BAB III
METODE PENELITIAN
3.1 Jenis Penelitian
Jenis penelitian yang digunakan yaitu penelitian kuantitatif.Penelitian
kuantitatif adalah penelitian yang menganalisis datanya berbentuk
angka.Sedangkan menurut keadaannya penelitian ini merupakan penelitian ex post facto artinya data dikumpulkan setelah semua kejadian yang dikumpulkan telah selesai berlangsung (Nazir, 2005).
3.2 Objek Penelitian
Menurut Sugiyono (2009) pengertian objek penelitian adalah “Suatu
atribut atau sifat atau nilai dari orang, objek atau kegiatan yang mempunyai
variasi tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk di pelajari dankemudian
ditarik kesimpulannya”. Objek penelitian yang diteliti adalah jumlah anggota,
jumlah simpanan anggota, jumlah aset, jumlah modal dan jumlah pendapatan
terhadap penyaluran kredit pada Koperasi Simpan Pinjam di Kabupaten
Banyumas .
3.3 Jenis Data Yang Diperlukan
Jenis data yang dibutuhkan dalam penelitian ini adalah data
sekunder.Dalam hal ini diperoleh dari Laporan RAT koperasi simpan pinjam
di Banyumas, Dinas Perindustrian, Perdagangan dan Koperasi Kabupaten
3.4 Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang dipergunakan dalam penelitian ini
adalah dengan cara dokumentasi dimana dokumentasi merupakan
pengumpulan data yang bersumber dariarsip/dokumen yang terdapat di
berbagai instansi terkait yaitudari Dinas Perindustrian, Perdagangan dan
Koperasi Kabupaten Banyumas selain itu juga menggunakan data yang
bersumberdari buku kepustakaan, hasil penelitian dan arsip/dokumen
yangberhubungan dengan penelitian ini.
3.5 Populasi dan Sampel
Populasi yang digunakan dalam penilitian ini adalah jenis koperasi
simpan pinjam di wilayah Banyumas yang berjumlah 51 terdiri dari 47
koperasi yang aktif.Sampel adalah sebagian atau wakil dari populasi yang
akan diteliti (Arikunto,2006). Dalam penelitian ini penentuan sampel
dilakukan dengan cara purposive sampling, dengan metode pemilihan sampel berdasarkan pertimbangan (judgement sampling) tertentu, dengan kriteria berikut :
1) Koperasi yang diteliti adalah koperasi jenis simpan pinjam
2) Koperasi yang setiap tahunnya membuat laporan RAT selama periode
tahun 2009-2013 secara berturut-turut
3) Koperasi dipilih oleh Disperindagkop yang memenuhisyarat/berkualitas
Dengan metode tersebut, dari 47 koperasi simpan pinjam di Kabupaten
Banyumas yang masih aktif hanya ada 8 koperasi simpan pinjam yang
memenuhi kriteria.
3.6 Definisi Operaional
Variabel penelitian pada dasarnya adalah segala sesuatu yang
berbentuk apa saja yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari sehingga
diperoleh informasi tentang hal tersebut, kemudian ditarik kesimpulannya
(Sugiyono, 2007). Definisi operasional untuk masing-masing variabel yang
digunakan dalam penelitian ini meliputi :
3.6.1 Variabel Dependen
a) Penyaluran Kredit
Penyaluran kredit merupakan penyediaan uang atau tagihan yang dapat
dipersamakan dengan itu, berdasarkan persetujuan atau kesepakatan
pinjam-meminjam antara koperasi dengan pihak lain yang mewajibkan
pihak peminjam untuk melunasi hutangnya. Penyaluran kredit disini
adalah besarnya nominal pemberian kredit yang dilakukan oleh koperasi
kepada anggotanya untuk kebutuhan modal atau mengembangkan usaha
yang sudah ada. Terdapat pada Laporan RAT dengan nama jumlah kredit
yang tersalurkan atau masih dalam bentuk piutang dan dihitung dalam
3.6.2 Variabel Independen
a) Jumlah anggota koperasi
Banyaknya jumlah anggota masing – masing koperasi simpan pinjam di
Kabupaten Banyumas pada periode tahun 2009 - 2013 yang diukur dengan
satuan orang.
Jumlah Anggota = Σ anggota
b) Jumlah simpanan anggota
Banyaknya jumlah simpanan koperasi simpan pinjam baik berupa
tabungan, giro dan deposito dalam kurun waktu tahun 2009 - 2013 yang
diukur dengan satuan rupiah.Dalam penelitian ini yang digunakan adalah
penjumlahan simpanan pokok dan simpanan wajib.
