang baik
seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel bebas (tidak terjadi
multikonieritas). Jika variabel bebas saling berkorelasi, maka variabel-variabel
ini tidak ortogonal adalah variabel bebas yang nilai korelasi antar sesama
variabel bebas sama dengan nol dengan kriteria sebagai berikut:
Melihat nilai VIF (Variance Inflation Factor)
a. Tidak terjadi Multikonieritas, jika nilai VIF lebih kecil 5,00.
b. Terjadi Multikonieritas, jika nilai VIF lebih besar atau sama dengan 5,00.
3.9.3 Analisis Regresi Linier Berganda
Untuk mengetahui peranan kredit usaha rakyat (KUR) terhadap
peningkatan pendapatan petani salak di Kecamatan Angkola Barat Kabupaten
Tapanuli Selatan digunakan Analisis Regresi LinierBerganda.
Analisis regresi linier berganda digunakan untuk mengetahui besarnya
hubungan dan pengaruh variabel bebas yang jumlahnya lebih dari atau sama
dengan dua (X1 dan X2) terhadap variabel terikat (Y). Untuk memperoleh hasil
yang lebih terarah, maka peneliti menggunakan bantuan perangkat lunak software
Y= α + β1X1+ β2X2+ ε
Dimana:
Y = Pendapatan Petani Salak X1 = Modal sendiri(modal awal) X2 = Kredit yang diterima α = Konstanta
β1 = Koefisien Regresi Berganda Untuk X1 β2 = Koefisien Regresi Berganda Untuk X2 ε = Standard Error
Bentuk hipotesis diatas secara matematis dapat dinyatakan sebagai berikut
- JikaterjadikenaikanpadaX1,makaY mengalami kenaikan, cateris paribus.
- Jikaterjadikenaikan padaX2,maka Y mengalami kenaikan, cateris paribus.
3.9.4 Uji Hipotesis
Untuk menguji apakah modal awal dan tambahan modal dari kredit usaha
rakyat (KUR) secara parsial atau masing-masing variabel bebasnya berpengaruh
terhadap variabel terikatnya yaitu pendapatan petani salak digunakan :
1. Uji Signifikan Parsial (Uji-t)
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui seberapa jauh pengaruh suatu
variabel bebas secara parsial (individual) terhadap variasi variabel terikat.
Kriteria pengujiannya adalah:
- H0 : b1 = 0, artinya secara parsial tidak terdapat pengaruh yang positif dan
signifikan dari variabel bebas terhadap variabel terikat.
- H0 : b1 ≠ 0, artinya secara parsial terdapat pengaruh yang positif dan
Kriteria pengambilan keputusan adalah:
- H0 diterima jika t hitung < t tabel pada α= 5%
- H0 ditolak jika t hitung > t tabel pada α= 5%
Untuk menguji apakah modal awal dan tambahan modal dari kredit usaha
rakyat (KUR) secara bersama-sama mempunyai pengaruh yang berarti terhadap
peningkatan pendapatan petani salak digunakan :
2. Uji Siginifikan Simultan (Uji-F Statistik)
Pengujian ini dilakukan untuk melihat apakah semua variabel bebas (Modal
awal dan Kredit yang diterima) yang dimasukkan dalam model mempunyai
pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel terikat (Pendapatan).
Kriteria pengujiannya adalah:
- H0 : b1 = 0, artinya secara serentak tidak terdapat pengaruh yang positif
dan signifikan dari variabel bebas terhadap variabel terikat.
- H0 : b1 ≠ 0, artinya secara serentak terdapat pengaruh yang positif dan
signifikan dari variabel bebas terhadap variabel terikat.
Kriteria pengambilan keputusannya adalah:
- H0 diterima jika F hitung< F tabelpada α= 5%
- H0 ditolak jika F hitung> F tabelpada α= 5%
Untuk mengetahui seberapa besar kontribusi dan seberapa besar
menjelaskan pengaruhnya terhadap variabel terikatnya (Pendapan petani salak),
digunakan :
3. Koefisien Determinasi (R2)
Koefisien Determinasi (R2) digunakan untuk mengukur seberapa besar
kontribusi variabel bebas terhadap variabel terikat. Jika Koefisien Determinasi
(R2) semakin besar (mendekati satu) menunjukkan semakin baik kemampuan
X menerangkan Y dimana 0 < R2< 1. Sebaliknya, jika R2 semakin kecil
(mendekati nol), maka akan dapat dikatakan bahwa pengaruh variabel bebas
(X) adalah kecil terhadap variabel terikat (Y). Hal ini berarti model yang
digunakan tidak kuat untuk menerangkan pengaruh variabel bebas yang diteliti
BAB IV
HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1 GambaranDaerah Penelitian 4.1.1 LetakGeografis
SecaraGeografis Kabupaten Tapanuli Selatan yang letak geografisnya
berada pada 0o58’35’ sampai dengan 2o7’33’ Lintang Utara dan 98o42’50’
sampai dengan 99o34’16’ Bujur Timur. Di sebelah utara, kabupaten ini
berbatasan dengan kabupaten Tapanuli Tengah dan Tapanuli Utara. Di bagian
timur, berbatasan dengan kabupaten padang lawas dan padang lawas utara,
sebelah barat dan selatan berbatasan dengan kabupaten mandailing, dan tepat di
tengah wilayahnya, terdapat kota Padangsidimpuan yang seluruhnya dikelilingi
oleh kabupaten ini..
Adapun yangmembatasiwilayah iniadalah sebagai berikut :
Sebelah Utara : Kabupaten Padang Lawas Utara
Sebelah Selatan : Kabupaten Mandailing Natal dan Propinsi Sumatera
Barat
Sebelah Timur : Kabupaten Padang Lawas
Sebelah Barat : Kabupaten Mandailing Natal dan Samudera Indonesia
4.1.2 Iklim
KecamatanAngkola Barat beriklim
tropisdenganpergantianmusimpenghujan dankemarau.Musim
penghujanantarabulanNopember–Aprildipengaruhioleh
dipengaruhiolehanginmusimtimur.Sedangjumlahcurahhujan
2.572.00 mm dan jumlah hari hujan 171.0 hari dengan rata-rata curah hujan
220,09mm.
4.1.3 Demografis
Penduduk Kecamatan Angkola Barat berjumlah 24.915 jiwa(berdasarkan
sensus penduduk 2015), dimana laki-lakisebanyak 12.226 jiwa, dan perempuan
12.689 jiwa. Pada umumnya suku-suku yangmendiamiwilayah Kecamatan
Angkola Barat mayoritas bersuku Batak Tapanuli, sedangkan agamamayoritas
yang dianut adalah Islam.
