Jaminan Usaha Uji T Pembahasan

Pengukuran variabel dengan menggunakan skala rasio dan dinyatakan dalam rupiah. Dan selanjutnya dinyatakan sebagai variabel bebas X 1 .

c. Jaminan Usaha

Jaminan usaha adalah jaminan yang bersifat materil. Jaminan yang bersifat materil misalnya bangunan, tanah, kendaraan, surat berharga, dan perhiasan, Pengukuran variabel dengan menggunakan skala rasio dan dinyatakan dalam rupiah. Dan selanjutnya dinyatakan sebagai variabel bebas X 2 .

3.2 Teknik Penentuan Sampel

3.2.1 Populasi

Populasi adalah kelompok subjek atau objek yang memiliki cirri-ciri yang atau karakteristik-karakteristik tertentu yang berbeda dengan kelompok subjek atau objek yang lain dan kelompok tersebut akan dikenai generalisasi dari hasil penelitian Sumarsono, 2002, 44. Populasi dalam penelitian ini adalah permohonan kredit jenis kredit investasi yang diterima oleh BPR Gresik selama tahun 2012 sampai 2013 yaitu 40 debitur. Dipilihnya tahun 2012 sampai 2013 berdasarkan pertimbangan bahwa arsip permohonan masih muda diperoleh. Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

3.2.2 Sampel

Sampel adalah bagian dari populasi yang mempunyai cirri dan karakteristik yang sama dengan populasi sumarsono, 2002, 44. Penentuan sampel ini dengan metode simple random sampling yaitu pengambilan sampel bila populasi mempunyai anggota populasi yang tidak homogeny. Ukuran sampel yang dibutuhkan dalam penelitian ini diperoleh dengan menggunakan rumus slovin : ………………………………………………..Umar, 2004:85 Dimana : n = Ukuran sampel N = ukuran populasi E = persen kelonggaran ketidak telitian karena kesalahan pengambilan sampel yang dapat diinginkan, yaitu 5 Maka : = 36 Sehingga jumlah sampel yang digunakan sebanyak 36 debitur. Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

3.3 Teknik Pengumpulan Data

3.3.1 Jenis Data

Jenis data yang diperlukan dalam penelitian ini meliputi data sekunder yaitu data yang bersumber dari data intern Bank Perkreditan Rakyat Gresik yang berupa tabel pengajuan pinjaman dan nilai terealisasi yang telah diolah kembali.

3.3.2 Cara Pengumpulan data

Cara pengumpulan data yang digunakan adalah : a. Observasi Yaitu teknik pengumpulan data, dimana penyusun mengadakan pengamatan langsung ke lokasi kegiatan objek tang diteliti yaitu PD. Bank BPR Gresik. b. Interview Yaitu mengadakan serangkaian Tanya jawab secara langsung dengan pihak yang berwenang untuk memperoleh data informasi yang diharapkan adalah data mengenai Pemberian Kredit Investasi dimana faktor – faktor yang mempengaruhi keputusan dalam pemberian kredit investasi. c. Dokumentasi Yaitu memperoleh data dari dokumen atau arsip tentang objek penelitian yang diperlukan yaitu data – data baik yang menyangkut gambaran umum PD. BPR Gresik, struktur organisasi, tugas dan tanggung jawab, serta jumlah Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. pemberian kredit investasi dan daftar para debitur yang mengajukan krdit investasi. 3.4 Teknik Analisis dan Uji hipotesis 3.4.1 Teknik Analisis

3.4.1.1 Uji Asumsi Klasik

Untuk mengetahui apakah koefisien regresi yang didapat telah selisih benar, dapat diterima, maka perlu melakukan pengujian terhadap kemungkinan adanya pelanggaran asumsi klasik. Penerapan pengujian asumsi klasik regresi linier dilakukan terhadap data residual, kecuali uji asumsi multikolinieritas. Adapun asumsi klasik regresi linier adalah sebagai berikut :

