4.3.2. Uji Statistik Hasil Estimasi Model
Estimasi untuk mengetahui pengaruh variable bebas independent variable
terhadap variable terikat dependent variable dilakukan dengan menggunakan angka linier terhadap model regresi berganda. Hasil perhitungan
analisis regresi ganda Lampiran 1 dengan menggunakan program Eviews 5.0 dapat dilihat pada persamaan berikut :
Y = 1.78 +0.0011X
1
+ 0.150X
2
– 0.00067X
3
+ 0.171X
4
– 0.000325X
5
0.4788 0.000 0.8805 0.000 0.9847 0.0956 – 0.217D
R
2
Keterangan :
= 0. 9341 F-Statistic
= 177.364 Prob-Stat
= 0.00000
Y = Pendapatan UKM Rpbulan
X
1
X = Modal Usaha Rp
2
X = Modal Kerja Rpbulan
3
X = Jumlah Jam Kerja Jamminggu
4
X = Lama Usaha tahun
5
D = Daerah Pemasaran dummy variabel
= Tingkat Pendidikan tahun
D = 1 untuk produk yang dipasarkan keluar dan dalam daerah D = 0 untuk produk yang dipasarkan dalam daerah
= b erpengaruh signifikan pada α: 0.05
= berpengaruh signifikan pada α: 0.10 Berdasarkan hasil estimasi di atas diperoleh hasil R
2
= 0.9341 yang bermakna bahwa variasi modal usaha, modal kerja, jumlah jam kerja, lama usaha,
Universitas Sumatera Utara
tingkat pendidikan dan daerah pemasaran mampu menjelaskan variasi pendapatan pengusaha Usaha Kecil Menengah UKM sebesar 93.41 dan sisanya sebesar
6.59 dijelaskan oleh variabel lain yang tidak dimasukkan dalam model estimasi. Uji serempak digunakan untuk menguji signifikansi dari model penelitian,
dilakukan dengan cara membandingkan nilai F-tabel dengan F-hitung untuk Degree of Freedom
pada pengujian F adalah v
1
= k – 1 = 7 – 1 = 6 dan v
2
F- hitung F αk-1, n-k , maka tolak H
= n – k = 82 – 7 = 75, dijumpai F-t
abel; pada α = 0.05 sebesar 2.22. Kriteria uji :
F- hitung F αk-1, n-k , maka terima H
Jika H ditolak berarti minimal ada satu variabel bebas yang berpengaruh nyata
terhadap variabel tak bebas, dan sebaliknya jika H
Dari estimasi diperoleh nilai F-statistik sebesar 177.364, lebih besar dari F
diterima berarti tidak ada satupun variabel bebas yang berpengaruh nyata terhadap variabel tak bebas.
Semakin besar nilai F-hit maka akan semakin kuat bukti bahwa terdapat minimal salah satu variabel bebas yang berpengaruh nyata terhadap keragaman dari
variabel tak bebas.
0,05
Sebagaimana yang telah dirumuskan pada bab sebelumnya, bahwa pengujian secara parsial digunakan untuk menguji signifikansi dari masing-
masing variabel bebas terhadap variabel terikat, dilakukan dengan cara membandingkan nilai t-hitung dengan nilai t-tabel, pada jumlah sampel n = 82,
6,75 = 2.21; ini berarti secara bersama-sama modal usaha, modal kerja, jumlah jam kerja, lama usaha, tingkat pendidikan dan daerah pemasaran dapat
mempengaruhi pendapatan pengusaha Usaha Kecil Menengah UKM secara signifikan di Kabupaten Batu Bara dengan tingkat keyakinan minimal 95.
Universitas Sumatera Utara
variabel bebas k = 6. Koutsoyiannis, 1981 menjelaskan bahwa besarnya k adalah variabel bebas termasuk konstanta, dengan demikian k = 7, maka Degree
of Freedom df = 82 – 7 = 75; pada df = 75 dijumpai t-tabel pada pengujian
α = 0.05 sebesar 1.666. Kriteria Uji : t-
hitung t α2n-k , maka tolak H t-
hitung t α2n-k , maka terima H Jika H
ditolak dalam kriteria uji-t berarti variabel bebas berpengaruh nyata terhadap variabel tak bebas dan sebaliknya jika H
Tabel 4.11. Uji Parsial Variabel
diterima berarti variabel bebas tidak berpengaruh nyata terhadap variabel tak bebas. Semakin besar nilai
t-hit maka akan semakin kuat bukti bahwa variabel tersebut signifikan secara statistik. Berdasarkan hasil estimasi diperoleh hasil uji parsial pada setiap
variabel, sebagai berikut :
Variabel t-statistic
Probability t-tabel
Keterangan
Modal Usaha X
1
0.711774 0.4788
t
0.05; 75
1.666 t
stat
0.711 t
tabel
1.666, H diterima
Modal Kerja X
2
10.33184 0.0000
t
stat
10.33 t
tabel
1.666, H ditolak
Jumlah Jam Kerja X
3
-0.150895 0.8805
t
stat
-0.15 t
tabel
1.666, H diterima
Lama usaha X
4
9.634609 0.0000
t
stat
9.634 t
tabel
1.666, H ditolak
Tingkat Pendidikan X
5
-0.019182 0.9847
t
stat
-0.019 t
tabel
1.666, H diterima
Daerah Pemasaran D
-1.687938 0.0956 t
stat
-1.687 t
tabel
1.666, H diterima
Sumber : Output Eviews 5.0
4.3.3. Pembahasan Hasil Setelah melakukan uji statistik terhadap data variabel dan memperoleh hasil
Kategori