4.1.4 Keadaan Mata Pencaharian dan Potensi Wilayah
Padaumumnyadaerah Kecamatan Angkola Barat
memilikipotensisebagailahan pertanian yang cukup luas yang hasilpertaniannya
cukup besar.Kontribusisektoralyang menonjolterhadap pembentukan PDRB
Angkola Barat yaitu sektor pertanian sebesar52,42 %, sektorindustripengolahan
sebesar18,61 %, sektorperdagangan, hoteldanrestoransebesar12,09
%,sektorjasa-jasasebesar6,07 %,sektor konstruksisebesar4,11 %,sektorkeuangansebesar3,29%,
sektorangkutandan komunikasisebesar2,79
%,sektorlistrik,gasdanairbersihsebesar0,53 %,serta sektor pertambangan dan
penggalian sebesar 0,09%.
Analisis deskriptif dalam penelitian ini untuk merumuskan dan
menginterpretasikan hasil penelitian berupa identitas responden dan distribusi
jawaban terhadap masing-masing variabel.
4.2.1 KarakteristikResponden
Respondenpenelitian adalalah para petani salak
yangmenerimaKreditUsahaRakyat(KUR)dari bank-bank penyalur KURdi
KecamatanAngkola Barat KabupatenTapanuli Selatan.Dalam
melakukanpenelitianini,penulis memilih responden dari beberapa petani salak
yang mendapat KUR secaraacaksebanyak 9 1
orangdenganberbagailatarbelakangkelompokumur dan tingkatpendidikanyang di
anggap dapat mewakili keseluruhan populasi.
4.2.2 Deskripsi Responden
RealisasiKreditUsaha Rakyat(KUR)yangdisalurkan olehbank-bank
penyalur KUR di KecamatanAngkola Baratyangdiprioritaskanpada para petani
salak yang mendapatkan KUR diharapkan dapat membangun/meningkatkan
pendapatan dan kesejahteraanpara petani padi
tentunyadenganmemanfaatkankredityang diterimadaribank-bank penyalur KUR
di Kecamatan Gebang secara efisien.
Dari91respondenyangdiwawancarai,sebanyak85,71 %penghasilnya
meningkatsetelahmeminjam kreditusaharakyatdaribankBRIKecamatan Angkola
Barat,9,89 %darirespondenpenghasilannya samasajaatautidakmengalami
penggunaankredit yang tidak produktif.
Tabel 4.1
Peningkatan Pendapatan Petani Salak Setelah Menerima Kredit Usaha Rakyat
Tingkat Pendapatan Jumlah Petani Salak
(Orang) %
Meningkat 78 85,71 %
Tetap 9 9,89 %
Menurun 4 4,39 %
Jumlah 91 100 %
Sumber: Data Primer yang diolah, 2016
1. Hubungan tingkat pendidikan dengan tingkat pendapatan
Hasil penelitian menunjukan bahwa tingkat pendidikan mempengaruhi
keberhasilan dalammeningkatkanpendapatan. Tingkatpendidikanlebihtinggi
cendrung lebihmampumemanfaatkankredit lebihbaikdanefisiensehingga
tingkatpendapatansemakinmeningkatdarihasilpenelitianterlihatbahwa tingkat
pendidikan dari91 orang responden, 7 orang responden atau 7,69
%tamatanSD,24 orang responden atau 26,37 %tamatanSMP,35 orang
responden atau 38,46% tamatan SMA, 9 orang responden atau 9,89%tamatan
Tabel 4.2
HubunganTingkatPendidikan Dengan Tingkat Pendapatan Setelah MenerimaKredit Usaha Rakyat
Sumber: Data Primer yang diolah, 2014
2. Hubungan umur dengan tingkat pendapatan
Darihasilsurveiyangdilakukan,menunjukkan bahwa mayoritas usia responden
adalah usia 21 - 40 tahun sebanyak 39 orang responden dengan presentase
sebesar 42,85%, usia 41 - 60 tahun sebanyak 29 orang responden dengan
persentase sebesar 31,86 %, dan usia ≥ 61 tahun sebanyak 10 orang responden
dengan persentase sebesar 10,98 %. Hal ini dapat dilihat dalam tabel 4.3.
No Tingkat Pendidikan
KONDISI PENDAPATAN RESPONDEN
MENINGKAT
(Orang) %
TETAP
(Orang) %
MENURUN
(Orang) %
TOTAL Orang %
1 SD 7 7,69 4 4,39 3 3,29 14 15,38
2 SMP 24 26,37 3 - - 27 29,67
3 SMA 35 38,46 2 2,19 1 1,09 42 46,15
4 Diatas SMA 9 9,89 - - - - 8 8,79
Tabel 4.3
Hubungan Umur Dengan Tingkat Pendapatan Setelah MenerimaKredit Usaha Rakyat
Sumber: Data Primer yang diolah, 2016
3. Hubungan jumlah tanggungan atau keluarga dengan tingkat pendapatan
Darihasilsurveiyangdilakukan,menunjukkan bahwa mayoritas jumlah
tanggungan responden adalah 1 – 3 orang sebanyak 44 orang responden
dengan presentase sebesar 48,35 %, 4 – 6 orang sebanyak 29 orang responden
dengan persentase sebesar 31,86% dan ≥ 7 orang sebanyak 5 orang responden
dengan persentase sebesar 5,49 %. Hal ini dapat dilihat dalam tabel 4.4.
No Umur (Tahun)
KONDISI PENDAPATAN RESPONDEN
MENINGKAT
(Orang) %
TETAP
(Orang) %
MENURUN
(Orang) %
TOTAL Orang %
1 21 -40 39 42,85 6 6,59 3 3,29 48 52,74
2 41 – 60 29 31,86 2 2,19 1 1,09 33 36,26
3 ≥ 61 10 10,98 1 1,09 - - 10 10,98
Tabel 4.4
Hubungan Jumlah Tanggungan Dengan Tingkat Pendapatan Setelah Menerima Kredit Usaha Rakyat
Sumber: Data Primer yang diolah, 2016
Selanjutnya disini juga akan dilihat kearah mana Kredit Usaha Rakyat
yang diterima oleh para petani salak di Kecamatan Angkola Barat Tapanuli
Selatan dipergunakan. Apakah untuk pengembangan dan peningkatan usaha
taninya atau dipergunakan untuk konsumtif.
Dari 91 orang responden petani salak, terdapat 43 orang atau sebesar
52,44 % yang menggunakan kredit yang diterima untuk pengembangan usahanya
sebesar 76 % - 100 %, selanjutnya terdapat 29 orang atau sebesar 35,36 % yang
menggunakan kredit yang diterima untuk pengembangan usahanya sebesar 50 %
- 75 % dan terdapat 10 orang atau sebesar 12,20 % yang menggunakan kredit
yang diterima untuk pengembangan usahanya kurang dari 50 %. Kondisi inilah
yang menyebabkan pendapatan mengalami penurunan atau tetap setelah
menerima kredit. Ini dikarenakan kredit yang diterima lebih banyak digunakan
untuk konsumtif dari pada pengembangan usaha taninya. Hal ini dapat dilihat
dalam tabel 4.5.