1. Error residual tidak mengalami autokorelasi

Menurut Gujarati 1995 : 201, autokorelasi didefinisikan sebagai korelasi antara data observasi yang diurutkan berdasarkan urut waktu Data time series atau data yang diambil pada waktu tertentu Data cross sectional. Penyimpangan asumsi model klasik yang pertama adalah adanya autokorelasi dalam model regresi. Artinya adanya korelasi antar anggota sampel yang diurutkan berdasarkan waktu Data time series atau data yang diambil pada waktu tertentu. Adanya autokorelasi pada error mengidentifikasikan bahwa ada satu atau beberapa faktor variabel penting yang mempengaruhi variabel terikatr yang Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. tidak dimasukkan kedalam model regresi. Uji autokorelasi yang digunakan adalah Durbin Watson, dengan ketentuan sebagai berikut : Tabel 3.1 : Kriteria Uji Durbin Watson Nilai d Kesimpulan 0 d d L Ada autokorelasi positif d L ≤ d ≤ d U Tidak ada kesimpulan d U d 4- d U Tidak ada autokorelasi 4- d U ≤ d ≤ 4- d L Tidak ada kesimpulan 4- d L d 4 Ada autokorelasi negative Untuk mengetahui ada tidaknya gejala autokorelasi maka perlu dilihat tabel Watson dengan jumlah variabel bebas k dan jumlah data n sehingga diketahui d L dan d U maka dapat diperoleh distribusi daerah keputusan ada tidak terjadi autokorelasi.

2. Ragam dari error residual bersifat homogeny homoskedastik

Maksud dari ragam bersifat homogen adalah bahwa error memiliki nilai ragam yang sama antara error ke-I dan error ke-j. bagaimanapun juga, error sebenarnya berupa data. Hanya saja, sangat sulit atau bahkan tidak mungkin untuk mengetahui nilainya secara pasti. Oleh karena itu, diperlukan suatu penduga data dari error. Data penduga yang paling tepat adalah data residual. Setiap nilai dari data residual diharapkan memiliki nilai ragam yang mirip. http:ineddeni.wordpress.com Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. Jika varians dari residual dari suatu pengamatan ke pengamatan lain berbeda, maka disebut terdapat heterokedastisitas. Metode regresi yang baik seharusnya tidak terjadi heterokedastisitas. Ghozali, 2001 : 60 Identifikasi secara statistic ada atau tidaknya gejala heterokedastisitas dapat dilakukan dengan melakukan Uji Glejser, jika tingkat signifikan p- value lebih besar 5, maka tidak terdapat gejala heteroskedastisitas.

3. Tidak terjadi multikolinieritas antar variabel bebas X

Menurut Ghozali 2005: 91, uji multikoloneritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi antara variabel bebas. Multikorenitas dapat dilihat 1 tolerance dan lawannya 2 variance inflation factor VIF. Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Dalam pengertian sederhana setiap variabel independen menjadi variabel dependen terikat dan diregres terhadap variabel independen lainnya. Tolerance mengukur variabilitas independen yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Jadi nilai tolerance yang rendah sama dengan VIF tinggi karena VIF = 1tolerance. Nilai cut off yang umum dipakai untuk menetukan adanya multikolineritas adalah nilai tolerance 0,10 atau sama dengan VIF 10. Setiap peneliti harus menentukan tingkat kolineritas yang masih dapat ditolerir. Sebagai missal nilai tolerance = 0,10 sama dengan tingkat kolineritas 0,95. Walaupun multikolineritas dapat dideteksi dengan nilai tolerance dan VIF, tetapi kita masih tetap tidak Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. mengetahui variabel-variabel independen mana sajakah yang saling berkolerasi Ghozali,2005:91-92.

4. Error residual menyebar normal dengan rata-rata nol dan suatu ragam

variance tertentu. Statistic uji yang paling sering digunakan untuk menguji asumsi kenormalan error residual adalah Kolmogorov-Smirnov test. Kolmogorov- Smirnov test bekerja dengan cara membandingkan 2 buah distribusisebaran data yaitu distribusi yang dihipotesiskan dan distribusi yang teramati. Distribusi yang dihipotesisikan dalam kasus ini adalah distribusi normal, sedangkan distribusi yang teramati adalah distribusi yang dimiliki oleh data yang sedang diuji. Apabila distribusi yang teramati mirip dengan distribusi yang dihipotesiskan distribusi normal, maka data yang diamati memiliki distribusi sebarannormal. H = Data menyebar normal H 1 = Data tidak menyebar normal Apabila nilai p-value tingkan signifikan lebih besar dari α = 5, maka H diterima yang artinya asumsi kenormalan residual tidak dilanggar http:ineddeni.wordpress.com .

