3.4.2 Teknik Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu meliputi :
a. Dokumentasi
Yaitu teknik pengumpulan data dengan cara mempelajari, mencatat dan menganalisa dokumen laporan keuangan Koperasi Karyawan Mandiri
Perum Damri UABK Surabaya dari tahun pengamatan tahun 2007 sampai dengan tahun 2012.
b. Observasi
Yaitu teknik pengumpulan data dengan jalan mengadakan pengamatan secara langsung terhadap obyek yang akan diteliti, hal ini sangat
membantu dalam suatu kegiatan pengumpulan, pengolahan, penyajian, dan analisis data yang dilakukan dengan metode ilmiah yang hasilnya
dapat memberikan suatu kesimpulan yang berguna bagi semua pihak.
3.5 Teknik Analisis dan Uji Hipotesis
3.5.1 Teknik Analisis
Pengujian hipotesis dilakukan dengan menggunakan metode statistik Regresi Linier Berganda bertujuan untuk memprediksi kekuatan pengaruh
antara variabel bebas dan variabel tidak bebas. Rumus yang digunakan pada Regresi Linier Berganda adalah sebagai berikut :
Y = β + β
1
X
1
+ β
2
X
2
+ β
3
X
3
+ e
i
…………………. [Anonim, 2013 : L-19]
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Keterangan : Y
= Sisa Hasil Usaha
X
1
= Jumlah Anggota
X
2
= Jumlah Pinjaman
X
3
= Jumlah Modal Kerja
β =
Konstanta β
1
β
2
β
3
= Koefisien regresi
e
i
= Faktor pengganggu
i =
1,2,3 ……….. n : pengamatan ke i sampai ke n
3.5.2 Uji Normalitas
Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah suatu data mengikuti sebaran normal atau tidak. Untuk mengetahui apakah data tersebut
mengikuti sebaran normal dapat dilakukan dengan berbagai metode, diantaranya adalah metode Kolmogorov-Smirnov. Pedoman dalam mengambil
keputusan apakah sebuah distribusi data mengikuti distribusi normal adalah: a.
Jika nilai signifikansi nilai probabilitasnya lebih kecil dari 5 maka distribusi adalah tidak normal.
b. Jika nilai signifikansi nilai probabilitasnya lebih besar dari 5 maka
distribusi adalah normal [Sumarsono, 2004 : 41-43].
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
3.5.3 Uji Asumsi Klasik
Persamaan regresi tersebut harus bersifat BLUE Best Linier Unbiesed Estimation, artinya pengambilan keputusan melalui uji F dan uji t tidak boleh
bias. Untuk menghasilkan pengambilan keputusan yang BLUE maka harus memenuhi persyaratan sebagai berikut :
1. Multikolonieritas
Uji multikolonieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas atau independen. Model
regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara sesama variabel independen. Untuk mendeteksi ada tidaknya multikolonieritas :
a. Nilai R yang dihasilkan oleh suatu estimasi model regresi empiris
sangat tinggi, tetapi secara individual variabel-variabel bebas banyak yang tidak signifikan mempengaruhi variabel terikat.
b. Jika diantara dua variabel independen memiliki korelasi yang spesifik
maka di dalam model regresi tersebut terdapat multikolonieritas. c.
Multikolonieritas dapat dilihat dari 1 nilai tolerance dari lawannya 2 variance inflation factor VIF. Kedua ukuran ini menunjukkan
setiap variabel bebas manakah yang dijelaskan oleh variabel bebas lainnya. Tolerance mengukur variabilitas variabel independen yang
terpilih yang tidak dapat dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Jadi nilai tolerance yang rendah sama dengan nilai VIF yang tinggi
karena VIF = 1tolerance dan menunjukkan adanya kolonieritas yang
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
tinggi. Nilai cut off yang umum dipakai adalah nilai VIF 10 maka terjadi multikolinieritas [Ghozali, 2006 : 91].
2. Autokorelasi
Autokorelasi digunakan untuk menguji suatu model apakah antara variabel penganggu masing-masing variabel bebas saling mempengaruhi.
Untuk mengetahui apakah pada model regresi mengandung autokorelasi dapat digunakan pendekatan D-W Durbin Watson. Menurut Singgih
Santoso [2001], kriteria autokorelasi ada 3 yaitu : Nilai D-W dibawah -2 berarti diindikasikan ada autokorelasi positif.
Nilai D-W diantara -2 sampai 2 berarti diindikasikan tidak ada autokorelasi.
Nilai D-W diatas 2 berarti diindikasikan ada autokorelasi negatif. 3.
Heterokedastisitas Perhitungan ada tidaknya gejala ini dapat dilakukan dengan cara
menentukan formulasi regresi linier berganda dengan menggunakan residual sebagai indikator terikat. Hal ini didefinisikan dengan cara
menghitung korelasi Rank Spearmen antara residual dengan seluruh variabel bebas terhadap residual lebih besar dari level of signifikan 0,05,
maka tidak terdapat gejala heterokedasitas [Ghozali, 2006 : 125].
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
3.5.4 Uji Hipotesis
Kategori