No
Jumlah Tanggung an (Orang)
KONDISI PENDAPATAN RESPONDEN
MENINGKAT
(Orang) %
TETAP
(Orang) %
MENURUN
(Orang) %
TOTAL Orang %
1 1-3 44 48,35 3 3,29 1 1,09 52 57,14
2 4-6 29 31,86 5 5,49 2 2,19 27 29,67
3 ≥ 7 5 5,49 1 1,09 1 1,09 12 13,18
Tabel 4.5
Penggunaan Kredit Usaha Rakyat Oleh Petani Padi dalam Pengembangan Usahanya
No Persentase Penggunaan
Kredit Oleh Petani Salak
Jumlah
Petani Salak (Orang)
Persentase ( %)
1 < 50 % 19 20,87 %
2 50 % - 75 % 43 47,25 %
3 76 % - 100 % 29 31,86 %
Jumlah 91 100
Sumber: Data Primer yang diolah, 2016
4.3 Uji Beda Sampel Data Berpasangan (Paired Sample Test)
Uji-t Paired Sample Test atau sampel data berpasangan digunakan untuk
melihat perbedaan sebuah kelompok sampel data yang sama dengan objek atau
orang yang sama, tetapi mendapatkan perlakuan atau pengukuran yang berbeda.
Pada pengujian ini akan dilihat perbedaan pendapatan petani padi setelah
menerima Kredit Usaha Rakyat (KUR) dan pendapatan petani sebelum menerima
Kredit Usaha Rakyat (KUR) dengan menggunakan sampel data yang sama dengan
objek yang sama yaitu para petani padi yang menerima Kredit Usaha Rakyat
(KUR). Adapun pengujian Paired Sample Test dilakukan secara manual adalah
Tabel 4.6
Pendapatan Petani Salak Setelah Menerima KUR dan Sebelum Menerima KUR (dalam Ribuan)
No Pendapatan setelah KUR (X1) Pendapatan sebelum KUR (X2)
Di = (X1i-X2i) ���= (��� − ���)�
1 3200 2300 900 810000
2 3000 2200 800 640000
3 1500 750 750 562500
4 2500 2000 500 250000
5 3200 2500 700 490000
6 2000 1200 800 640000
7 3500 2500 1000 1000000
8 4200 2900 1300 1690000
9 3500 2500 1000 1000000
10 1300 800 500 250000
11 3000 2200 800 640000
12 2500 1700 800 640000
13 2000 1200 800 640000
14 2500 1600 900 810000
15 3500 2600 900 810000
16 2000 1250 750 562500
17 3500 2250 1250 1562500
18 3000 2200 800 640000
19 1500 1200 300 90000
20 3000 2100 900 810000
21 2500 1900 600 360000
22 3500 2300 1200 1440000
23 4000 2850 1150 1322500
24 3300 2400 900 810000
25 2800 1800 1000 1000000
26 3200 2100 1100 1210000
27 2100 1400 700 490000
28 2400 1500 900 810000
29 3500 2600 900 810000
30 3000 2200 800 640000
31 1500 1200 300 90000
32 3250 2000 1250 1562500
33 2800 2150 650 422500
34 4000 3300 700 490000
35 4100 3300 800 640000
36 3500 2500 1000 1000000
37 3300 2000 1300 1690000
38 2700 2100 600 360000
39 4300 3700 600 360000
40 3500 2800 700 490000
41 2800 2000 800 640000
42 4200 3500 700 490000
43 2400 1500 900 810000
44 2000 1500 500 250000
46 2000 1600 400 160000
47 2500 1700 800 640000
48 2500 1600 900 810000
49 3200 2000 1200 1440000
50 3500 2200 1300 1690000
51 3000 2200 800 640000
52 1500 800 700 490000
53 3200 2000 1200 1440000
54 3000 2100 900 810000
55 2600 1500 1100 1210000
56 3500 2500 1000 1000000
57 3000 2100 900 810000
58 2500 1700 800 640000
59 3300 2000 1300 1690000
60 2200 1500 700 490000
61 3000 2600 400 160000
62 2000 1500 500 250000
63 2400 1600 800 640000
64 2500 1600 900 810000
65 2300 1850 450 202500
66 2000 1250 750 562500
67 3350 2250 1100 1210000
68 2800 1950 850 722500
69 1500 1100 400 160000
70 3000 2100 900 810000
71 3500 2500 1000 1000000
72 3250 2500 750 562500
73 1700 1200 500 250000
74 3500 2500 1000 1000000
75 4000 2900 1100 1210000
76 3600 2800 800 640000
77 1500 800 700 490000
78 3300 2200 1100 1210000
79 2800 2000 800 640000
80 3200 2450 750 562500
81 2000 1200 800 640000
82 3000 2100 900 810000
83 2800 1800 1000 1000000
84 2650 1700 950 902500
85 3100 2100 1000 1000000
86 2400 1700 700 490000
87 2850 1800 1050 1102500
88 2700 2100 600 360000
89 2900 2200 700 490000
90 3100 2300 800 640000
91 2750 2100 650 422500
� 257550 181.800 75750 67937500
Sumber : Data Primer yang diolah, 2016
Pada pengujian beda sampel data berpasangan Paired Sample test untuk
sebagai berikut :
Tabel 4.7 Paired Samples Test Paired Differences
T df Sig. (2-tailed)
Mean
Std.
Deviation
Std. Error
Mean
95% Confidence Interval
of the Difference
Lower Upper
Pair 1 Setelah_KUR -
Sebelum_KUR
832,418 232,901 24,415 783,914 880,992 34,095 90 .000
Rumus Hipotesis :
- Ho : X1 = X2 ( Tidak ada terdapat perbedaan yang berarti antara X1 dan
X2 )
- Ho : X1 ≠ X2 ( Terdapat Perbedaan yang berarti antara X1 dan X2 )
Kriteria :
- H0 diterima jika t-stat ≤ t-tabel, artinya tidak ada terdapat perbedaan yang
berarti antara X1 dan X2
- H0 ditolak jika t-stat>t-tabel, artinya terdapat perbedaan yang berarti
antara X1 dan X2
Dari Tabel Paired Samples Test dan perhitungan secara manual didapat bahwa :
- t hitung adalah sebesar 34,095
- t tabel adalah sebesar 1,666, dengan df = (n-1) = 91 – 1 = 90 dan dengan
tingkat kepercayaan sebesar 0,05
Maka didapat kesimpulan bahwa t-stat>t-tabel = 34,095 > 1,666 yang berarti
terdapat perbedaan pendapatan petani salak sebelum menerima Kredit Usaha
Rakyat (KUR)
4.4 Uji Asumsi Klasik
1. Uji Normalitas
Tujuan uji normalitas adalah ingin menguji apakah dalam model regresi
distribusi sebuah data mengikuti atau mendekati distribusi normal, yakni
distribusi data dengan bentuk lonceng. Kalau asumsi ini dilanggar maka uji
statistik menjadi tidak valid. Ada dua cara untuk mendeteksi apakah data
berdistribusi normal atau tidak, yaitu dengan pendekatan grafik dan pendekatan
Kolmogorv-Smirnov.
