c. Jika sampel adalah besar, maka menurut Breusch-Godfrey maka model dalam persamaan ê
t =
+
1
X
t
+
1
ê
t-1
+
2
ê
t-2
+ ... +
p
ê
t-p
+ V
t
akan mengikuti distribusi Chi-Squares dengan df sebanyak p yaitu panjangnya
kelambanan residual dalam persamaan tersebut. Nilai hitung statistik Chi- Squares dapat dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
n – p R
2
= X
2 p
Jika n – p R
2
yang merupakan Chi-Squares X hitung lebih besar dari nilai kritis Chi-Squares X pada derajat kepercayaan tertentu
, maka menolak hipotesis nol H
o
. Hal ini berarti paling tidak ada satu
dalam persamaan ê
t =
1
ê
t-1
+
2
ê
t-2
+ ... +
p
ê
t-p
+ V
t
secara statistik signifikan tidak sama dengan nol. Ini menunjukkan adanya masalah
autokorelasi dalam model. Sebaliknya jika nilai Chi-Squares hitung lebih kecil dari nilai kritisnya maka kita menerima hipotesis nol. Artinya model
tidak mengandung unsur autokorelasi karena semua nilai sama dengan
nol. Penentuan tidak adanya masalah autokorelasi juga bisa dilihat dari
nilai probabilitas Chi-Squares X. Jika nilai probabilitas lebih besar dari nilai
yang dipilih maka kita menerima H
o
yang berarti tidak ada autokorelasi. Sebaliknya jika nilai probabilitas lebih kecil dari nilai
yang dipilih maka kita menolak H
o
yang berarti ada masalah autokorelasi.
Kelemahan uji LM yang dikembangkan oleh Breusch-Godfrey adalah menentukan panjangnya kelambanan p untuk variabel residual.
Keputusan ada tidaknya masalah autokorelasi sangat tergantung dari kelambanan yang dipilih, untuk memilih panjangnya lag residual yang
tepat bisa menggunakan kriteria yang dikemukakan oleh Akaike dan Schwarz. Berdasarkan kriteria tersebut, panjangnya lag yang dipilih
adalah ketika nilai kriteria Akaike dan Schwarz paling kecil. Caranya kita melakukan regresi persamaan ê
t =
+
1
X
t
+
1
ê
t-1
+
2
ê
t-2
+ ... +
p
ê
t-p
+ V
t
berkali-kali dengan diawali lag residual 1, kemudian dengan lag residual 2 dan seterusnya. Hasil dari regresi tiap lag ini kita akan mendapatkan
nilai Akaike dan Schwarz, kemudian kita cari nilai absolut yang paling kecil.
L. Teknik Analisis Data
Analisis regresi adalah suatu analisis yang mengukur kontribusi signifikan variabel bebas terhadap variabel terikat. Analisis Regresi digunakan
untuk memprediksi seberapa jauh perubahan nilai variabel independen dimanipulasidirubah-rubah atau dinaik turunkan Sugiyono 2007 : 275.
Manfaat analisis regresi adalah untuk membuat keputusan apakah naik atau menurunnya variabel dependen dapat dilakukan melalui peningkatan variabel
independen atau tidak.
1. Analisis Regresi Berganda Untuk menganalisis bagaimanakah kondisi internal koperasi,
kondisi anggota koperasi dan kondisi lingkungan koperasi terhadap pemberian kredit digunakan metode Regresi Ganda, metode ini dipakai
karena jumlah variabel independenya lebih dari satu variabel. Persamaan umu regresi ganda dengan tiga prediktor adalah:
Y = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
+ e Keterangan:
Y = Pemberian Kredit
a = Konstanta
b = Koefisien Prediktor
X
1
= Kondisi Internal Koperasi X
2
= Kondisi Anggota Koperasi X
3
= Kondisi Lingkungan Koperasi e
= Variabel pengganggu standard error Untuk menguji koefisien korelasi digunakan rumus korelasi tiga
prediktor, yaitu sebagai berikut:
b
1
∑
X
1
Y + b
2
∑
X
2
Y + b
3
∑
X
3
Y Ry 1,2,3 =
∑
Y² Keterangan:
Ry 1,2,3 = Koefisien korelasi antara Pemberian Kredit Y dengan Kondisi Internal Koperasi X
1
, Kondisi Anggota KoperasiX
2
, dan Kondisi Lingkungan KoperasiX
3
. b
1, 2, 3
= Koefisien Prediktor X
1,
X
2,
X
3
X
1
= Kondisi Internal Koperasi X
2
= Kondisi Anggota Koperasi X
3
= Kondisi Lingkungan Koperasi Y
= Pemberian Kredit 2. Uji Model Uji F
Uji F digunakan untuk menguji apakah model variabel X
1
, X
2
, X
3
Kondisi Internal Koperasi, Kondisi Anggota Koperasi, dan Kondisi Lingkungan Koperasi dapat digunakan untuk mengukur variabel Y
Pemberian Kredit. Langkah-langkah yang digunakan dalam uji ini Santoso, 2000 adalah sebagai berikut :
a. Menentukan formulasi Ho dan Ha Ho = Model X
1
, X
2
, X
3
Kondisi Internal Koperasi, Kondisi Anggota Koperasi, Kondisi Lingkungan Koperasi tidak dapat digunakan untuk
mengukur variabel Y Pemberian Kredit
Ha = Model X
1
, X
2
, X
3
Kondisi Internal Koperasi, Kondisi Anggota Koperasi, Kondisi Lingkungan Koperasi dapat digunakan untuk
mengukur variabel Y Pemberian Kredit 1 Taraf nyata
α = 95 persen. 2 Derajat kebebasan F tabel
α , k, n-k -1. 3 Di mana,
α = 0,05. 4 k = Jumlah variabel bebas.
5 n = Jumlah sampel. b. Menentukan kriteria pengujian.
Ho diterima apabila F hitung F tabel. Ho ditolak apabila F hitung F tabel.
3. Uji Hipotesis Uji t-test Uji T-test merupakan statistik parametris yang dapat digunakan
untuk menguji hipotesis deskriptif yang datanya berupa interval atau rasio Sugiyono, 2007 : 95. Rumus T-test adalah sebagai berikut :
Keterangan : t = Nilai t yang dihitung, selanjutnya disebut t hitung
X
= Rata-rata
µ
o
= Nilai yang dihipotesiskan S
= Simpangan baku n =
Jumlah anggota sampel Hipotesis :
a. Ho = tidak ada kontribusi signifikan kondisi internal koperasi terhadap pemberian kredit
Ha = ada kontribusi signifikan kondisi internal koperasi terhadap pemberian kredit
b. Ho = tidak ada kontribusi signifikan kondisi anggota koperasi terhadap pemberian kredit
Ha = ada kontribusi signifikan kondisi anggota koperasi terhadap pemberian kredit
c. Ho = tidak ada kontribusi signifikan kondisi lingkungan koperasi terhadap pemberian kredit
Ha = ada kontribusi signifikan kondisi lingkungan koperasi terhadap pemberian kredit
d. Ho = tidak ada kontribusi signifikan variabel kondisi internal koperasi, kondisi anggota koperasi, kondisi lingkungan koperasi terhadap
pemberian kredit
Ha = ada kontribusi signifikan variabel kondisi internal koperasi, kondisi anggota koperasi, kondisi lingkungan koperasi terhadap
pemberian kredit Kriteria :
t hitung t tabel, maka Ho diterima dan Ha ditolak
t hitung t tabel, maka Ho ditolak dan Ha diterima
