METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

A. Desain penelitian

Penelitian ini dilakukan dengan metode sampel, survey yaitu penelitian yang dilakukan pada populasi besar\kecil tetapi tetap berdasarkan pada data yang diteliti dari sampel yang diambil dari populasi tersebut.

B. Populasi, Sampel, Teknik Sampling

1. Ukuran Populasi Populasi adalah jumlah dari obyek yang karakteristik nya hendak akan kita duga (Djarwanto P.S , 1993 ; 170). Dalam penelitian ini obyek dari penelitian adalah UMKM (usaha mikro kecil menengah) dan besar yang ada di wilayah konsentrasi penelitian pada kelurahan makam haji yang utama nya pada para pengambilan kredit KUR.

2. Ukuran Sampel Sampel adalah sebagian dari populasi yang karakteristik nya hendak kita selidiki dan diangap bisa mewakili keseluruhan populasi yang kita teliti. Sebagai bahan pertimbangan untuk penentuan jumlah sampel dari populasi yang kita pakai, memakai rumus slouin yang dikutip dari sevilla ( dalam Nanu dan Pritana, 2005 ; 63 ) : 2. Ukuran Sampel Sampel adalah sebagian dari populasi yang karakteristik nya hendak kita selidiki dan diangap bisa mewakili keseluruhan populasi yang kita teliti. Sebagai bahan pertimbangan untuk penentuan jumlah sampel dari populasi yang kita pakai, memakai rumus slouin yang dikutip dari sevilla ( dalam Nanu dan Pritana, 2005 ; 63 ) :

n : Jumlah

2 1+N.e

N : Jumlah populasi

e : Presentase kelongaran tidak teliti

3. Teknik Sampling Pengambilan sampel dilakukan didaerah kelurahan makam haji yang utama nya pada para pengambilan kredit KUR. Metode yang dipakai adalah area sampling, yaitu teknik yang dipakai unutk menentukan obyek yang luas dimana untuk penentuanya diambil dari sumber data dari daerah populasi yang telah ditetapkan ( Sugiyono, 2006 ; 121 ).

C. Jenis Data dan Sumber

Didalam penelitian ini memakai 2 macam jenis data yang ada, yaitu :

1. Data Primer Data primer adalah data yang kita temukan langsung dari lepangan yang kita teliti secara langsung, dengan mengunakan metode :

1. Interview : wawancara pada responden yang bersangkutan secara

langsung

2. Kuisoner : memberikan point–point tertentu untuk dijadikan pertanyaan dan diberkan pada responden .

3. Observasi : pengambilan data yang dilakukan dengan cara pengamatan langsung ke lapangan/pada responden secara langsung.

2. Data Sekunder Merupakan data yang dikumpulkan pada waktu sesudah dan sebelum penelitian. Data sekunder ini didapatkan dari instansi terkait yang berhubungan langsung dengan penelitian ini. Antara lain sebagai berikut : kantor kelurahan makam haji dan sekitar nya, BPS solo, dll. Disamping itu dari pustaka yang ada, dimadsudkan unutk mencari landasan teori ilmiah yang berkaitan dengan penelitian ini untuk dijadikan sebagai pendukung dan landasannya.

D. Definisi Operasional Variabel

Pada bab ini membahas tentang apa saja dan mengapa penelitian ini mengangkat variabel ini. Adapun variabel yang berkaitan dengan penelitian ini adalah:

1. Variabel tidak bebas (Variabel Dependen)

a. Pemgambilan kredit KUR Kredit perbankan adalah jumlah dana yang disalurkan oleh bank kepada masyarakat untuk berbagai macam kegiatan baik investasi, konsumsi, dan lain-lain yang diderikan pada kreditur yang besarnya dinyatakan dalam satuan rupiah.

2.Variabel bebas (Variabel Independen)

a. Proses Pengajuan Kredit Pada variabel proses pengajuan kredit mengunakan ukuran subyektif atau soft measure sebagai indicator pengukuran yang berfokus pada proses pengajuan kredit KUR BRI dengan memberikan pengukuran nilai dengan 3 skala point yang terdiri dari = 1. sulit 2. cukup mudah 3. mudah

b. Pendapatan usaha Pendapatan adalah penghasilan yang didapat oleh seseorang dari hasil penjualan produk baik barang/jasa yagn diterima setiap bulan nya setelah dikurangi dengan biaya yang digunakan untuk menghasilkan produk tersebut. Tingkat pendapatan dihitung dalam besaran rupiah.

c. Lama usaha Lama usaha merupakan aspek yang menjadi suatu pertimbangan untuk menilai dari kemampuan suatu usaha tersebut. Lama usaha dapat dilihat dari berapa lamanya usaha tersebut telah berdiri, yang besaranya dinyatakan dalam tahun.

d. Jangka waktu pengembalian Jangka waktu pengembalian kredit merupakan suatu kontrak dari pengembalian kredit yang telah disepakati oleh pihak bank dan nasabah. Dimana semakin lama kredit itu dikembalikan, maka semakin besar tingkat resiko yang ada dan sebaliknya pula. Dalam jangka waktu pengembalian kredit dinyatakan dalam satuan perbulan.

