Teknik Pengumpulan Data Teknik Analisis Data
d. Menguji autokorelasi Uji autokorelasi digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya
penyimpangan asumsi klasik autokorelasi, yaitu korelasi yang terjadi antara residual pada satu pengamatan dengan pengamatan lain pada
model regresi. Dalam upaya mendeteksi adanya autokorelasi dalam model regresi yang digunakan bias dilakukan dengan menggunakan
Run – test pada SPSS 20.
3. Menentukan model regresi panel Teknik analisis regresi yang digunakan dalam penelitian ini adalah
analisis regresi data panel karena dalam penelitian ini digunakan 11 koperasi simpan pinjam dan konsumsi pada koperasi Guru dan Karyawan
SMA – SMK Negeri Kota Yogyakarta yang diamati dengan kurun waktu
3 tahun pengamatan yaitu tahun 2011 –2013.Regresi data panel adalah
regresi dengan data yang memiliki dimensi waktu dan dimensi ruang. Dalam regresi data panel digunakan dengan data cross-section dan juga
data time sariesSuharjo, 2008: 131. Ada tiga model yang dapat digunakan untuk menentukan
persamaan regresi data panel yaitu: a. Model common effect, yaitu metode yang hanya menkobinasikan data
time saries dan cross section. Dalam metode ini tidak memperhatikan
dimensi individual maupun waktu dan dapat diasumsikan bahwa perilaku data antar perusahaan sama dalam berbagai rentan waktu.
Model persamaan common effect sebagai berikut:
SHU = α
1
+ β
2
MS
1it
+ β
3
VU
2it
+ β
4
JA
3it
+ e Dimana :
SHU Y = Sisa Hasil Usaha.
α
1
= Konstanta, besar nilai Y jika X=0. Β
2-
β
4
= Koefisien arah regresi, yang menyatakan perubahan nilai Y apabila terjadi perubahan nilai X.
MS X1 = Modal Sendiri . VU X2 = Volume Usaha.
JA X3 = Jumlah Anggota. e
= Error persamaan regresi. Model Fixed effect, yaitu metode dengan menggunakan variabeldummy
untuk menangkap adanya intercept. Metode ini mengasumsikan bahwa koefisien regresi slope tetap antar perusahaan dan antar waktu, namun
intersepnya berbeda antar perusahaan tetapi sama antar waktu. Model persamaan fixed effectsebagai berikut:
SHU = α
1
+ α
1
D
1
+ α
2
D
2
+ α
3
D
3
+ α
4
D
4
+ ……. + α
11
D
11
+ β
1
MS + β
2
VU + β
3
JA + e Dimana :
SHU Y = Sisa Hasil Usaha. α
1
= Konstanta, besar nilai Y jika X=0. Β
1-
β
3
= Koefisien arah regresi, yang menyatakan perubahan nilai Y apabila terjadi perubahan nilai X.
D
2
…D
it
= Variabel dummy untuk sejumlah perusahaan,satu perusahaan D
1
digunakan sebagai perusahaan pembanding.
MS X1 = Modal Sendiri . VU X2 = Volume Usaha.
JA X3 = Jumlah Anggota.
e = Error persamaan regresi.
b. Model random Effect, yaitu metode dengan cara menambahkan variable gangguan error terms yang mungkin saja akan muncul pada
hubungan antar waktu dan antar perusahaan. SHU
= α +
α
1
D
1
+ α
2
D
2
+ α
3
D
3
+ α
4
D
4
+ ……. + α
11
D
11
+ β
1
MS + β
2
VU + β
3
JA + e
Dimana : SHU Y = Sisa Hasil Usaha.
α
1
= Konstanta, besar nilai Y jika X=0. Β
1-
β
5
= Koefisien arah regresi, yang menyatakan perubahan nilai Y apabila terjadi perubahan nilai X.
D
2
…D
it
= Variabel dummy untuk sejumlah perusahaan,satu perusahaan D
1
digunakan sebagai perusahaan pembanding.
MS X1 = Modal Sendiri . VU X2 = Volume Usaha.
JA X3 = Jumlah Anggota e
= Error persamaan regresi.
Dari ketiga model yang telah di estimasi akan dipilih model mana yang paling tepat atau sesuai dengan tujuan penelitian. Ada tiga uji yang
dapat dijadikan alat dalam memilih model regresi data panel yaitu: a. Chow Test
Dilakukan untuk membandingkan atau memilih model mana yang terbaik antara Common Effect dan Fixed Effect.
1 Merumuskan hipotesa: Ho : modelCommon Effectlebih baik dari model fixed effect
Ha : model fixed effect lebih baik dari model Common Effect
2 Mengambil keputusan: Tidak berhasil menolak H
, jika nilai probabilitas signifikansi p ≥
tingkat signifikansi. Berhasil menolak H
, jika nilai probabilitas signifikansi p tingkat signifikansi
.
