kategori kurang baik. Ditinjau dari jawaban responden pada indikator partisipasi dalam memanfaatkan jasa koperasi seperti terangkum pada tabel berikut :
Tabel 4.18 Distribusi jawaban responden pada indikator Partisipasi dalam memanfaatkan jasa koperasi
No. Interval
Kriteria Frekuensi
Persentase 1.
81,25-100 Sangat Baik
7 7
2. 62,50-81,24
Baik 40
40 3.
43,75-62,49 Kurang Baik
40 40
4. 25,00-43,74
Tidak Baik 13
13 Jumlah
100 100
Sumber : Data penelitian diolah tahun 2011
Berdasarkan tabel di atas menunjukkan bahwa paling banyak responden menyatakan partisipasi anggota dalam memanfaatkan jasa PRIMKOPAD H-21
Secaba Rindam IVDiponegoro termasuk dalam kategori baik sebesar 40, dan kurang baik sebesar 40 sedangkan kategori tidak baik sebesar 13 dan
kategori baik sebesar 7. Hal ini menunjukkan partisipasi anggota PRIMKOPAD H-21 dalam memanfaatkan jasa koperasi tergolong kurang baik.
4.1.3 Uji Asumsi Klasik
Sebelum menentukan persamaan atau model regresinya, maka persamaan regresi harus memenuhi uji asumsi klasik terlebih dahulu karena akan dijadikan
sebagai alat prediksi. Uji asumsi klasik bertujuan untuk dapat mengetahui apakah dengan model regresi yang digunakan untuk menganalisis dalam penelitian ini
BLUE Best Linear Unbiased Estimator memenuhi asumsi klasik.
4.1.3.1 Uji Normalitas Data
Salah satu syarat yang harus dipenuhi dalam analisis regresi adalah data dan model regresi berdistribusi normal. Normalitas data dapat dilihat dari grafik
Normal P-Plot of Regression Standardized Residual dengan bantuan program
SPSS 16.0 for windows. Apabila titik-titik mendekati garis diagonal dapat dikatakan bahwa data berdistribusi normal. Lebih jelasnya hasil uji normalitas
data dapat dilihat pada grafik berikut :
Gambar 4.5 P-Plot pengujian normalitas model regresi
Dari hasil uji asumsi klasik diatas, dapat diambil kesimpulan bahwa model regresi yang diperoleh normal dan efektif digunakan untuk menyatakan pengaruh
pendidikan perkoperasian, kreativitas pengurus, dan motivasi berkoperasi terhadap partisipasi anggota.
4.1.3.2 Uji Multikolinearitas
Syarat berlakunya model regresi ganda adalah antara variabel bebasnya tidak memiliki hubungan sempurna atau tidak mengandung multikolinieritas.
Pengujian multikolinieritas ini dapat dilihat dari nilai Variance Inflation Factor VIF.
Antara variabel bebas dikatakan multikolinieritas apabila toleransinya 0,1
dan VIF 10. Hasil pengujian multikolinieritas selengkapnya dapat dilihat pada Tabel 4.19 sebagai berikut :
Tabel 4.19 Hasil Uji Multikolinearitas
Terlihat dari tabel 4.19 diatas menunjukkan bahwa nilai toleransi dari masing-masing variabel bebas 0,1 dan nilai VIF 10, sehingga dapat
disimpulkan bahwa model regresi tidak mengandung multikolinieritas.
4.1.3.3 Uji Heteroskedastisitas
Secara grafis pengujian ini dapat dilihat dari Multivariate Standardized Scatterplot
. Dasar pengambilannya apabila sebaran nilai residual terstandar tidak membentuk pola tertentu namun tampak random dapat dikatakan bahwa model
regresi bersifat homogen atau tidak mengandung heterokedastisitas. Hasil pengujian heteroskedastisitas dapat dilihat pada gambar di bawah ini :
-
Gambar 4.6 Scatterplot
Coefficients
a
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1 pendidikan
perkoperasian .958
1.044 kreativitas pengurus
.979 1.021
motivasi berkoperasi .978
1.023 a. Dependent Variable: partisipasi anggota
Pada gambar scatterplot terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak serta tersebar baik diatas maupun dibawah angka nol pada sumbu Y. Hal ini
dapat disimpulkan tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi.
4.1.4 Analisis Regresi Linear Berganda