E. Metode Analisis Data

1. Uji Hipotesis 1 dan 2 Untuk menganalisis factor-faktor yang berpengaruh pada kredit perbankan, dan manakah dari variabel yang dipakai dalam model nya mempunyai pengaruh terbesar pada tingkat penyaluran kredit perbankan. Maka digunakan model regeresi berganda dan dapat dirumuskan model fungsi sebagai berikut ini : Y = f ( X1.X2.X3.X4 ) Dimana : Y

: Pemgambilan kredit KUR X1 : Proses pengajuan kredit X2 : Pendapatan usaha X3 : Lama usaha X4 : Jangka waktu pembayaran

Sebelum analisa regeresi dilakukan, terlebih dahulu dipakai uji keberartian masing-masing koefisien regeresi tersebut linier atau tidak. Unutk mempermudah melihat tersebut, dibantu dengan diagram pancar atau scater plot . Dimana memiliki rumus : Y= i b + i b X1 + i b X2 + i b X3 + i b X4 + e

Dimana : Y

: Pemgambilan kredit KUR X1 : Proses pengajuan kredit X2 : Pendapatan usaha X3 : Lama usaha X4 : Jangka waktu pembayaran

e : Variabel pengangu

i b : Intersep konstanta

b i b i b i i b : Koefisien regeresi

2. Alat Uji yang digunakan Pada hipotesis tersebut di atas kemudian dilakukan pengujian meliputi uji statistik dan uji asumsi klasik.

a. Uji Statistik Uji statistik dilakukan untuk mengetahui kebenaran atau kepalsuan dari hipotesis nol. Ada tiga uji statistik yang dilakukan yaitu:

1) Uji t Uji t adalah pengujian terhadap koefisien regresi secara parsial untuk mengetahui signifikansi masing-masing variabel independen. Dalam uji 1 dengan ketentuan sebagai berikut:

a) Menentukan Hipotesis Ho : i b = 0 (berarti variabel independen secara individu tidak berpengaruh terhadap variabel dependen)

Ha : i b ¹ 0 (berarti variabel independen secara individu berpengaruh terhadap variabel dependen)

b) Menentukan nilai a

c) Melakukan penghitungan t sebagai berikut:

t tabel =

:df=N K

2 dimana:

a = derajat signifikasi N = banyaknya data yang digunakan K = banyaknya parameter atau koefisien regresi

plus konstanta

: hitung =

Se b () i

dimana; b i =

koefisien regresi variabel ke-i

Se =

standard error standard error

Gambar 3.1 Gambar Aturan Uji t

Ho diterima apabila –t a /2 £ t £ t a /2 Ho ditolak apabila t < -t a /2 atau t > a /2

e) Kesimpulan (1) Jika t hitung < t tabel, maka Ho diterima Ha ditolak artinya

koefisien regresi variabel independen tidak mempengaruhi variabel dependen secara signifikan.

(2) Jika t hilang > t tabel, maka Ho ditolak dan Ha diterima artinya koefisien regresi variabel independen mempengaruhi variabel dependen secara signifikan.

2) Uji F Uji F adalah uji terhadap koefisien regresi parsial secara bersama-sama. Uji ini dimaksudkan untuk mengetahui apakah variabel independen yang ada secara bersama-sama mempengaruhi variabel dependennya atau untuk mengetahui apakah persamaan 2) Uji F Uji F adalah uji terhadap koefisien regresi parsial secara bersama-sama. Uji ini dimaksudkan untuk mengetahui apakah variabel independen yang ada secara bersama-sama mempengaruhi variabel dependennya atau untuk mengetahui apakah persamaan

variabel independen tidak mempengaruhi variabel dependen)

Ha ¹ i b ¹ 2 b ¹ 3 b ¹ 4 b ¹ 0 (berarti secara bersama-sama variabel independen mempengaruhi variabel dependen)

b) Menentukan nilai a

c) Melakukan penghitungan nilai F

F tabel ® F a ; (N – K) ; (K – 1) Dimana; a = Derajat signifikasi N = jumlah data K = jumlah parameter dalam model termasuk

konstanta

2 2 F hit = R /(k-1) (1-R )/(N-k) Dimana; R2 = koefisien determinasi berganda

K = banyaknya parameter total yang dipakai rekan N = banyaknya observasi

d) Kriteria pengujian Ho diterima apabila F hitung £ F tabel Ho ditolak apabila F hitung > F tabel d) Kriteria pengujian Ho diterima apabila F hitung £ F tabel Ho ditolak apabila F hitung > F tabel

artinya koefisien regresi variabel independen secara bersama-sama tidak mempengaruhi variabel dependen secara signifikan.