3 Menarik kesimpulan: Jika tidak berhasil menolak H
o,
maka model Common Effectlebih baik dari model fixed effect
Jika berhasil menolak H
o,
maka model fixed effect lebih baik dari model Common Effect
b. Hausman Test Dilakukan untuk membandingkan atau memilih model mana yang
terbaik antara Fixed Effect dan Random Effect 1 Merumuskan hipotesa:
Ho : modelRandom Effectlebih baik dari model fixed effect Ha : model fixed effect lebih baik dari model Random Effect
2 Mengambil keputusan: Tidak berhasil menolak H
o
jika nilai probabilitas signifikansi p ≥ tingkat signifikansi.
Berhasil menolak H
o
jika nilai probabilitas signifikansi p tingkat signifikansi
.
3 Menarik kesimpulan: Jika tidak berhasil menolak H
o,
maka model Random Effectlebih baik dari model fixed effect
Jika berhasil menolak H
o,
maka model fixed effect lebih baik dari model Random Effect
c. Langrangge Multiplier Test
Dilakukan untuk membandingkan atau memilih model mana yang terbaik antara Common Effect dan Random Effect.
4. Melakukan PengujianHipotesis Secara statistik, uji hipotesis dapat diukur dari uji simultan uji F, uji
parsial uji t, dan nilai koefisien determinasiR
2
. Pengujian ini dilakukan dengan cara sebagai berikut:
a. Menguji Koefisien Determinasi R
2
Koefisien Determinasi R
2
digunakan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai
koefisien determinasi adalah antara nol dan satu. Nilai R
2
yang kecil menunjukkan
kemampuan variabel-variabel
independen dalam
menjelaskan variabel dependen sangat kecil atau terbatas. Jika nilai R
2
mendekati satu, variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel
dependen. Dari sini akan diketahui seberapa besar variabel dependen mampu dijelaskan oleh variabel independen, sedangkan sisanya
dijelaskan oleh sebab-sebab lain diluar model.
b. Melakukan Uji Statistik F Statistik uji F ini dilakukan untuk menguji kemampuan seluruh variable
independen modal sendiri, volume usaha, dan jumlah anggota secara simultan dalam menjelaskan perilaku variable dependen sisa hasil
usaha. Pengujian ini dilakukan dengan langkah – langkah sebagai
berikut: 1 Merumuskan hipotesis
H
o
Modal sendiri, volume usaha, dan jumlah anggota secara simultan tidak berpengaruh terhadap sisa hasil usaha.
H
a
Modal sendiri, volume usaha, dan jumlah anggota secara simultan berpengaruh terhadap sisa hasil usaha.
2 Menentukan tingkat signifikansi α
3 Mengambil keputusan: Tidak berhasil menolak H
o
jika nilai probabilitas signifikansi p ≥ tingkat signifikansi
Berhasil menolak H
o
jika nilai probabilitas signifikansi p tingkat signifikansi
4 Menarik kesimpulan a Jika tidak berhasil menolak H
o
maka secara simultan variabel independen modal sendiri, volume usaha, dan
jumlah anggota tidak berpengaruh terhadap variabel dependen sisa hasil usaha.
b Jika berhasil menolak H
o
, maka secara simultan variabel independen modal sendiri, volume usaha, dan jumlah
anggota berpengaruh terhadap variabel dependen sisa hasil usaha.
c. Melakukan Uji Statistik t Uji Statistik t digunakan untuk mengetahui seberapa jauh pengaruh satu
variabel independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen. Uji statistik t dapat dilihat dari signifikansi nilai t pada masing-
masing variabel dari output penghitungan. Langkah-langkah yang dilakukan sebagai berikut:
1 Merumuskan hipotesis H
: β
; β
1
= 0 Ha:
β ; β
1
≠ 0 H
02
Modal sendiri tidak berpengaruh positif terhadap sisa hasil usaha Ha
2
Modalsendiri berpengaruh positif terhadap sisa hasil usaha H
03
Volume usaha tidak berpengaruh positif terhadap sisa hasil usaha Ha
3
Volume usaha berpengaruh positif terhadapsisa hasil usaha H
04
Jumlah anggota tidak berpengaruh negatif terhadap sisa hasil usaha
Ha
4
Jumlah anggota berpengaruhnegatifterhadap sisa hasil usaha 2 Menentukan tingkat signifikansi
α 3 Mengambil keputusan:
Tidak berhasil menolak Ho jika nilai probabilitas signifikansi p ≥tingkat signifikansi
Berhasil menolakHo jika nilai probabilitas signifikansi p . tingkat signifikansi
4 Menarik kesimpulan
a Jika tidak berhasil menolak Ho
2
, maka modal sendiri tidak berpengaruh positif terhadap sisa hasil usaha.
Jika berhasil menolak Ho
2
, maka modal sendiri berpengaruh positif terhadap sisa hasil usaha.
b Jika tidak berhasil menolak Ho
3
, maka volume usaha tidak berpengaruh positif terhadap sisa hasil usaha.
Jika berhasil menolakHo
3
, maka volume usaha berpengaruh positif terhadap sisa hasil usaha.
c Jika tidak berhasil menolak Ho
4
, maka jumlah anggota tidak berpengaruh negatifterhadap sisa hasil usaha.
Jika berhasil
menolakHo
4
, maka
jumlah anggota
berpengaruhnegatif terhadap sisa hasil usaha.
42