68
E. Uji Regresi Linier Berganda
1. Persamaan Regresi Linear Berganda
Tabel 4.7 Hasil Uji Regresi Linear Berganda
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Tolerance
VIF 1
Constant 26,463
1,197 22,100
,000 Dummy DP
,480 ,293
,728 1,639
,113 ,088
11,343 Inflasi
,061 ,051
,348 1,185
,247 ,201
4,971 BI rate
-,103 ,237
-,262 -,433
,668 ,047
21,068 a. Dependent Variable: Ln Pembiayaan Kendaraan Bermotor
Dari output data hasil olahan SPSS dalam kolom coefficients B diperoleh model regresi linear berganda sebagai berikut:
Y = 26,463 + 0,480 X
1
+ 0,061 X
2
+ -0,103 X
3
Untuk dapat membaca koefisien regresi yang dimiliki oleh variabel bebas dapat menggunakan kolom t dengan membandingkan nilai nyata t
hitung lebih besar dari alpha yang ditetapkan yaitu 0,05. Jika diperoleh nilai nyata t hitung α 0,05, maka H
o
ditolak yang artinya terdapat pengaruh X terhadap Y. Dari hasil perbandingan nyata tersebut, diketahui bahwa ternyata
dari ketiga variabel bebas tidak berpengaruh terhadap variabel terikat Pembiayaan Kendaraan Bermotor. Hal ini disebabkan oleh besarnya nilai
nyata t hitung yang melebihi dari taraf alpha yang telah ditetapkan 0,05.
69
Dari hasil olahan data yang diperoleh, maka model regresi linier berganda di atas dapat diinterpretasikan sebagai berikut:
a. Nilai koefisien konstanta adalah 26,463. Hal ini dapat diartikan, apabila nilai variabel bebas konstan, maka besar nilai variabel terikat menjadi
26,463. b. Variabel X
1
Dummy DP memiliki tingkat nyata t hitung 0,113 dengan taraf alpha 0,05. Karena nilai t hitung 0,05, maka variabel dummy DP
tidak memilki pengaruh nyata terhadap variabel pembiayaan kendaraan bermotor. Nilai koefisien beta positif 0,480, diartikan bahwa jika
variabel X
1
memilki pengaruh nyata terhadap variabel Y, maka jika terjadi peningkatan jumlah uang muka Dp, hal ini akan meningkatkan
jumlah pembiayaan bermotor sebesar 0,480. c. Variabel X
2
inflasi memilki tingkat nyata t hitung 0,247 dengan taraf alpha 0,05. Karena nilai t hitung 0,05, maka variabel inflasi tidak
memilki pengaruh nyata terhadap variabel pembiayaan kendaraan bermotor. Nilai koefisien beta positif 0,061, diartikan bahwa jika
variabel X
2
memilki pengaruh nyata terhadap variabel Y, maka jika terjadi peningkatan inflasi, hal ini akan meningkatkan jumlah
pembiayaan kendaraan bermotor sebesar 0,061. d. Variabel X
3
BI rate memilki tingkat nyata t hitung 0,668 dengan taraf alpha 0,05. Karena nilai t hitung 0,05, maka variabel BI rate tidak
memiliki pengaruh nyata terhadap variabel pembiayaan kendaraan
70
bermotor. Nilai koefisien beta negatif -0,103, diartikan bahwa jika variabel X
3
memilki pengaruh nyata terhadap variabel Y, maka jika terjadi peningkatan BI rate, hal ini akan menurunkan jumlah
pembiayaan kendaraan bermotor sebesar 0,103.
2. Koefisien Determinasi
Untuk mengetahui hubungan antara variabel bebas dengan variabel terikat akan dihitung dengan menggunakan software SPSS 19 sebagai berikut:
Tabel 4.8 Uji Koefisien Determinasi
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 ,740
a
,548 ,496
,21818 ,845
a. Predictors: Constant, BI rate, Inflasi, Dummy DP b. Dependent Variable: Ln Pembiayaan Kendaraan Bermotor
Dari tabel tersebut, diketahui nilai Adjusted R Square = 0,496 yang berarti 49,6. Hal ini menunjukkan bahwa variabel Dummy DP X
1
, inflasi X
2
, dan BI rate X3 memiliki kontribusi sebesar 49,6 terhadap Pembiayaan Kendaraan
Bermotor Y, sedangkan sisanya 50,4 100 - 49,6 dijelaskan oleh variabel lain di luar variabel bebas yang digunakan atau dipengaruhi oleh faktor lain
seperti gajipendapatan nasabah, analisis profitabilitas dari tiap-tiap nasabah dan lain-lain. Adapun nilai R = 0,548 menunjukkan bahwa antara Dummy DP X
1
, inflasi X
2
, dan BI rate X3 memiliki hubungan yang sangat kuat terhadap pembiayaan kendaraan bermotor Y.
Kategori