3.4.1.2 Uji Regresi Linier berganda

Penelitian ini menggunakan tekhnik persamaan regresi linier berganda untuk pengaruh antar variabel terikat dengan variabel bebas. Persamaan regresi linier berganda dapat dinyatakan sebagai berikut : Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. Y = B + b 1 x 1 + b 2 x 2 + e Keterangan : Y : variabel terikat yaitu keputusan pemberian kredit investasi X 1 : variabel bebas yaitu target pendapaytan atau laba usaha X 2 : variabel bebbas yaitu jaminan usaha b 1 : koefisien regresi variabel X 1 b 2 : koefisien regresi variabel X 2 e : kesalahan baku b : konstanta

3.4.2 Uji Hipotesis

a. Uji F 1. Uji hipotesis yang pertama adalah uji F, untuk menguji cocok atau tidaknya model regresi yang dihasilkan dengan melihat pengaruh simultan variabel X 1 dan X 2 terhadap Y. 2. Untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh secara simultan antara variabel bebas dengan variabel terikat digunakan uji F dengan rumus sebagai berikut : F hitung = Anonim,2003:L-22 Keterangan : R 2 : koefisien determinasi Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. K : jumlah variabel bebas n : jumlah sampel 3. Dalam penelitian digunakan tingkat signifikan 0,05 dengan derajat bebas n-k n : jumlah pengamatan k : jumlah variabel 4. Dari uraian di atas, maka hipotesis statistic sebagai berikut : H : b 1 = b 2 = 0 model regresi tidak cocok H 1 : b 1 = b 2 ≠ 0 model regresi cocok 5. Criteria hipotesis Jika nialai profitabilitas P value signifikan 0,05 maka H diterima dan H 1 ditolak. Jika nilai profitabilitas P value signifikan 0,005 maka H ditolak dan H 1 diterima.

b. Uji T

1. Untuk mengetahui signifikan variabel-variabel bebas mana yang berpengaruh terhadap variabel terikat dilakukan uji t dengan rumus : T hitung = Anonim,2003:L-21 Keterangan : Bj : koefisien regresi Se Bj : standar error simpangan baku untuk masing-masing koefisien regresi Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. 2. Dalam penelitian ini digunakan tingkat signifikan 0,05 dengan derajat bebas n-k Keterangan : n : jumlah pengamatan k : jumlah variabel 3. H : b 1 = 0 tidak ada pengaruh yang nyata variabel terikat terhadap variabel bebas secara parsial H : b 1 ≠ 0 ada pengaruh yang nyata variabel terikat terhadap variabel bebas secara parsial 4. Kaidah pengujian : Jika nialai profitabilitas P value signifikan 0,05 maka H diterima dan H 1 ditolak. Jika nilai profitabilitas P value signifikan 0,005 maka H ditolak dan H 1 diterima. Ghozali,2009:164 Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

4.1 Deskripsi Data Penelitian 4.1.1. Laba Usaha Laba usaha adalah selisih antara pendapatan dengan beban usaha atau laba yang diperoleh semata-mata dari kegiatan utama perusahaan. Adapun deskripsi laba usaha dari debitur BPR Bank Gresik selama tahun 2012 sampai dengan tahun 2013. Berdasarkan data laba usaha yang dapat dilihat dari data debitur bank BPR. Gresik, menyebutkan bahwa laba usaha terendah dari debitur bank BPR Gresik adalah Rp. 825.150 dan laba usaha yang tertinggi dari data debitur di bank BPR Gresik adalah sebesar Rp. 12.083.000. lihat lampiran data debitur bank BPR Gresik

