2. Jika nilai sig. pada masing-masing variabel independen 5, maka mengalami heteroskedastisitas.
3. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk mengetahui ada atau tidaknya penyimpangan asumsi klasik autokorelasi yaitu korelasi yang terjadi antara
residual pada satu pengamatan dengan pengamatan lain pada model regresi. Prasyarat yang harus terpenuhi adalah tidak adanya autokorelasi
dalam model regresi. Autokorelasi dapat berbentuk autokorelasi positif dan autokorelasi negatif. Dalam analisis deret waktu, lebih besar
kemungkinan terjadi autokorelasi positif, karena variabel yang dianalisis biasanya mengandung kecenderungan meningkat, misalnya kurs.
Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya. Autokorelasi sering terjadi pada
sampel dengan data bersifat time series. Uji Durbin Watson adalah cara untuk mendeteksi autokorelasi, dimana model regresi linear berganda
terbebas dari autokorelasi jika nilai Durbin Watson hitung terletak di daerah “Tidak Ada Autokorelasi Positif dan Negatif” atau mendekati
angka 2. Pengujian autokorelasi penelitian ini menggunakan uji Durbin Watson DW test. Cara pengujiannya dengan membandingkan nilai
Durbin Watson DW dengan dL dan du tertentu atau dengan melihat tabel Durbin Watson nilai DW tabelnya untuk tingkat
= 5. Kriteria
pengambilan keputusannya adalah sebagai berikut:
Hipotesis nol Keputusan
Jika Tidak ada autokorelasi positif
Tidak ada autokorelasi positif Tidak ada autokorelasi negatif
Tidak ada autokorelasi negatif Tidak ada autokorelasi positif atau
negatif Tolak
No decision Tolak
No decision Tidak ditolak
0 d dl dl d du
4 – dl d 4
4 – du d 4 – dl
Du d 4 -du
Berikut ini adalah daerah pengujian Durbin Watson:
Hipotesis autokorelasi: Ho : Tidak terdapat masalah autokorelasi
Ha : Terdapat masalah autokorelasi
I. Teknik Analisis Data
Analisis regresi linear berganda adalah hubungan secara linear antara dua atau lebih variabel independen X
1
, X
2
, X
3
, .......Xn dengan variabel dependen Y. Analisis ini untuk mengetahui arah hubungan antara variabel independen
dengan variabel dependen, apakah masing-masing variabel independen berhubungan positif atau nrgatif dan untuk memprediksi nilai dari variabel
dependen apabila nilai variabel independen mengalami kenaikan atau penurunan. Data yang digunakan biasanya berskala interval atau rasio. Rumus
yang digunakan Sugiyono, 2005: 250:
Y = a + b ІXІ + bЇXЇ + bЈXЈ
Keterangan: Y = Tingkat keuntungan
X
1
= Jumlah modal kerja X
2
= Omzet penjualan X
3
= Produktivitas kerja a = Konstanta
b = Koefisien regresi
55
BAB IV GAMBARAN UMUM LOKASI PENELITIAN
A. Deskripsi Data Responden
Penelitian ini melakukan analisis data, terlebih dahulu dikumpulkan data yang akan diolah dengan cara menyebarkan kuesioner yang berisi
pertanyaan mengenai identitas responden dan data pertanyaan mengenai jumlah modal kerja, omzet penjualan, dan produktivitas kerja.
Kuesioner yang telah disebarkan kepada responden sebanyak 40, dimana merupakan populasi dari sentra industri konveksi yang ada di Desa
Pandes dan Kalitengah, Kecamatan Wedi, Kabupaten Klaten. 1. Responden Berdasarkan Jenis Kelamin
Berikut merupakan data dari jumlah responden yang digunakan dalam penelitian ini berdasarkan jenis kelamin, yakni sebagai berikut:
Tabel IV.1 Karakteristik Responden Berdasarkan Jenis Kelamin
Jenis Kelamin Frekuensi
Frekuensi Kumulatif
Laki-laki 33
82 Perempuan
7 18
Jumlah 40
100
Sumber: Data diolah, 2014
Tabel IV.1 menunjukkan bahwa responden laki-laki sebanyak 33 orang dan responden perempuan sebanyak 7 orang, sehingga dapat
disimpulkan bahwa responden yang berjenis kelamin laki-laki 82 lebih banyak dari responden perempuan 18. Hal ini juga menunjukkan
bahwa sebagian besar para pengusaha konveksi berjenis kelamin laki-laki. 2. Responden Berdasarkan Usia
Umur pengusaha sangatlah berpengaruh terhadap kematangan berusaha, selain itu umur juga berpengaruh terhadap kemampuan kerja
Kategori