a. Analisis Grafik
Salah satu cara untuk melihat normalitas adalah dengan melihat grafik
histogram, dan grafik normal p-p plot, yang membandingkan antara dua
observasi dengan distribusi yang mendekati distribusi normal. Hasil
Sumber : Hasil Penelitian, 2016 (data diolah SPSS 17) Gambar 4.1
Pengujian Normalitas Histogram
Berdasarkan grafik dapat disimpulkan bahwa distribusi data normal
karena grafik histogram menunjukkan pola distribusi normal maka model
regresi memenuhi asumsi normalitas dan sebaliknya jika data menyebar
jauh dari garis diagonal dan tidak mengikuti arah garis diagonal atau grafik
histogram tidak menunjukkan pola distribusi data normal yang tidak
melennceng kanan maupun melennceng kiri. Jadi, berarti data residual
berdistibusi normal. Terbukti bahwa data maupun model yang digunakan
Sumber : Hasil Penelitian, 2014 (data diolah SPSS 17) Gambar 4.2
Pengujian Normalitas P-P Plot
Pada P-P plot terlihat bahwa titik-titik menyebar disekitar garis
diagonal dan cenderung mengikuti arah garis diagonal. Hal ini
menunjukkan bahwa data yang dipergunakan dalam penelitian ini
memenuhi asumsi normalitas sehingga layak untuk diuji dengan model
regresi.
b. Analisis Statistik
Uji normalitas dengan grafik bisa saja terlihat berdistribusi normal,
padahal secara statistik tidak berdistribusi normal. Jika nilai sig probability
lebih besar dari 0,05 maka Ho ditolak dengan pengertian bahwa data yang
dianalisis berdistribusi normal. Demikian juga sebaliknya jika nilai sig
probability lebih kecil dari 0,05 maka Ho diterima dengan pengertian
pengujian normalitas yang didasarkan dengan uji statistik nonparametik
[image:38.596.167.458.181.350.2]Kolmogorov-Smirnov (K-S).
Tabel 4.8
Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardize d Residual
N 91
Normal
Parameters(a,b)
Mean ,0000000
Std. Deviation 414,68122365 Most Extreme
Differences
Absolute ,090
Positive ,071
Negative -,090
Kolmogorov-Smirnov Z ,862
Asymp. Sig. (2-tailed) ,447
Berdasarkan Tabel 4,8 terlihat bahwa nilai Asymp.Sig. (2-tailed)
adalah 0,447, ini berarti nilainya diatas nilai signifikan 5% (0.05), dengan
kata lain variabel tersebut berdistribusi normal.
2. Uji Heterokedastisitas
Uji ini bertujuan untuk menguji apakah didalam model regresi terjadi
ketidaksamaan varians. Jika varians dari residual satu pengamatan ke
pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda
disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang
homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Ada beberapa cara
a. Analisis Grafik
Dasar analisis adalah tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di
atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi
heteroskedastisitas, sedangkan jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang
membentuk pola tertentu yang teratur, maka mengindikasikan telah terjadi
heteroskedastisitas.
[image:39.596.148.469.300.494.2]Sumber : Hasil Penelitian, 2014 (data diolah SPSS 17) Gambar 4.3
Heterokedastisitas Scaterrplot
Berdasarkan Gambar 4.3 dapat terlihat bahwa tidak ada pola yang
jelas, serta titik-titik menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y,
maka berdasarkan metode grafik tidak terjadi heteroskedastisitas pada model
b. Analisis Statistik
Dasar analisis metode statistik adalah jika variabel bebas signifikan secara
statistik mempengaruhi variabel terikat, maka ada indikasi terjadi
heteroskedastisitas.
3. Uji Multikolinieritas
Tujuan uji multikolinieritas adalah untuk menguji apakah model regresi
ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas. Model regresi yang baik
seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel bebas (tidak terjadi
multikonieritas). Jika variabel bebas saling berkorelasi, maka variabel-variabel
ini tidak ortogonal adalah variabel bebas yang nilai korelasi antar sesama
[image:40.596.114.528.470.550.2]variabel bebas sama dengan nol
Tabel 4.9 Uji Multikolinieritas
Sumber : Hasil Penelitian, 2014 (data diolah SPSS 17)
Berdasarkan Tabel 4.9 diatas dapat dilihat bahwa nilai VIF dari
masing-masing variabel bebas adalah lebih kecil dari 5,00. Artinya tidak terjadi
korelasi diantara variabel bebas (tidak terjadi multikolinieritas) pada model
4.5 Analisi Regresi Linier Berganda
Analisis regresi linier berganda dilakukan dengan bantuan SPSS 17.0
dengan tujuan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh variabel bebas yang
terdiri dari modal sendiri (X1) dan Kredit Usaha Rakyat (KUR) yang diterima
[image:41.596.114.524.302.469.2](X2) terhadap variabel terikat yaitu pendapatan petani padi (Y).
Tabel 4.10
Analisis Linier Berganda Coefficientsa
Model
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
T Sig.
B Std. Error Beta
1 (Constant) 436,101 208,583 2,091 .039
Modal_Sendiri_(X1) .427 .040 .691 10,774 .000
KUR_(X2) .116 .025 .297 4,628 .000
a. Dependent Variable: setelah kur
Sumber : Hasil Penelitian 2016, (data diolah SPSS 17)
Berdasarkan Tabel 4.10 maka persamaan analisis regresi linear berganda
dalam penelitian ini adalah:
Y = 436,101 + 0,427 X1 + 0,116 X2 + ε
Berdasarkan persamaan tersebut dapat digambarkan sebagai berikut :
a. Konstanta (a) = 436,101, ini menunjukkan nilai konstanta, dimana jika
variabel modal sendiri (X1) dan KUR yang diterima (X2) = 0, maka
pendapatan petani salak(Y) = 436,101.
b. Koefisien X1 (b1) = 0,427, ini berarti bahwa variabel modal sendiri (X1)
lain jika modal sendiri (X1) ditingkatkan sebesar Rp.1000, maka pendapatan
petani salak (Y) juga akan mengalami peningkatan sebesar Rp. 427.