4.1.2 Jaminan Usaha

Jaminan usaha adalah jaminan yang berupa material yang diserahkan sebagai pengaman terhadap kredit yang dierima oleh debitur. Adapun deskripsi jaminan usaha dari debitur bank BPR Gresik selama tahun 2012 samapi dengan 2013. Berdasarkan data janiman usaha yang ada di data debitur Bank BPR Gesik, menyebutkan bahwa jaminan usaha terendah yang di berikan debitur kepada pihak bank BPR Gresik adalah sebesar Rp. 14.500.000 dan debitur yang paling tinggi menunjukkan jaminan usaha pada pihak bank adalah sebesar Rp. 300.000.000 sebanyak 2 debitur. lihat lampiran data debitur bank BPR Gresik 43 Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

4.1.3 Keputusan Jumlah Pemberian Kredit Investasi

Keputusan jumlah pemberian kredit investasi adalah suatu keputusan mengenai jumlah besarnya kredit yang telah mendapatkan persetujuan dari pihak bank, dalam hal ini adalah perbandingan antara jumlah yang direalisasi dengan jumlah permohonan kredit yang diajukan oleh debitur. Berdasarkan data keputusan jumlah pemberian kredit investasi terendah adalah sebesar 45 dan keputusan jumlah pemberian kredit investasi tertinggi adalah 100 . lihat lampiran data debitur bank BPR Gresik 4.2 Analisis Data Penelitian 4.2.1 Asumsi Klasik Untuk mengetahui apakah koefisien regresi yang didapat telah sahih benar, dapat diterima, maka perlu melakukan pengujian terhadap kemungkinan adanya pelanggaran asumsi klasik. Penerapan pengujian asumsi klasik regresi linier dilakukan terhadap data residual, kecuali uji asumsi multikolinieritas. Adapun asumsi klasik regresi linier adalah sebagai berikut :

1. Error residual tidak mengalami autokolerasi

Adanya autokolerasi pada error mengidentifikasi bahwa ada satu atau beberapa factor variabel penting yang mempengaruhi variabel terikat yang tidak dimasukkan kedalam model regresi. Untuk mengetahui ada tidaknya gejala autokolerasi maka perlu dilihat tabel Durbin Watson Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. dengan jumlah variabel bebas k dan jumlah data n sehingga diketahui d L dan d U maka dapat diperoleh distribusi daerah keputusan ada atau tidak terjadinya autokolerasi. k = 2 n = 36 d L = 1,354 d U = 1,587 d = 1,769 Gambar 4.1 Distribusi Daerah keputusan autokolerasi 1,769 Sumber : Lampiran Tidak Ada Autokorelasi positif dan tidak ada autokorelasi negatif A d a A u to k o rel as i D aer ah K era g u -ra g u an D aer ah k era g u -ra g u an du = 1,576 1,354 2,646 2,413 1,587 A d a A u to k o rel as i Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. Tampak pada kurva Durbin Watson di atas, bahwa nilai Durbin Watson pada penelitian ini 1,769 berada diantara d u 1,587 dengan 4-d u 2,413, sehingga dapat dikatakan model regresi yang dihasilkan tidak terjadi autokorelasi atau asumsi tidak ada autokolerasi terpenuhi.