Jumlah simpanan = simpanan pokok + simpanan wajjib
c) Jumlah aset koperasi
Aset adalah hal yang paling penting dalam koperasi.Pada koperasi, aset
merupakan kekayaan yang dimiliki dan dikelola oleh koperasi untuk
menjalankan kegiatan operasionalnya.
Jumlah aset koperasi = Σ total aktiva
d) Jumlah modal koperasi
Tanpa modal suatu organisasi atau perusahaan tidak akan bisa berjalan
dan modal pinjaman.Jumlah modal disini adalah keseluruhan modal yang
dimiliki koperasi.
Jumlah modal = Modal Sendiri + Modal Luar
e) Jumlah pendapatan
Pendapatan yang timbul sehubungan dengan penjualan produk atau
penyerahan jasa kepada bukan anggota dapat dipandang sebagai
pendapatan usaha sebagaimana lazimnya terdapat pada badan-badan usaha
lainnya.
3.7 Metode Analisis Data 3.7.1 Analisis Deskriptif
Statistik deskriptif digunakan untuk mengetahui karakteristik sampel
dengan menggambarkan variabel-variabel dalam penelitian, yaitu jumlah
anggota, jumlah simpanan anggota, jumlah aset, jumlah modal, jumlah
pendapatan dam penyaluran kredit.Statistik deskriptif meliputi jumlah sampel,
nilai minimum, nilai maximum, nilai rata-rata dan standar deviasi.
3.7.2 Analisis Regresi
Analisis data merupakan proses penyederhanaan data ke dalam bentuk
yang lebih mudah dibaca dan diinterprestasikan. Metode yang dipilih untuk
menganalisis data harus sesuai dengan pola penelitian dan variabel yang akan
diteliti.
Metode analisis dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan
Analisis statistik regresi linier berganda dimaksudkan untuk mengetahui
kuatnya hubungan pengaruh beberapa variabel independen (independent variabel). Adapun model persamaan analisis regresi penelitian ini adalah sebagai berikut (Gujarati, 1995) :
Y= β0+β1X1+β2X2+β3X3+ β4X4+β5X5+ e
Keterangan :
Y = Penyaluran kredit (Variabel Terikat)
β0 = Konstanta
β1,2,3,4,5 = Koefisien variabel bebas, merupakan rata-rata perubahan
per unitvariabel terikat terhadap variabel bebas dengan
asumsi variabelbebas lain konstan.
X1 = Jumlah Anggota
X2 = Jumlah Simpanan Anggota
X3 = Jumlah Aset koperasi
X4 = Jumlah Modal
X5 = Jumlah Pendapatan
e = error, merupakan variabel lain yang juga mempengaruhi
jumlah penyaluran kredit tetapi tidak dimasukkan
sebagai variabel dalam penelitian ini.
3.7.3 Uji Asumsi Klasik
Dalam memperoleh model yang baik maka diperlukan pengujian atas
beberapa asumsi klasik, yaitu uji normalitas, uji multikolinearitas, uji
autokorelasi, dan uji heteroskedastisitas. Sehingga sebelum melakukan
1) Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi,
variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal.Seperti
diketahui bahwa uji t dan F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti
distribusi normal.Kalau asumsi ini dilanggar maka uji statistic menjadi
tidak valid untuk jumlah sampel kecil. Ada dua cara untuk mendeteksi
apakah residual berdistribusi normal atau tidak yaitu dengan analisis grafik
dan uji statistik.
Analisis grafik, salah satu cara termudah untuk melihat normalitas
residual adalah dengan melihat grafik histogram yang membandingkan
antara data observasi dengan distribusi yang mendeteksi distribusi normal
tapi dapat menyesatkan khususnya untuk jumlah sampel yang kecil.
Metode yag lebih handal adalah dengan melihat normal probability plot
yang membandingkan distribusi komulatif dari distribusi normal. Distribusi
normal akan membentuk satu garis lurus diagonal dan ploting data residual
akan dibandingkan dengan garis diagonal. Jika distribusi data residual akan
dibandingkan dengan garis normal, maka garis yang menggambarkan dan
sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya.
Uji normalitas dengan grafik dapat menyesatkan kalau tidak hati-hati
secara visual kelihatan normal, padahal secara statistik bisa sebaliknya.Uji
statistik sederhana dapat dilakukan dengan melihat nilai kurtoris dan
skewness dari residual. Selain dengan perhitungan nilai kurtoris dan
skewsness dapat juga digunakan uji statistic non parametric
H0 : Data residual berdistribusikan normal
HA : Data residual tidak berdistribusi normal
Pedoman pengambilan keputusan :
1. Nilai Sig atau signifikan atau nilai probabilitas < 0,05. Distribusi adalah
tidak normal.