Koefesien bernilai positif artinya terjadi hubungan positif antara variabel
modal sendiri dengan pendapatan petani salak, semakin naik variabel modal
sendiri maka akan diikuti dengan naiknya pendapatan petani salak.
c. Koefisien X2 (b2) = 0,116, ini berarti bahwa variabel KUR yang diterima (X2)
berpengaruh positif terhadap pendapatan petani salak (Y), atau dengan kata
lain jika KUR yang diterima (X2) ditingkatkan sebesar Rp.1000, maka
pendapatan petani salak (Y) juga akan mengalami peningkatan sebesar
Rp.116. Koefesien bernilai positif artinya terjadi hubungan positif antara
variabel KUR yang diterima dengan pendapatan petani salak, semakin naik
variabel KUR yang diterima maka akan diikuti dengan naiknya pendapatan
petani salak.
4.6 Uji Hipotesis
1. Uji Signifikan Parsial (Uji-t)
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui seberapa jauh pengaruh suatu
variabel bebas secara parsial (individual) terhadap variasi variabel terikat.
Kriteria pengujiannya adalah :
- Ho : b1 = 0, artinya secara parsial tidak terdapat pengaruh yang positif dan
signifikan dari variabel bebas terhadap variabel terikat.
- Ho : b1 ≠ 0, artinya secara parsial terdapat pengaruh yang positif dan
signifikan dari variabel bebas terhadap variabel terikat.
- Ho diterima jika t hitung < t tabel pada α = 5%
- Ho ditolak jika t hitung > t tabel pada α = 5%
Hasil pengujian adalah :
Tingkat kesalahan (α) = 5% dan derajat kebebasan (df) = (n-k)
n = jumlah sampel, n = 91
k = jumlah variabel yang digunakan, k = 3
Derajat kebebasan / degree of freedom (df) =(n-k) = 91-3 = 88
Uji-t yang dilakukan adalah uji satu arah, maka ttabel yang digunakan
[image:43.596.112.522.394.577.2]adalah t0,05 (88) = 1,66235
Tabel 4.13
Uji Signifikan Parsial (Uji-t) Coefficientsa
Model
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
T Sig.
B Std. Error Beta
1 (Constant) 436,101 208,583 2,091 .039
Modal_Sendiri_(X1) .427 .040 .691 10,774 .000
KUR_(X2) .116 .025 .297 4,628 .000
a. Dependent Variable: setelah kur
Sumber : Hasil Penelitian, 2016 (data diolah SPSS 17)
Berdasarkan Tabel 4.13 dapat dilihat bahwa:
a. Variabel Modal Sendiri (X1)
Nilai thitung variabel modal sendiri adalah 2,091 dan nilai ttabel 1,66235
maka thitung> ttabel (2,091 > 1,66437) sehingga dapat disimpulkan bahwa
secara parsial terhadap pendapatan petani salak. Artinya, jika variabel
modal sendiri ditingkatkan sebesar satu satuan, maka pendapatan petani
padi akan meningkat sebesar 0,437.
b. Variabel KUR yang diterima (X2)
Nilai thitung variabel KUR yang diterima adalah 4,628 dan nilai ttabel
1,66235 maka thitung> ttabel (5,279 > 1,66437) sehingga dapat disimpulkan
bahwa variabel KUR yang diterima berpengaruh positif dan signifikan
(0,000 < 0,05) secara parsial terhadap pendapatan petani salak. Artinya,
jika variabel KUR yang diterima ditingkatkan sebesar satu satuan, maka
pendapatan petani padi akan meningkat sebesar 0,116
2. Pengujian Signifikan Simultan ( Uji-F Statistik)
Pengujian ini dilakukan untuk melihat apakah semua variabel bebas yang
dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap
variabel terikat. Kriteria pengujiannya adalah :
- Ho : b1 = 0, artinya secara serentak tidak terdapat pengaruh yang positif
dan signifikan dari variabel bebas terhadap variabel terikat.
- Ho : b1 ≠ 0, artinya secara serentak terdapat pengaruh yang positif dan
signifikan dari variabel bebas terhadap variabel terikat.
Kriteria pengambilan keputusan adalah:
- Ho diterima jika F hitung < F tabel pada α= 5%
- Ho ditolak jika F hitung > F tabel pada α= 5%
Untuk menentukan nilai F, maka diperlukan adanya derajat bebas
- df (Pembilang) = k – 1
- df (Penyebut) = n – k
Keterangan :
n = jumlah sampel penelitian
k = jumlah variabel bebas dan terikat
Pada penelitian ini diketahui jumlah sampel (n) 91 dan jumlah
keseluruhan variabel (k) adalah 3, sehingga diperoleh :
1. df (pembilang) = 3 – 1 = 2
2. df (penyebut) = 91 – 3 = 88
Nilai Fhitung akan diperoleh dengan menggunakan bantuan SPSS,
[image:45.596.123.506.471.592.2]kemudian akan dibandingkan dengan Ftabelpada tingkat α = 5% yaitu 3,10.
Tabel 4.15
Uji Signifikan Simultan (Uji-F) ANOVAb
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 29267949,052 2 14633974,526 83,210 .000a
Residual 15476446,552 88 175868,711
Total 44744395,604 90
a. Predictors: (Constant), KUR, Modal_Sendiri
b. Dependent Variable: Pendapatan_Petani_Padi
Sumber : Hasil Penelitian, 2016 (data diolah SPSS 17)
Pada Tabel 4.15 dapat dilihat bahwa hasil perolehan Fhitung pada kolom F
yakni sebesar 83,210 dengan tingkat signifikansi = 0,000, lebih besar dari nilai
Ftabel yakni 3,10, dengan tingkat kesalahan α = 5%, atau dengan kata lain
Berdasarkan kriteria pengujian hipotesis jika Fhitung> Ftabel dan tingkat
signifikansinya (0.000 < 0.05), menunjukkan bahwa pengaruh variabel bebas
modal sendiri dan KUR yang diterima secara serempak adalah signifikan
terhadap variabel terikatnya yaitu pendapatan petani salak.
3. Koefisien Determinasi (R2)
Pengujian koefisien determinasi (R²) digunakan untuk mengukur proporsi atau
persentase kemampuan model dalam menerangkan variabel terikat. Koefisien
determinasi berkisar antara nol sampai satu (0 ≤ R² ≥ 1). Jika R² semakin besar
(mendekati satu), maka dapat dikatakan bahwa pengaruh variabel bebas (X)
adalah besar terhadap variabel terikat (Y). Hal ini berarti model yang
digunakan semakin kuat untuk menerangkan pengaruh variabel bebas terhadap
[image:46.596.129.501.476.577.2]variabel terikat dan demikian sebaliknya.
Tabel 4.15
Koefisien Determinasi (R2) Model Summaryb
Model R R Square
Adjusted R
Square Std. Error of the Estimate
1 .809a .654 .646 419,367
Sumber : Hasil Penelitian, 2016 (data diolah SPSS 17)
Berdasarkan Tabel 4.16 dapat dilihat bahwa :
1. R = 0,809 berarti hubungan antara variabel modal sendiri (X1) dan KUR
yang diterima (X2) terhadap pendapatan petani padi (Y) sebesar 80,9%.