2. Ragam dari Error residual bersifat homogen homoskedastik

Maksud dari ragam bersifat homogen adalah bahwa error memiliki nilai ragam yang sama antara error ke-I dan error ke-j. bagaimanapun juga, error sebenarnya berupa data. Hanya saja, sangat sulit atau bahkan tidak mungkin untuk mengetahui nilainya secara pasti. Oleh karena itu, diperlukan suatu penduga data dari error. Data penduga yag paling tepat adalah data residual. Jika varians dari residual dari suatu pengamatan ke pengamatan lain berbeda, maka disebut terdapat heterokedastisitas. Metode regresi yang baik seharusnya tidak terjadi heterokedastisitas. Ghozali, 2001 : 60 Deteksi adanya heteroskedastisitas : 1. Dari Sceater Plot Residual : jika ada pola tertentu seperti titik-titik point- point yang ada membentuk pola tertentu yang teratur bergelombang, menyebar kemudian menyempit. 2. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi Heteroskedastisitas. 3. Tidak terjadi multikolinieritas antar variabel X Multikolinieritas berarti bahwa terjadi korelasi linier yang erat antar variabel bebas. Statistik uji yang teap adalah Variance Inflation Factor VIF, Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. dimana nilai VIF 10 mengidentifikasi adanya multikolinieritas yang serius. Adapun nilai VIF yang dihasilkan adalah sebagai berikut : Tabel 4.1 : Nilai VIF No. Variabel Bebas VIF 1. Laba Usaha X 1 3,194 2. Jaminan Usaha X 2 3,194 Sumber : Lampiran Berdasarkan tabel diatas terlihat bahwa nilai VIF kurang dari 10, hal ini berarti tidak terjadi multikolinieritas pada variabel laba usaha X 1 dan jaminan usaha X 2 .

4. Error residual menyebar normal dengan rata-rata nol dan suatu ragam

variance tertentu Statistic uji yang paling sering digunakan untuk menguji asumsi kenormalan error residual adalah Kolmogrov-Smirnov normality test. Apabila nilai p-value tingkat signifikan lebih besar dari α = 5, maka H diterima yang artinya asumsi kenormalan residual tidak dilanggar. Adapun hasil uji normalitas adalah sebagai berikut : Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. Tabel 4.2 : Hasil Uji Normalitas Sumber : Lampiran Berdasarkan tabel diatas menunjukkan bahwa distribusi data pada residual adalah distribusi normal, karena tingkat signifikan lebih dai 0,05 sig = 0,96. Dalam regresi OLS Ordinary Least square b , b 1 , b 2 dan b 3 adalah fungsi linier dai Y dan Y adalah fungsi linier dari u i residual. Distribusi sampling dari regresi OLS tergantung pada distribusi residual u i , apabila residual u i berdistribusi normal dengan sendirinya b , b 1 , dan b 2 juga berdistribusi normal Gujarati, 1995 : 66-67

4.2.2 Persamaan Regresi Linier Berganda

Analisis data untuk menggambarkan pengaruh antara variabel terikat Y dengan beberapa variabel bebas X 1 , X 2 , …. X p dapat dilakukan dengan metode regresi berganda. Adapun hasil pengolahan analisis regresi linier berganda dapat dilihat pada tabel di bawah ini : One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test 36 36 36 36 54250000 1E+008 4108659.7 .0000000 47939471 8E+007 3102476.7 20622440.42 .202 .226 .200 .206 .202 .226 .200 .153 -.178 -.113 -.145 -.206 1.212 1.355 1.201 1.233 .106 .051 .112 .096 N Mean Std. Dev iation Normal Parameters a,b Absolute Positiv e Negativ e Most Extreme Dif f erences Kolmogorov -Smirnov Z Asy mp. Sig. 2-tailed y =realisasi x1=laba x2=jaminan Unstandardiz ed Residual Test distribution is Normal. a. Calculated f rom data. b. Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. Tabel 4.3 : Persamaan Regresi Linier Berganda Model Koefisien regresi Konstanta -7861201.3 Laba Usaha X 1 0,266 Jaminan Usaha X 2 7,897 Sumber : Lampiran Berdasarkan tabel diatas, maka persamaan yang didapat adalah : Y = -7861201,3 + 0.266 X 1 + 7,897 X 2 Dari persamaan regresi di atas dapat diperoleh penjelasan sebagai berikut : 1. Koefisien regresi variabel laba usaha X 1 sebesar 0,266 yang artinya jika laba usaha X 1 naik Rp. 1, maka keputusan jumlah pemberian kredit investasi di PD. Bank BPR Gresik Y akan naik sebesar 0,266 dengan asumsi variabel bebas lainnya konstan. 2. Koefisien regresi variabel jaminan usaha X 2 sebesar 7,897 yang artinya jika jaminan usaha X 2 naik Rp. 1, maka keputusan jumlah pemberian kredit investasi pada PD Bank BOR Gresik ajan naik 7,897 dengan asumsi variabel bebas lainnya konstan.

