Sumber : Hasil Pengolahan SPSS 16.0 Tahun 2015 Dari gambar 4.12 adalah grafik scatterplot yang menunjukan bahwa data
tersebar di atas dan di bawah angka 0 Nol pada sumbu Y dan tidak terdapat suatu pola yang jelas pada penyebaran data tersebut. Hal ini berarti tidak terjadi
heteroskedastisitas pada model persamaan regresi, sehingga model regresi layak digunakan untuk memprediksi minat pedagang pasar parung dalam
memafaatkan fasilitas pembiayaan di BMT UGT Sidogiri berdasarkan variabel yang mempengaruhinya.
5. Analisis Regresi Linear Berganda
Teknik analisis data dalam penelitian ini menggunakan metode analisis regresi linear untuk pembuktian hipotesis penelitian, yaitu untuk menguji
pengaruh variabel-variabel independen terhadap variabel dependen. Analisis ini menggunakan input berdasarkan data primer yang diperoleh dari lembar
kuesioner yang telah tersebar ke 108 responden. Perhitungan statistik dalam penelitian ini menggunaka aplikasi berbasis Windows yaitu SPSS versi 16.0.
Tabel 4.12 Hasil Analisis Regresi Linear Berganda
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients T
Sig. Collinearity
Statistics B
Std. Error
Beta Tolerance VIF
1 Constant
-7.481 .049
- 153.497
.000 VAR
PELAYANAN .331
.003 .876 109.949 .000
.646 1.547 VAR
PROMOSI .076
.003 .186 23.284 .000
.646 1.547 b. Dependent Variable: Standardized Predicted
Value Sumber : Hasil Pengolahan SPSS 16.0 Tahun 2015
Berdasarkan tabel 4.12 di atas, dapat diperoleh hasil persamaan regresi sebagai berikut :
Y = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ e Y = -7,481 + 0,331 X
1
+ 0,076 X
2
+ e a. nilai konstanta a sebesar -7,481 dapat diartikan bahwa nilai Y akan bernilai
-7,481 jika semua variabel independen masing masing-bernilai nol. b. Koefisien regresi untuk X
1
, yaitu pelayanan sebesar 0,331 menyatakan bahwa setiap kenaikan variabel pelayanan sebesar 1 akan menaikan fasilitas
pembiayaan sebesar 0,331. Semakin meningkat variabel pelayanan maka akan diikuti dengan meningkatnya fasilitas pembiayaan.
c. Koefisien regrasi untuk X
2
, yaitu promosi sebesar 0,076 menyatakan bahwa setiap kenaikan variabel promosi sebesar 1 akan menaikan fasilitas pembiayaan
sebesar 0, 076. Semakin meningkat variabel promosi maka akan diikuti dengan meningkatnya fasilitas pembiayaan.