2. Nilai R Square sebesar 0.654 berarti 65,4% variabel pendapatan petani padi
(Y) dapat dijelaskan oleh variable modal sendiri (X1) dan KUR yang
diterima (X2).
3. Standard Error of Estimated (Standar Deviasi) artinya mengukur variasi dari
nilai yang diprediksi. Dalam penelitian ini standar deviasinya sebesar
419,367 Semakin kecil standar deviasi berarti model semakin baik.
4.7 Pembahasan
Berdasarkan uji beda sampel data berpasangan Paired Sample Test yang
telah dilakukan, dinyatakan bahwa terdapat perbedaan pendapatan petani salak
sebelum menerima Kredit Usaha Rakyat (KUR) dan pendapatan petani salak
sesudah menerima Kredit Usaha Rakyat (KUR) di Kecamatan Angkola Barat
Kabupaten Tapanuli Selatan. Ini bisa dilihat pada nilai t hitung pada pengujian
Paired Sample Test baik dilakukan secara manual maupun dilakukan dengan
bantuan program SPSS 17, dengan nilai t hitung sebesar 2,091 dengan tingkat
kepercayaan sebesar 5 % (0,05) dan derajat kebebasan (df) sebesar 91-1 = 90
sehingga didapat t tabel sebesar 1,66235 Maka didapat kesimpulan bahwa
t-stat>t-tabel yaitu 2,091 > 1,66388 yang berarti terdapat perbedaan pemdapatan petani
salak sebelum dan sesudah menerima Kredit Usaha Rakyat (KUR) di Kecamatan
Angkola Barat Kabupaten Tapanuli Selatan.
4.7.1 Pengaruh Modal Sendiri Terhadap Pendapatan Petani Salak
Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel modal sendiri memiliki
pengaruh yang positif dan signifikan terhadap pendapatan petani salak. Hal ini
thitung(4,628) yang lebih besar dari nilai ttabel (1,66235) dengan tingkat signifikansi
0,000.Artinya jika modal sendiri ditingkatkan sebesar satu-satuan, maka
pendapatan petani salak juga akan mengalami peningkatan sebesar 0,427
4.7.2 Pengaruh KUR yang diterima Terhadap Pendapatan Petani Salak
Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel KUR yang diterima
memiliki pengaruh yang positif dan signifikan terhadap pendapatan petani salak.
Hal ini dibuktikan dengan nilai koefisien regresi yang bernilai positif 0,116 dan
nilai thitung (4,628) yang lebih besar dari nilai ttabel (1,66235) dengan tingkat
signifikansi 0,000. Artinya jika KUR yang diterima ditingkatkan sebesar
satu-satuan, maka pendapatan petani padi juga akan mengalami peningkatan sebesar
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan dalam bab sebelumnya,
maka diperoleh kesimpulan sebagai berikut:
1. Setelah dilakukan uji beda sampel data berpasangan atau paired sample test
yang dilakukan secara manual dan dengan bantuan program SPSS 17, didapat
kesimpulan bahwa terdapat perbedaan pendapatan petani salak sebelum menerima
Kredit Usaha Rakyat (KUR) dan pendapatan petani salak setelah menerima Kredit
Usaha Rakyat (KUR).
2. Setelah dilakukan uji normalitas, maka didapati seluruh variabel memiliki data
yang normal. Setelah dilakukan uji heterokedastisitas, maka dapat disimpulkan
bahwa model regresi tidak terjadi heterokedastisitas. Setelah dilakukan uji
multikolinieritas, tidak terjadi korelasi diantara variabel bebas (tidak terjadi
multikolinieritas) pada model regresi, artinya model regresi dinyatakan baik,
sehingga dapat digunakan dalam pengujian hipotesis.
3. Pengaruh modal sendiri dan Kredit Usaha Rakyat (KUR) terhadap pendapatan
petani salak secara parsial, yaitu bahwa variabel modal sendiri dan Kredit Usaha
Rakyat (KUR) berpengaruh positif dan signifikan terhadap pendapatan petani padi
di Kecamatan Angkola Barat Kabupaten Tapanuli Selatan. Walaupun kedua
variabel bebas ini berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap pendapatan
nilai standardizedcoefficients sebesar 0,.691, sedangkan variabel Kredit Usaha
Rakyat (KUR) sebesar 0,297
4. Pengaruh modal awal dan Kredit Usaha Rakyat (KUR) terhadap pendapatan
petani salak yang dilihat secara simultan atau gabungan, yaitu variabel modal
sendiri dan Kredit Usaha Rakyat (KUR) secara simultan atau gabungan
berpengaruh positif dan signifikan terhadap pendapatan petani salak di Kecamatan
Angkola Barat Kabupaten Tapanuli Selatan.
5. Angka R Square atau koefisien determinasi adalah 0,654berarti 65,4 % variabel
pendapatan petani salak (Y) dapat dijelaskan oleh variable modal sendiri (X1) dan
Kredit Usaha Rakyat (X2)..
5.2 Saran
Beberapa saran yang dapat diberikan berkaitan dengan hasil penelitian ini
adalah sebagai berikut:
1. Sebaiknya pihak Pemerintah Daerah setempat dan bank-bank penyalur Kredit
Usaha Rakyat (KUR) lebih mengawasi dan memperhatikan pengalokasian
dana bantuan yang diberikan kepada masyarakat digunakan untuk apa.
Apakah digunakan untuk pengembangan usaha masyarakat tersebut atau
tidak, guna mewujudkan kesejahteraan masyarakat di Kecamatan Angkola
Barat Kabupaten Tapanuli Selatan yang disebabkan oleh peningkatan
pendapatan masyarakat di daerah tersebut.
2. Pihak bank-bank penyalur Kredit Usaha Rakyat (KUR) sebaiknya lebih
Guna memberikan kredit tersebut tepat pada sasaran yaitu kepada para UMK
termasuk petani salak yang ingin mengembangkan usahanya, dan tidak
menggunakan dana tersebut lebih banyak untuk kegiatan konsumtif.
3. Sebaiknya para penerima Kredit Usaha Rakyat (KUR) termasuk para petani
salak menggunakan dana kredit yang diberikan tersebut digunakan untuk
pengembangan usaha dan juga menyadari bahwa apabila dana kredit yang
diberikan tersebut digunakan untuk pengembangan usaha maka pendapatan
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Kredit Usaha Rakyat
2.1.1 Pengertian Kreditan Usaha Rakyat
Kredit Usaha Rakyat (KUR) adalah adalah kredit atau pembiayaan yang
diberikan oleh perbankan kepada UMKMK yang feasible tapi belum bankable.
Maksudnya adalah usaha tersebut memiliki prospek bisnis yang baik dan memiliki
kemampuan untuk mengembalikan. UMKM dan Koperasi yang diharapkan dapat
mengakses KUR adalah yang bergerak di sektor usaha produktif antara lain:
pertanian, perikanan dan kelautan, perindustrian, kehutanan, dan jasa keuangan
simpan pinjam. Penyaluran KUR dapat dilakukan langsung, maksudnya UMKM
dan Koperasi dapat langsung mengakses KUR di Kantor Cabang atau Kantor
Cabang Pembantu Bank Pelaksana. Untuk lebih mendekatkan pelayanan kepada
usaha mikro, maka penyaluran KUR dapat juga dilakukan secara tidak langsung,
maksudnya usaha mikro dapat mengakses KUR melalui Lembaga Keuangan
Mikro dan KSP/USP Koperasi, atau melalui kegiatan linkage program lainnya
yang bekerjasama dengan Bank Pelaksana (komite-kur.com).
Dalam posisi strategis tersebut, pada sisi lain Usaha Mikro dan Kecil
masih menghadapi banyak masalah dan hambatan dalam melaksanakan dan
mengembangkan aktivitas usahanya. Sebenarnya masalah dan kendala yang
dihadapi masih bersifat klasik yang selama ini telah sering diungkapkan, antara
lain : manajemen, permodalan, Teknologi, bahan baku, informasi dan pemasaran,
Kredit Usaha Rakyat, yang selanjutnya disingkat KUR, adalah kredit/
pembiayaan kepada Usaha Mikro Kecil Menengah Koperasi (UMKM-K) dalam
bentuk pemberian modal kerja dan investasi yang didukung fasilitas penjaminan
untuk usaha produktif. KUR adalah program yang dicanangkan oleh pemerintah
namun sumber dananya berasal sepenuhnya dari dana bank. Pemerintah
memberikan penjaminan terhadap resiko KUR sebesar 70% sementara sisanya
sebesar 30% ditanggung oleh bank pelaksana. Penjaminan KUR diberikan dalam
rangka meningkatkan akses UMKM-K pada sumber pembiayaan dalam rangka
mendorong pertumbuhan ekonomi nasional. KUR disalurkan oleh 7 bank
pelaksana yaitu Mandiri, BRI, BNI, Bukopin, BTN, BRI Syariah dan Bank
Syariah Mandiri (BSM).
2.1.2 Ketentuan Kredit Usaha Rakyat (KUR)
Penyaluran Kredit Usaha Rakyat (KUR) diatur oleh pemerintah melalui
Peraturan Menteri Keuangan No. 135/PMK.05/2008 tentang Fasilitas Penjaminan
Kredit Usaha Rakyat yang telah diubah dengan Peraturan Menteri Keuangan
No.10/PMK.05/2009. Beberapa ketentuan yang dipersyaratkan oleh pemerintah
dalam penyaluran KUR adalah sebagai berikut :
a. UMKM-K yang dapat menerima fasilitas penjaminan adalah usaha produktif
yang feasible namun belum bankable dengan ketentuan :
1. Merupakan debitur baru yang belum pernah mendapat kredit/ pembiayaan
(SID) pada saat Permohonan Kredit/Pembiayaan diajukan dan/ atau belum
pernah memperoleh fasilitas Kredit Program dari Pemerintah
2.. Khusus untuk penutupan pembiayaan KUR antara tanggal Nota
Kesepakatan Bersama (MoU) Penjaminan KUR dan sebelum addendum I
(tanggal 9 Oktober 2007 s.d. 14 Mei 2008), maka fasilitas penjaminan
dapat diberikan kepada debitur belum pernah mendapatkan pembiayaan
kredit program lainnya
3. KUR yang diperjanjikan antara Bank Pelaksana dengan UMKM-K yang
bersangkutan
b. KUR disalurkan kepada UMKM-K untuk modal kerja investasi dengan
ketentuan :
1. Untuk kredit sampai dengan Rp. 5 juta, tingkat bunga kredit atau margin
pembiayaan yang dikenakan maksimal sebesar atau setara 24% efektif
pertahun.
2. Untuk kredit di atas Rp. 5 juta rupiah sampai dengan Rp. 500 juta, tingkat
bunga kredit atau margin pembiayaan yang dikenakan maksimal sebesar
atau setara 16% efektif pertahun.
c. Bank pelaksana memutuskan pemberian Kredit Usaha Rakyat (KUR)
berdasarkan penilaian terhadap kelayakan usaha sesuai dengan asas-asas
2.1.3 Tujuan dan Fungsi Kredit Usaha Rakyat
Tujuan Program KUR adalah untuk mempercepat pengembangan sector
sektor primer dan pemberdayaan usaha skala kecil, untuk meningkatkan
aksesibilitas terhadap kredit dan lembaga-lembaga keuangan, mengurangi tingkat
kemiskinan, dan memperluas kesempatan kerja. Pada dasarnya, KUR merupakan
modal kerja dan kredit investasi yang disediakan secara khusus untuk unit usaha
produktif melalui program penjaminan kredit. Perseorangan, kelompok atau
koperasi dapat mengakses program ini dengan kredit maksimum Rp 500 juta.
Sumber dana adalah bank yang ditunjuk dengan tingkat bunga maksimum 16
persen per tahun. Persentase kredit yang dijamin adalah 70 persen dari alokasi
total kredit yang disedikan oleh bank tersebut. Masa pinjam kredit untuk modal
kerja maksimum 3 tahun dan 5 tahun untuk investasi. Untuk agribisnis, bidang
usaha yang layak adalah input produksi hingga penyediaan alat dan mesin
pertanian, aktivitas on-farm, dan pengolahan dan pemasaran hasil-hasil pertanian.
2.1.4 Tingkat Bunga Kreditan Usaha Rakyat
Pada saat ini suku bunga kredit untuk Kredit Usaha Rakyat (KUR) adalah
sebesar 16%. Kredit Usaha Rakyat adalah kredit program yang disalurkan
menggunakan pola penjaminan dan kredit ini diperuntukkan bagi pengusaha
mikro dan kecil yang tidak memiliki agunan tetapi memiliki usaha yang layak
dibiayai bank. Pemerintah mensubsidi Kredir Usaha Rakyat (KUR) dengan tujuan
2.1.5 Perkembangan Kreditan Usaha Rakyat di Indonesia
Hingga bulan September 2014 ini, bank nasional yang menyalurkan KUR
sebanyak 7 (tujuh) bank yaitu Bank Nasional Indonesia (BNI), Bank Rakyat
Indonesia (BRI), Bank Mandiri, Bank Tabungan Negara (BTN), Bank Bukopin,
Bank Syariah Mandiri (BSM) dan Bank Negara Indonesia Syariah (BNI Syariah).
Bank BRI adalah penyalur KUR terbesar dengan total plafond mencapai Rp.