4.2.3 Uji F

Hasil uji F dapat digunakan untuk mengetahui kecocokan model regresi linier berganda yang dihasilkan. Apabila tingkat signifikan yang dihasilkan kurang dari Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. 5 maka model regresi linier beeganda yang dihasilkan adalah cocok untuk mengetahui pengaruh variabel laba usaha X 1 dan jaminan usaha X 2 terhadap keputusan jumlah pemberian kredit investasi di PD. BPR Gresik Y. adapun hasil dari uji F sebagai berikut : Tabel 4.4 : Hasil Uji F Sumber : Lampiran Hasil analisis uji F dengan menggunakan model ini menunjukkan hasil yang signifikan, maka dapat disimpulkan bahwa analisis regresi berganda yang digunakan untuk melihat pengaruh secara simultan antara variabel bebas dengan variabel terikat diperoleh dengan hasil analisis yang signifikan dan positif dengan tingkat signifikan 0,000. Atatu dengan kata lain analsisi secara simultan ini terbukti kebenarannya. Berdasarkan tabel diatas menunjukkan bahwa nialai F hitung sebsar 73,664 dengan tingkat signifikan lebih kecil dari 5 yaitu sebesar 0,000. Hal ini berarti model regresi yang dihasilkan adalah cocok atau sesuai untuk mengetahui ANOVA b 7E+016 2 3.278E+016 72.664 .000 a 1E+016 33 4.511E+014 8E+016 35 Regression Residual Total Model 1 Sum of Squares df Mean Square F Sig. Predictors: Constant, x2=jaminan, x1=laba a. Dependent Variable: y =realisasi b. Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. pengaruh laba usaha X 1 dan jamina usaha X 2 terhadap keputusan pemberian kredit investasi pada PD. BPR Gresik Y.

4.2.4 Koefisien Determinasi

Besarnya pengaruh laba usaha X 1 dan jamina usaha X 2 terhadap keputusan jumlah pemberian kredit invetasi di PD. Bank BPR Gresik Y dapat dilihat dari nilai koefisien determinasi. Adapun nilai koefisien determinasi yang dihasilkan sebagai berikut : Tabel 4.5 : Nilai Koefisen Determinasi Sumber : Lampiran Nilai koefisien determinasi yang dihasilkan sebesar 0,815 81,5 yang berarti besarnya pengaruh laba usaha X 1 dan jamina usaha X 2 terhadap keputusan jumlah pemberian kredit invetasi di PD. Bank BPR Gresik Y adalah 81,5 sedangkan sisanya 18,5 dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak di bahas pada penelitian ini. Model Summary b .903 a .815 .804 21238170.8 1.769 Model 1 R R Square Adjusted R Square St d. Error of the Estimate Durbin- Wat son Predictors: Constant, x2=jaminan, x1=laba a. Dependent Variable: y =realisasi b. Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

4.2.5 Uji T

Untuk menguji pengaruh secara parsial variabel laba usaha X 1 dan jamina usaha X 2 terhadap keputusan jumlah pemberian kredit invetasi di PD. Bank BPR Gresik Y dilakukan uji t, berikut ini hasil dari uji t : 4.6 : Hasil uji t Variabel Bebas t hitung Sig Laba Usaha X 1 3,233 0,003 Jaminan Usaha X 2 3,819 0,001 Sumber : Lampiran Berdasarkan tabel diatas, dapat dijelaskan laba usaha X 1 secara parsial terbukti signifikan terhadap keputusan jumblah pemberian kredit investasi di PD BPR Gresik, dilihat dari t hitung yang dihasilkan yaitu sebesar 3,233 dengan tingkat signifikan kurang dari 5 yaitu sebesar 0,003. Sedangkan jaminan usaha X 2 secara parsial terbukti signifikan terhadap keputusan jumlah pemberian kredit investasi di PD BPR Gresik, dilihat dari t hitung yang dihasilkan yaitu sebesar 3,819 dengan tingkat signifikan kurang dari 5 yaitu sebesar 0,001. Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