2. Nilai Sig atau signifikan atau nilai probabilitas > 0,05. Disrtibusi adalah
normal.
2) Uji Multikolinearitas
Ghozali (2013) menyatakan bahwa untuk mendeteksi ada tidaknya
multikolonieritas dalam suatu model regresi dapat dilakukan melalui :
a) Nilai R2 yang dihasilkan oleh suatu estimasi model regresi empiris
sangat tinggi, tetapi individual variabel independen banyak yang tidak
signifikan mempengaruhi variabel dependen
b) Menganalisis matriks korelasi variabel independen. Jika antar variabel
independen ada kolerasi yang cukup tinggi (umumnya diatas 0,90)
maka hal ini merupakan indikasi adanya multikolonieritas.
c) Multikolonieritas dapat dilihat dari (1) nilai tolerance dan lawannya (2) Variance Inflation Factor (VIF). Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel independen manakah yang dijelaskan oleh variabel
independen lainnya. Nilai cut off yang umum dipakai adalah nilai
tolerance 0,10 atau sama dengan nilai VIF diatas 10. Apabila terhadap variabel independen yang memiliki nilai tolerance kurang dari 0,10 dan nilai VIF kurang dari 10, maka dapat disimpulkan bahwa tidak ada
3). Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model
regresi linier ada korelasi antara kesalahan penganggu pada periode t
dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 (sebelumnya).Jika terjadi
korelasi, maka dinamakan ada problem autokorelasi. Autokorelasi
muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu
sama lainnya. Masalah ini timbul karena residual (kesalahan pengganggu)
tidak bebas dari satu observasi ke observasi lainnya. Hal ini sering
ditemukan pada data runtun waktu (time series) karena “gangguan” pada
seseorang individu/kelompok cenderung mempengaruhi “gangguan” pada
individu/kelompok yang sama pada periode berikutnya.
Pada data cross section (silang waktu), masalah autokorelasi relative
jarang terjadi karena “gangguan” pada observasi yang berbeda berasal
dari individu, kelompok yang berbeda. Model regresi yang baik adalah
regresi yang bebas dari autokorelasi. Ada beberapa cara yang dapat
digunakan untuk mendeteksi ada atau tidaknya autokorelasi.
Uji Durbin Watson hanya digunakan untuk autokorelasi tingkat 1
(first order autocorrelation)dan mensyaratkan adanya intercept
(konstanta) dalam model regresi dan tidak ada varibel lag diantara variabel independen (Ghozali, 2013). Hipotesis yang akan diuji adalah :
H0 : Tidak ada autokorelasi ( r = 0)
Hipotesis 0 Keputusan Jika
Tidak ada autokorelasi positif Tolak 0 < d < dl
Tidak ada autokorelasi positif No decision dl≤ d ≤ du
Tidak ada autokorelasi negative Tolak 4 – dl < d < 4 Tidak ada autokorelasi negative No decision 4 –du ≤ d ≤ 4 –
dl Tidak ada autokorelasi, positif
atau negative
Tidak ditolak du < d < 4 – du
4). Uji Heteroskesdastisitas
Uji heteroskesdastisitas bertujuan menguji apakah dalam model
regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual dari suatu pengamatan
ke pengamatan yang lain. Jika varians dan residual 1 pengamatan ke
pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika
berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang
tidak terjadi heterokedastisitas.Kebanyakan data crossection mengandung
situasi heteroskesdatisitas karena data ini menghimpun data yang
mewakili berbagai ukuran (kecil, sedang, besar).
Salah satu cara untuk mengujinya yaitu dengan cara menggunakan
Uji Gletjser yaitu uji yang dilakukan dengan meregres nilai absolut
residual terhadap variabel independen. Kriteria yang digunakan dalam
pengambilan keputusan pada uji glejser adalah Jika nilai signifikan antara
varibael independen dengan absolute residual lebih dari 0,05 maka tidak
3.7.4 Koefisien Determinasi ( )
Koefisien determinasi (R2) pada intinya untuk mengukur seberapa jauh
model dalam menerangkan variasi variabel independen. Nilai koefisien
determinasi diantara nol dan satu. Nilai R2 yang kecil berarti kemampuan
variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen
amat terbatas. Nilai yang mendekati 1 berarti variabel-variabel independen
memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi
variasi variabel dependen. Secara umum koefisien determinasi untuk data
silang (cross section) relatif rendah karena adanya variasi yang besar antara
masing-masing pengamatan sedangkan untuk data runtut waktu (time series)
biasanya mempunyai nilai koefisien determinasi yang tinggi ( Ghozali, 2013).
3.7.5 Uji t (Parsial)
Uji t dilakukan pada pengujian hipotesis secara parsial, untuk
mengetahui ada tidaknya pengaruh variabel independen secara individual
terhadap variabel dependen.
Pengujian hipotesis satu arah, sebagai berikut :
a) Hipotesis 1
Ho : β1≤ 0, artinya jumlah anggota tidak berpengaruh positif dan
signifikan terhadap penyaluran kredit.
Ha : β1 > 0, artinya jumlah anggota berpengaruh positif dan signifikan
b) Hipotesis 2
Ho : β2≤ 0, artinya jumlah simpanan anggota tidak berpengaruh positif
dan signifikan terhadap penyaluran kredit.
Ha : β2 > 0, artinya jumlah simpanan anggota berpengaruh positif dan
signifikan terhadap penyaluran kredit.
c) Hipotesis 3
Ho : β3 ≤ 0, artinya jumlah aset koperasi tidak berpengaruh positif dan
signifikan terhadap penyaluran kredit.
Ha : β3 > 0, artinya jumlah aset koperasi berpengaruh positif dan
signifikan terhadap penyaluran kredit.
d) Hipotesis 4
Ho : β4 ≤ 0, artinya jumlah modal tidak berpengaruh positif dan
signifikan terhadap penyaluran kredit.
Ha : β4 > 0, artinya jumlah modal berpengaruh positif dan signifikan
terhadap penyaluran.
e) Hipotesis 5
Ho : β5 ≤ 0, artinya jumlah pendapatan tidak berpengaruh positif dan
signifikan terhadap penyaluran kredit.
Ha : β5 > 0, artinya jumlah pendapatan berpengaruh positif dan signifikan
terhadap penyaluran
Untuk mengetahui apakah variabel bebas secara parsial berpengaruh
signifikan terhadap variabel terikat digunakan kriteria pengujian sebagai
1) Taraf signifikan (α = 0,05)
2) Mencari nilai thitung digunakan rumus (Muhammad, 2011) :
t
hitung=
Keterangan :
b = Koefisien Regresi
S = Standar error
3) Mencari ttabel
Besarnya nilai ttabel dapat diperoleh dari tabel t dengan menentukan nilai df
(degree of freedom).
Besarnya nilai df atau derajat kebebasan dapat dihitung dengan cara :
df = n – k
Keterangan :
df = derajat kebebasan
n = banyaknya sampel
k = banyaknya variabel (bebas dan terikat)
4) Apabila thitung> ttabel, maka Ho ditolak dan Ha diterima.
5) Apabila thitung≤ ttabel, maka Ho diterima dan Ha ditolak.
6) Kurva Normal :
Daerah Penerimaan Daerah Penolakan
Ho
Ho
Ttabel
3.7.6 Uji F (Overall Significance Test)
Dalam uji F ini dilakukan untuk melihat pengaruh variabel-variabel
secara keseluruhan terhadap variabel dependen. Hipotesis dalam pengujian ini
adalah sebagai berikut:
1) Merumuskan Hipotesis
Ho : β1, β2,β3, β4, β5 ≤ 0, artinya secara simultan tidak ada pengaruh
signifikan dari variabel bebas, yaitu jumlah anggota, jumlah
simpanan anggota, jumlah aset, jumlah modal dan jumlah
pendapatan terhadap variabel terikat yaitu penyaluran kredit.
Ha : β1, β2, β3, β4, β5 > 0, artinya secara simultan tidak ada pengaruh
signifikan dari variabel bebas, yaitu jumlah anggota, jumlah
simpanan anggota, jumlah aset, jumlah modal dan jumlah
pendapatan terhadap penyaluran kredit.
Untuk mengetahui apakah variabel bebas secara bersama-sama
berpengaruh signifikan terhadap variabel terikat digunakan kriteria
pengujian sebagai berikut :
1) Taraf signifikan (α = 0,05)
2) Mencari nilai Fhitung digunakan rumus (Suharyadi, 2004):
=
Keterangan:
R² : Koefisen determinasi
K : jumlah variabel
3) Mencari nilai Ftabel
Besarnya nilai Ftabel dapat diperoleh dari tabel F dengan menentukan
nilai df (degree of freedom).
Besarnya nilai df atau derajat kebebasan dapat dihitung dengan cara :
df1 = k-1
df2 = n-k
Keterangan :
df = derajat kebebasan
n = banyaknya sampel
k = banyaknya variabel (bebas dan terikat)
Fhitung selanjutnya dibandingkan dengan Ftabel
1. Apabila Fhitung> Ftabel, maka Ho ditolak dan Ha diterima
2. Apabila Fhitung ≤ Ftabel, maka Ho diterima dan Ha ditolak.
3. Kurva Normal :
Daerah penerimaan Daerah
Ho Penolakan Ho
Ftabel