110,06 triliun. Selain sektor ritel BRI juga menyalurkan KUR di sektor mikro
yang masing-masing plafondnya sebesar Rp. 20,09 triliun dan Rp. 89,97 triliun,
debiturnya 114.591 UMK dan 10.901.101 UMK, rata-rata kredit Rp. 175,4
juta/debitur dan Rp. 8,3 juta/debitur, serta NPL penyaluran masing-masing 3,4%
dan 2,0%. Menduduki peringkat kedua yaitu Bank Mandiri dengan total plafond
sebesar Rp. 16,85 triliun, debiturnya sebanyak 382.124 UMK, dengan rata-rata
kredit Rp. 44,1 juta/debitur serta nilai NPL sebesar 3,9%. Di urutan ketiga adalah
BNI dengan total plafond sebesar Rp. 15,23 triliun, debiturnya sebanyak 215.178
UMK, dengan rata-rata kredit Rp. 70,8 juta/debitur serta nilai NPL sebesar 3,8%.
Selanjutnya berturut-turut yaitu BTN dengan plafond Rp. 4,56 triliun, BSM
dengan plafond Rp. 3,87 triliun, Bank Bukopin dengan plafond 1,81 triliun dan
BNI Syariah dengan plafond Rp. 306.019 miliar. Secara keseluruhan, nilai Non
Performing Loan (NPL) penyaluran KUR oleh bank pelaksana ini masih dibawah
5% yaitu sebesar 3,6%. Diharapkan pada periode-periode berikutnya nilai NPL
pada bank yang masih di atas 5% bisa turun sehingga penyalurannya lebih tepat
Tabel 2.1 Realisasi dan NPL Penyaluran KUR Bank Nasional (30 September 2014)
NO BANK
REALISASI PENYALURAN KUR
NPL (%) Plafond
(Rp juta)
Outstanding
(Rp juta) Debitur
Rata-rata Kredit (Rp juta)
1 BNI 15,238,602 3,478,169 215,178 70.8 3.8
2 BRI (KUR Ritel) 20,094,974 7,616,531 114,591 175.4 3.4
3 BRI (KUR Mikro) 89,971,641 23,226,308 10,901,101 8.3 2.0
4 BANK MANDIRI 16,857,192 6,654,876 382,124 44.1 3.9
5 BTN 4,567,269 1,715,613 25,104 181.9 11.9
6 BUKOPIN 1,810,662 528,715 12,114 149.5 5.4
7 BSM 3,871,659 1,278,982 59,164 65.4 20.0
8 BNI SYARIAH 306,019 140,676 1,376 222.4 2.9
TOTAL 152,718,020 44,639,870 11,710,752 13.0 3.6 Sumber : Komite Kredit Usaha Rakyat (KUR) Nasional, 2014
Dilihat dari sisi sektor ekonomi hingga Bulan September 2014,
penyaluran KUR oleh Bank Pelaksana masih didominasi oleh sektor
perdagangan. Penyaluran disektor ini mencapai Rp. 95,1 triliun dengan jumlah
debitur UMKMK sebesar 7,81 juta debitur. Sektor pertanian menjadi sektor
kedua yang terbesar menyerap KUR dari bank pelaksana yaitu sebesar Rp. 29,41
triliun dengan jumlah debitur mencapai 1,92 juta debitur, dan diikuti oleh
Tabel 2.2 Realisasi KUR Menurut Sektor Ekonomi (30 September 2014)
NO SEKTOR EKONOMI
TOTAL Plafon
(Rp juta)
Outstanding
(Rp juta) Debitur
1 Pertanian 29,419,457 10,728,385 1,927,170
2 Perikanan 921,816 193,257 16,511
3 Pertambangan 140,452 57,451 4,879
4 Industri pengolahan 4,708,579 1,706,453 259,850
5 Listrik, gas dan air 88,899 35,227 3,148
6 Konstruksi 2,170,757 513,534 13,042
7 Perdagangan 95,194,082 29,380,391 7,814,392
8 Penyediaan akomodasi 1,225,043 339,625 48,973
9 Transportasi 2,239,404 925,295 62,467
10 Perantara keuangan 1,140,894 282,723 7,620
11 usaha persewaan 8,245,066 3,149,407 443,321
12 Adm. Pemerintahan 59,386 36,321 3,440
13 Jasa pendidikan 95,706 22,732 747
14 Jasa kesehatan 413,915 97,663 3,406
15 Jasa kemasyarakatan 4,644,406 1,044,513 116,355
16 Jasa perorangan 163,339 44,676 1,303
17 Badan internasional 75 - 1
18 Lainnya 17,445,724 1,789,336 1,180,218
Total 168,317,001 50,346,989 11,906,844
Dari sebaran wilayahnya, penyerapan KUR masih terkonsentrasi di Pulau
Jawa. Provinsi Jawa Tengah dan Jawa Timur dengan plafond masing-masing Rp.
27,01 triliun dan Rp. 25,6 triliun. Jawa Tengah masih merupakan provinsi
terbesar yang menyerap KUR dari Bank Pelaksana. Diharapkan dengan adanya
Tabel 2.3 Realisasi KUR Menurut Propinsi (30 September 2014)
NO PROVINSI
TOTAL TOTAL
(Rp juta)
Outstanding
(Rp juta) Debitur
1 NANGGROE ACEH
DARUSSALAM 2,615,992 690,957 184,427
2 SUMATERA UTARA 8,269,326 2,763,994 482,065
3 SUMATERA BARAT 5,400,996 1,740,472 283,926
4 RIAU 4,624,015 1,575,708 194,101
5 JAMBI 2,675,048 786,409 156,502
6 SUMATERA SELATAN 6,002,537 2,182,423 217,814
7 BENGKULU 1,232,813 373,736 90,000
8 LAMPUNG 3,736,831 1,055,471 284,164
9 KEPULAUAN RIAU 1,175,382 409,845 41,769
10 BANGKA BELITUNG 600,415 202,535 37,287
11 DKI JAKARTA 7,712,991 2,191,743 281,466
12 JAWA BARAT 21,792,116 6,214,639 1,713,681
13 JAWA TENGAH 27,011,330 7,269,075 2,762,851
14 D.I. YOGYAKARTA 3,406,766 1,038,859 306,905
15 JAWA TIMUR 25,613,923 7,045,469 2,092,546
16 BANTEN 3,487,919 977,848 196,275
17 BALI 3,756,490 1,182,243 273,409
18 NTB 2,180,198 645,899 185,582
19 NTT 1,798,312 537,284 120,964
20 KALIMANTAN BARAT 3,732,015 1,733,428 133,952
21 KALIMANTAN TENGAH 2,541,859 890,251 115,454
22 KALIMANTAN SELATAN 4,100,988 1,493,819 223,104
23 KALIMANTAN TIMUR 4,224,612 1,419,15