4.3 Pembahasan

Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa laba usaha dan jaminan usaha secara bersama – sama memberikan kontribusi yang nyata terhadap keputusan jumlah pemberian kredit investasi di PD. BPR Gresik, hal ini dapat dilihat dari uji F yaitu sebesar 72,664 dengan tingkat signifikan sebesar 0,000. Hasil penelitian ini sependapat dengan penelitian Saputra 2007 yang menyatakan bahwa laba usaha dan jaminan usaha berpengaruh terhadap jumlah pemberian kredit investasi di BRI Cabang Bojonegoro. Begitu juga dengan penelitian yang dilakukan oleh Diding Kusuma Atmaja Putra 2010 yang menyatakan bahwa laba usaha dan jaminan usaha berpengaruh terhadap pemberian kredit investasi di Bank Rakyat Indonesia cabang Bojonegoro. Walaupun laba usaha dan jaminan usaha secara bersama – sama memeberikan kontribusi yang nyata terhadap keputusan jumlah pemberian kredit investasi di PD. BPR Gresik, namun besarnya pengaruh laba usaha dan jaminan usaha terhadap keputusan jumlah pemberian kredit investasi di PD. BOR Gresik adalah 81,5 sedangkan sisanya 18,5 dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak di bahas pada penelitian ini. Laba usaha mempengaruhi kebijaksanaan dalam pemberian kredit investasi. Laba usaha menunjukkan seberapa besar solvabilitas, likuiditas, rentabilitas, dan tingkat resiko usaha perusahaan. Hal tersebut dapat emnunjukkan kemampuan perusahaan untuk melunasi kewajiban – kewajibannya dari kegiatan usaha yang Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. akan dilakukannya yang akan diniayai dengan kredit dari bank Muljono, 1990 :14. Penelitian ini menemukan bahwa laba usaha berpengaruh positif terhadap keputusan jumlah pemberian kredit investasi pada PD. BPR Gresik yang berarti peningkatan laba usah memberikan kontribusi nyata terhadap peningkatan pemberian kredit investasi di PD. BPR Gresik. Hasil penelitian ini tidak sependapat dengan penelitian yang dilakukan oleh sudharta 2010 yang mengatakan nahwa laba usaha dan nilai jaminan tidak berpengaruh secara signifikan terhadap keputusan pemberian kredit investasi di BRI Cabang Sidoarjo. Hasil penelitian ini didukung oleh teori dana yang memandang satuan usaha sebagai satuan yang terdiri dari sumber – sumber ekonomi dana dan kewajiban – kewajiban yang bersangkutan serta batasan – batasan yang bersangkutan dalam pemikiran dana tersebut. Oleh karena itu, teori dana lebih terpusat pada aktiva dalam arti bahwa teori dana lenih menitikberatkan pada administrasi dan kelayakan pemakaian aktiva. Penelitian ini juga menemukan bahwa jaminan usaha berpengaruh terhadap keputusan jumlah pemberian kresit investasi di PD. BPR Gresik yang berarti jaminan usaha memberikan pengaruh positif terhadap pemberian kredit investasi pada PD. BPR Gresik. Hasil penelitian ini berbeda dengan penelitian yang dilakukan oleh Firdaus 2012 yang mengatakan bahwa jaminan usaha tidak berpengaruh terhadap pemberian kredit investasi di PT. BPR Surya rta Surabaya. Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. Penelitian ini tidak sependapat dengan teori keputusan yang dikemukakan oleh Revered Thomas Bayes pada tahun 1763 yang dikenal dengan teori Bayes mengatakan dengan tindakan atau alternative yang ada maka kita dapat memperkirakan resiko yang akan muncul untung atau rugi atau tindakan dari tiap keadaan yang akan terjadi dimasa depan P. Siagian,1987. Teori keputusan menjelaskan jaminan mempunyai peranan yang sangat penting dalam proses pemberian kredit, karena jaminan adalah sebagai alat pengaman apabila usaha yang dibiayai dengan kredit tersebut mengalami kegagalan atau sebab – sebab lain dimana debitur tidak mampu melunasi kreditnya dari hasil usahanya yang normal Muljono, 1990 : 16. Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. BAB V KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan