80
6.2.2 Analisis Varian Hasil dari Uji t
Dalam uji t satu sisi dengan alpha 0,05 ditemukan bahwa nilai dari t tabel adalah ± 1.746, sedangkan pada ke-tiga variabel independen tersebut setelah diuji
menghasilkan temuan sebagai berikut: 1.
Pada variabel independen inflasi ditemukan bahwa nilai dari t hitungnya adalah sebesar -3.166335, karena t tabel t hitung maka
artinya adalah signifikan yaitu variabel independen inflasi mempengaruhi variabel dependen KUK, dan juga bisa dilihat dari
nilai probabilitas sebesar 0.0060: 2 = 0.003 karena satu sisi
ternyata dari alpha 0.05, dengan demikian hipotesis nol ditolak dan menerima hipotesis alternatifnya. bisa dilihat pada lampiran
3. 2.
Pada variabel independen jumlah penghimpunan dana ditemukan bahwa nilai dari t hitungnya adalah sebesar
6.182259, karena t tabel t hitung maka artinya adalah signifikan yaitu variabel
independen jumlah penghimpunan dana mempengaruhi variabel dependen KUK, dan juga bisa dilihat dari nilai probabilitas sebesar
0.0000 : 2 = 0.000 karena satu sisi ternyata dari alpha 0.05, dengan demikian hipotesis nol ditolak dan menerima hipotesis
alternatifnya. bisa dilihat pada lampiran 3. 3.
Pada variabel independen suku bunga riil ditemukan bahwa nilai dari t hitungnya adalah sebesar -3.293316, karena t tabel t hitung
maka artinya adalah signifikan yaitu variabel independen suku
81
bunga riil mempengaruhi variabel dependen KUK, dan juga bisa dilihat dari nilai probabilitas sebesar
0.0046: 2 = 0.0023 karena satu sisi ternyata dari alpha 0.05, dengan demikian hipotesis nol
ditolak dan menerima hipotesis alternatifnya. bisa dilihat pada lampiran 3.
6.2.3 R Square
Dalam perhitungan dari modal regresi logaritma ini menghasilkan nilai R square sebesar
0.926171 artinya adalah variasi alokasi kredit usaha kecil dari bank-bank umum di Indonesia dapat dijelaskan oleh model sebesar 92,62 dan
sisanya dijelaskan oleh variabel lain diluar model. Variabel independen secara keseluruhan menyumbang atau berkontribusi terhadap variabel dependen sebesar
92,62 dan yang sisanya sebesar 07,38 dari variabel lain diluar model. Nilai dari R square yang mendekati satu menunjukan baiknya garis regresi dan dapat
menjelaskan data aktualnya. bisa dilihat pada lampiran 3.
6.3 Uji Asumsi Klasik 6.3.1 Uji Multikolinearitas
Dalam perhitungan untuk mengetahui apakah ketiga variabel memiliki hubungan yang erat maka digunakan matrikorelasi yaitu menguji tingkat korelasi
antar variabel independen dengan melihat r atau koefisien korelasi. Jika r
lebih besar dari 0,85 maka kita duga ada multikolinieritas, sebaliknya jika lebih kecil darinya maka kita duga tidak ada multikolinieritas Agus W, 2005,135.
82
Hasil dari uji multikolinearitas melalui matrikorelasi tersebut adalah seperti pada gambar 6.1 berikut ini yang menunjukan korelasi parsial antar variabel
independen :
GAMBAR 6.1 MATRIKORELASI
LN_KUK LN_INFLASI
LN_DN LN_BKRIIL
LN_KUK 1.000000
0.734282 0.935273
-0.832485 LN_INFLASI
0.734282 1.000000
0.808549 -0.761097
LN_DN 0.935273
0.808549 1.000000
-0.849525 LN_BKRIIL -0.832485 -0.761097 -0.849525
1.000000
Data diolah
Dari nilai koefisien korelasi parsial antar variabel independen diatas yaitu angka yang dicetak tebal tersebut tidak ada yang diatas 0.85 yaitu 0.808549,
-
0.761097, -0.849525 0.85 maka dapat dikatakan bahwa terbebas dari masalah
multikolinearitas. bisa dilihat pada lampiran 5.
6.3.2 Uji Heterokedastisitas
Untuk menguji ada tidaknya heteroskedastisitas maka dapat digunakan metode uji White. Hipotesis nul dalam uji ini adalah tidak adanya
heteroskedastisitas. Ada tidaknya heteroskedastisitas melalui nilai probabilitas Chi squares atau pada probabilitas
ρ nya, jika lebih kecil dari alpha maka ditemukannya heteroskedastisitas dan menolak hipotesis nul begitu juga
sebaliknya. Dalam perhitungan ini ditemukan bahwa nilai dari probabilitas chi- square
ρ nya adalah sebesar 0.651636 yaitu alpha 0.05 maka dapat dikatakan
Kategori