Evaluasi Ekonometrika Hasil Penelitian

Berdasarkan pada tabel 4.34 terlihat bahwa partisipasi dalam pemanfaatan usaha atau jasa di KPRI Mandiri kategori sangat tinggi sebesar 41, 29 dalam kategori tinggi, dan 30 termasuk dalam kategori rendah. Dengan demikian indikator partisipasi dalam pemanfaatan usaha atau jasa anggota di KPRI Mandiri termasuk dalam kategori tinggi.

4.1.6. Evaluasi Ekonometrika

Evaluasi Ekonometrika digunakan untuk mengetahui apakah model regresi yang diperoleh mengalami penyimpangan terhadap asumsi klasik atau tidak. Uji asumsi klasik adalah persyaratan statistik yang harus dipenuhi pada analisis regresi linear berganda yang berbasis ordinary least square OLS. Jadi analisis regresi yang tidak berdasarkan OLS tidak memerlukan persyaratan asumsi klasik, misalnya regresi ordinal. Demikian juga tidak semua uji asumsi klasik harus dilakukan pada analisis regresi linear, misalnya uji multikolinearitas tidak dapat dipergunakan pada analisis regresi linear sederhana dan uji autokorelasi tidak perlu diterapkan pada data cross sectional Kurnia, 2010. Model regresi dapat menghasilkan estimator linier tidak bias yang terbaik atau dikenal dengan istilah BLUE Best Linear Unbiased Estimator, BLUE dapat dicapai apabila memenuhi syarat asumsi klasik. Dengan terpenuhinya asumsi tersebut, maka hasil yang diperoleh dapat lebih akurat dan mendekati atau sama dengan kenyataan. Uji asumsi klasik dilakukan sebelum uji hipotesis, hal ini dimaksudkan untuk mengetahui apakah model yang dipakai tersebut relevan ataukah tidak karena akan dijadikan sebagai prediksi. Evaluasi Ekonometrika yang digunakan adalah :

4.1.4.1. Uji Normalitas

Pengujian uji normalitas dapat dilakukan dengan menggunakan grafik normal P-P plot. Grafik tersebut menunjukkan apakah residual terdistribusi normal atau tidak. Grafik normal P-P plot dapat dicari untuk mengetahui normalitas data penelitian semua variable jika titik – titik yang dihasilkan mendekati garis diagonal. Sehingga dapat disimpulkan data tersebut berdistribusi normal. Berikut ini adalah gambar grafik P-P plot nya. Gambar 4.1 Grafik P-P Plot Normalitas P-P plot pengujian normalitas model regresi Terlihat bahwa titik-titik yang terbentuk mendekati garis diagonal yang berarti data berdistribusi normal. 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 Observed Cum Prob 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 Expect ed Cum Prob Dependent Variable: Partisipasi anggota Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual

4.1.4.2. Uji Multikolinearitas

Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui adanya hubungan linier yang pasti diantara beberapa atau semua variabel bebas yang menjelaskan model regresi. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel bebas. Salah satu cara untuk mengetahui ada tidaknya multikolinieritas pada suatu model regresi adalah dengan melihat nilai Tolerance dan VIF Variance Inflation Factor. Jika nilai tolerance 0,10 dan VIF 10, maka dapat diartikan bahwa tidak terdapat multikolieritas pada penelitian tersebut, dan sebaliknya jika nilai tolerance 0,10 dan VIF 10 maka terjadi multikolinieritas. Tabel 4.35 Uji Multikolinieritas Sumber : Data penelitian diolah, 2011 . Berdasarkan tampilan output di atas, hasil perhitungan nilai Tolerance menunjukkan tidak ada variabel independen yang memiliki nilai Tolerance kurang dari 0,10. Hasil perhitungan nilai Variance Inflation Factor VIF juga menunjukkan hal yang sama, tidak ada satu variabel independen yang memiliki nilai VIF lebih dari 10. Jadi dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolinieritas antar variabel independen dalam model regresi. Coefficients a -34.615 12.327 -2.808 .006 .371 .156 .186 2.379 .020 .267 .778 1.286 .294 .111 .231 2.654 .010 .295 .629 1.591 .225 .089 .245 2.523 .014 .281 .506 1.977 .248 .080 .265 3.083 .003 .337 .646 1.548 .361 .093 .287 3.876 .000 .411 .871 1.148 Constant Pengetahuan Perkoperasian Minat berkoperasi Kepercayaan anggota Komitmen organisasi Kualitas pelayanan Model 1 B Std. Error Unstandardized Coefficients Beta Standardized Coefficients t Sig. Partial Correlations Tolerance VIF Collinearity Statistics Dependent Variable: Partisipasi anggota a.

4.1.4.3. Uji Heteroskedastisitas

Pengujian ini dapat dilihat dari grafik Multivariate Standardized Scatter Plot melalui program SPSS for Windows Release 16. Model yang bebas dari heteroskedastisitas, memiliki grafik scatter plot dengan pola titik-titik yang menyebar. Hasil uji heteroskedastisitas dapat dilihat pada gambar berikut ini : Gambar 4.2 Scatterplot Heteroskedastisitas Terlihat pada gambar 1.2 berdasarkan gambar uji heteroskedastisitas di atas menunjukkan bahwa grafik Scatterplot dengan pola titik – titik yang menyebar di sekitar nol. Jadi tidak terjadi Heteroskedastisitas. Dari uji asumsi klasik di atas dapat diambil kesimpulan bahwa model regresi yang diperoleh efektif digunakan untuk menyatakan pengetahuan perkoperasian, minat berkoperasi, kepercayaan anggota, komitmen organisasi, dan -4 -2 2 4 Regression Standardized Predicted Value -4 -2 2 4 Regress ion Stude ntized Residual Dependent Variable: Partisipasi anggota Scatterplot kualitas pelayanan terhadap partisipasi anggota di KPRI Mandiri Kecamatan Kedungwuni-Karangdadap Kabupaten Pekalongan.

4.1.6. Regresi