71
BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada uraian berikut, peneliti menguji data yang diperoleh dari hasil penelitian melalui kuesioner terhadap 40 pengusaha di sentra industri konveksi
Wedi, Kabupaten Klaten sebagai sampel penelitian untuk membuktikan hipotesis. Pengujian hipotesis dilakukan dengan menggunakan metode regresi berganda
melalui program SPSS versi 16.0.
A. Uji Normalitas
Uji normalitas adalah uji yang dilakukan untuk mengecek apakah data penelitian kita berasal dari populasi yang sebarannya normal. Ciri model
regresi yang baik apabila distribusinya normal atau mendekati normal. Uji ini perlu dilakukan karena semua perhitungan statistik parametrik. Uji normalitas
bertujuan untuk mengetahui apakah data yang diperoleh dari hasil penelitian berdistribusi normal atau tidak. Data berdistribusi normal yaitu bahwa data
akan mengikuti bentuk distribusi normal, dimana data memusat pada nilai rata- rata dan median. Data yang membentuk distribusi normal bila jumlah data di
atas dan di bawah rata-rata adalah sama, demikian juga simpangan bakunya. Uji statistik yang dapat digunakan untuk menguji normalitas residual
adalah menggunakan Kolmogorov Smirnov Test. Kriteria pengujian pada uji Kolmogorov Smirnov Test
adalah: 1. Jika asymp sig. pada output kolmogorov smirnov 5, maka data
terdistribusi tidak normal. 2. Jika asymp sig. pada output kolmogorov smirnov 5, maka data
terdistribusi normal Hipotesis pengujian pada Kolmogorov Smirnov Test adalah:
Ho : Data berdistribusi normal Ha : Data tidak berdistribusi normal
Tabel 5.1 Hasil Uji Normalitas
Dari tabel di atas dapat dilihat bahwa: Asymp. sig. 2-tailed sebesar 0,147 atau nilainya lebih besar dari 0,05,
maka dapat disimpulkan bahwa pada penelitian ini jumlah modal kerja, omzet penjualan, dan produktivitas kerja berdistribusi normal.
B. Uji Linieritas
Pengujian linieritas dalam penelitian ini menggunakan uji F. Uji linieritas dilakukan untuk mengetahui apakah ada sifat hubungan yang linier atau tidak
antara variabel bebas dengan variabel terikat dependen. Untuk kriteria pengujian masing-masing variabel tersebut yaitu jika nilai F
hitung
lebih kecil dari F
tabel
dengan taraf signifikansi 5, maka dapat disimpulkan hubungan variabel bebas dengan variabel terikat bersifat linier.
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
40 ,0000000
2033664,756 ,181
,149 -,181
1,143 ,147
N Mean
Std. Deviation Normal Param eters
a,b
Absolute Positive
Negative Most Extreme
Di fferences
Kolmogorov-Smirnov Z As ymp. Si g. 2-tai led
Unstandardiz ed Residual
Test distri buti on is Normal. a.
Calculated from data. b.
Tabel 5.2 Hasil Uji Linieritas dengan ANOVA
ANOVA
b
Model Sum of Squares
df Mean Square
F Sig.
1 Regression
9.349E14 3
3.116E14 69.552
.000
a
Residual 1.613E14
36 4.480E12
Total 1.096E15
39 a. Predictors: Constant, Produktivitas_kerja, Jumlah_modal, Omzet_penjualan
b. Dependent Variable: Tingkat_keuntungan
Dari uji ANOVA atau F test, didapat F
hitung
adalah 69,552 dengan taraf signifikansi = 5 dan F
tabel
= 2,87. Setelah F
hitung
dan F
tabel
diketahui, maka langkah selanjutnya membandingkan nilai F
hitung
dengan F
tabel
. Apabila F
hitung
F
tabel
maka dapat dinyatakan bahwa model regresi dengan variabel bebas jumlah modal, omzet penjualan, dan produktivitas kerja dapat digunakan untuk
memprediksi variabel tingkat keuntungan, sebaliknya apabila F
hitung
F
tabel
maka dapat dinyatakan bahwa model regresi dengan variabel bebas jumlah modal, omzet penjualan, dan produktivitas kerja tidak dapat digunakan untuk
memprediksi variabel tingkat keuntungan. Dari hasil perhitungan diperoleh F
hitung
69,552 F
tabel
2,87, artinya F
hitung
F
tabel
, maka model regresi dengan variabel bebas jumlah modal, omzet penjualan, dan produktivitas kerja dapat
digunakan untuk memprediksi variabel tingkat keuntungan. Dalam hal ini berarti Ho ditolak dan Ha diterima, jadi dapat disimpulkan bahwa model
regresi dengan variabel bebas jumlah modal, omzet penjualan, dan produktivitas kerja dapat digunakan untuk memprediksi variabel tingkat
keuntungan sentra industri konveksi.
C. Uji Multiolinieritas
Kategori