(2) Jika F hitung > F tabel, maka Ho ditolak dan Ha diterima artinya koefisien regresi variabel independen secara bersama-sama mempengaruhi variabel dependen secara signifikan.

3) Koefisien Determinasi R 2 Digunakan untuk mengetahui seberapa jauh variasi dari

varibel bebas dapat menerangkan dengan baik variasi dari variabel tersebut. Jika R 2 mendekati nol, maka variabel bebas tidak

menerangkan dengan baik variasi dari variabel terikatnya. Jika R 2 mendekati 1, maka variabel dari variabel tersebut dapat

menerangkan dengan baik dari variabel terikatnya.

2 ( n å xy - å x y )

Rumus: R =

å x - () å x n åå y - () y

2 Dimana R 2 adalah 0 £ R £ 1 Jika R 2 = 1, berarti ada kecocokan yang sempurna Jikar R 2 = 0, berarti tidak ada hubungan variabel dependen dengan

Jika R 2 = berarti bahwa variabel independen hubungannya semakin dekat dengan variabel dependen atau dapat

dikatakan bahwa model tersebut baik.

b. Uji Asumsi Klasik Persamaan yang baik dalam ekonometrika harus memiliki sifat BLUE (Best Linear Unbiased Estimator) (Gujarati, 1999: 153). Untuk mengetahui apakah persamaan sudah memiliki sifat BLUE maka perlu dilakukan uji asumsi klasik yang meliputi multikolinearitas, heteroskedastisitas dan autokorelasi. Uji asumsi klasik yang digunakan adalah:

1) Multikolinearitas Salah satu asumsi model regresi linear klasik adalah bahwa tidak terdapat masalah multikolinearitas diantara variabel yang menjelaskan yang termasuk dalam model regresi. Jika dalam model terdapat multikoliearitas, maka model tersebut memiliki standar yang besar, sehingga koefisien tidak dapat ditaksir dengan ketepatan tinggi.

Pedoman suatu model regresi yang bebas multikolinearitas adalah mempunyai nilai (VIF) disekitar angka satu, dan mempunyai Tolerance Value memdekati 0,1 sedangkan batas nilai VIF adalah

2) Heteroskedastisitas Heteoskedastisitas terjadi jika gangguan muncul dalam fungsi regresi yang mempunyai varian yang tidak sama, sehingga penaksir Ordinary Least Square (OLS) tidak efisien baik dalam sampel kecil maupun besar. Salah satu cara untuk mendeteksi masalah heteroskedastisitas adalah dengan uji Park, yaitu:

a) Melakukan regresi terhadap model regresi yang disusun, kemudian dilihat nilai residualnya.

b) Mengkuadratkan nilai residual, lalu diregresikan dengan variabel independen sehingga diperoleh persamaan sebagai berikut:

c) Dari regresi tahap 2 kemudian dilakukan Uji t. Kemudian dilihat nilai probabalitas t statistiknya. Dengan derajat keyakinan tertentu ( a ).

d) Jika probabilitas t statistik < a , maka koefisien regresi tersebut signifikan atau ada masalah heteroskedastisitas dalam model regresi tersebut.

e) Jika probabilitas t statistik > a , maka koefisien regresi tersebut tidak signifikan atau tidak ada masalah heteroskedastisitas dalam model regresi tersebut.

3) Autokorelasi Autokorelasi merupakan suatu asumsi penting dari model linear klasik. Hal ini menandakan suatu kondisi yang berurutan di antara gangguan atau disturbansi u i yang masuk ke dalam fungsi regresi populasi. Autokorelasi didefinisikan sebagai korelasi antara anggota serangkaian observasi yang diurutkan menurut waktu dan ruang. Dalam hal ini asumsinya adalah autokorelasi tidak terdapat dalam disturbansi atau gangguan ui. Adanya autokorelasi antara variabel gangguan menyebabkan penaksir tidak lagi efisien baik dalam sampel kecil maupun dalam sampel besar.

Salah satu cara untuk menguji autokorelasi adalah dengan percobaan (Durbin-Watson).

a) Menggunakan angka Durbin-Watson yang diperoleh dari rumus:

b) Menggunakan angka dengan Durbin-Watson dalam tabel a = 1%, angka dalam tabel menunjukkan nilai distribusi antara bawah (dl) dengan batas atas (du) b) Menggunakan angka dengan Durbin-Watson dalam tabel a = 1%, angka dalam tabel menunjukkan nilai distribusi antara bawah (dl) dengan batas atas (du)

Gambar 3.2 Gambar Uji Durbin-Watson

Autokor elasi

elasi positif

negatif

Tidak ada Autokorelasi

4 0<d<d1

0 dl

du

4-du 4-dl

= menunjukkan autokorelasi positif atau

menolak Ho

d1<d<du

= tidak dapat disimpulkan

du<d<4-du = tidak terdapat autokorelasi atau menerima Ho 4-du<d<4-d1 = tidak dapat disimpulkan 4-d1<d<4

= menunjukkan autokorelasi negatif atau

menolak Ho