Tabel 4.2 : Hasil Uji Normalitas
Sumber : Lampiran Berdasarkan tabel diatas menunjukkan bahwa distribusi data pada residual
adalah distribusi normal, karena tingkat signifikan lebih dai 0,05 sig = 0,96. Dalam regresi OLS Ordinary Least square b
, b
1
, b
2
dan b
3
adalah fungsi linier dai Y dan Y adalah fungsi linier dari u
i
residual. Distribusi sampling dari regresi OLS tergantung pada distribusi residual u
i
, apabila residual u
i
berdistribusi normal dengan sendirinya b , b
1
, dan b
2
juga berdistribusi normal Gujarati, 1995 : 66-67
4.2.2 Persamaan Regresi Linier Berganda
Analisis data untuk menggambarkan pengaruh antara variabel terikat Y dengan beberapa variabel bebas X
1
, X
2
, …. X
p
dapat dilakukan dengan metode regresi berganda. Adapun hasil pengolahan analisis regresi linier berganda dapat
dilihat pada tabel di bawah ini :
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
36 36
36 36
54250000 1E+008
4108659.7 .0000000
47939471 8E+007
3102476.7 20622440.42
.202 .226
.200 .206
.202 .226
.200 .153
-.178 -.113
-.145 -.206
1.212 1.355
1.201 1.233
.106 .051
.112 .096
N Mean
Std. Dev iation Normal Parameters
a,b
Absolute Positiv e
Negativ e Most Extreme
Dif f erences
Kolmogorov -Smirnov Z Asy mp. Sig. 2-tailed
y =realisasi x1=laba
x2=jaminan Unstandardiz
ed Residual
Test distribution is Normal. a.
Calculated f rom data. b.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Tabel 4.3 : Persamaan Regresi Linier Berganda Model
Koefisien regresi Konstanta
-7861201.3 Laba Usaha X
1
0,266 Jaminan Usaha X
2
7,897
Sumber : Lampiran Berdasarkan tabel diatas, maka persamaan yang didapat adalah :
Y = -7861201,3 + 0.266 X
1
+ 7,897 X
2
Dari persamaan regresi di atas dapat diperoleh penjelasan sebagai berikut :
1. Koefisien regresi variabel laba usaha X
1
sebesar 0,266 yang artinya jika laba usaha X
1
naik Rp. 1, maka keputusan jumlah pemberian kredit investasi di PD. Bank BPR Gresik Y akan naik sebesar 0,266
dengan asumsi variabel bebas lainnya konstan. 2.
Koefisien regresi variabel jaminan usaha X
2
sebesar 7,897 yang artinya jika jaminan usaha X
2
naik Rp. 1, maka keputusan jumlah pemberian kredit investasi pada PD Bank BOR Gresik ajan naik 7,897
dengan asumsi variabel bebas lainnya konstan.
4.2.3 Uji F
Hasil uji F dapat digunakan untuk mengetahui kecocokan model regresi linier berganda yang dihasilkan. Apabila tingkat signifikan yang dihasilkan kurang dari
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
5 maka model regresi linier beeganda yang dihasilkan adalah cocok untuk mengetahui pengaruh variabel laba usaha X
1
dan jaminan usaha X
2
terhadap keputusan jumlah pemberian kredit investasi di PD. BPR Gresik Y. adapun
hasil dari uji F sebagai berikut :
Tabel 4.4 : Hasil Uji F
Sumber : Lampiran
Hasil analisis uji F dengan menggunakan model ini menunjukkan hasil yang signifikan, maka dapat disimpulkan bahwa analisis regresi berganda yang
digunakan untuk melihat pengaruh secara simultan antara variabel bebas dengan variabel terikat diperoleh dengan hasil analisis yang signifikan dan positif
dengan tingkat signifikan 0,000. Atatu dengan kata lain analsisi secara simultan ini terbukti kebenarannya.
Berdasarkan tabel diatas menunjukkan bahwa nialai F
hitung
sebsar 73,664 dengan tingkat signifikan lebih kecil dari 5 yaitu sebesar 0,000. Hal ini berarti
model regresi yang dihasilkan adalah cocok atau sesuai untuk mengetahui
ANOVA
b
7E+016 2
3.278E+016 72.664
.000
a
1E+016 33
4.511E+014 8E+016
35 Regression
Residual Total
Model 1
Sum of Squares
df Mean Square
F Sig.
Predictors: Constant, x2=jaminan, x1=laba a.
Dependent Variable: y =realisasi b.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
pengaruh laba usaha X
1
dan jamina usaha X
2
terhadap keputusan pemberian kredit investasi pada PD. BPR Gresik Y.
4.2.4 Koefisien Determinasi
