72
Uji Reliabilitas Variabel
Kinerja UMKM
Sumber: Data primer yang diolah Hasil print out menjelaskan bahwa Croanbach’s Alpha untuk uji
reliabilitas variabel kinerja UMKM sebesar 0,886 yang berarti variabel kinerja UMKM reliabel. Hal ini dikarenakan 0,886 0,6. Maka, variabel
kinerja UMKM pada penelitian ini reliabel untuk diuji.
2. Uji Asumsi Klasik
a. Normalitas Uji Normalitas digunakan untuk mengetahui apakah data yang
digunakan berdistribusi normal atau tidak karena data yang bagus adalah data yang berdistribusi normal. Salah satu cara untuk
mendeteksi normalitas adalah dengan melihat tabel normal P-Plot pada hasil print-out analisis data program komputer SPSS. Data yang
terdistribusi normal membentuk barisan yang sejajar dengan garis diagonal.
12
b. Multikolinieritas Multikolinieritas berarti adanya hubungan di antara satu variabel
bebas terhadap variabel bebas lainnya. Jika terdapat korelasi yang
12
Joseph F. Hair Jr, dkk., Multivariate Data Analisis: A Global Perspective Seventh Edition
, USA: Pearson, 2010 h. 72
Cronbachs Alpha
Cronbachs Alpha Based on Standardized Items
N of Items ,887
,886 6
73
sempurna di antara variabel-variabel bebas, sehingga nilai koefisien korelasi sama dengan satu akan menyebabkan koefisien regresi
menjadi tak terhingga. Salah satu cara untuk mendeteksi terjadinya multikolinieritas yaitu
dengan melihat nilai VIF hasil olahan data dengan menggunakan program SPSS. Pada umumnya batas terendah nilai tollerance yaitu
0.10 dengan nilai VIF kurang dari 10
13
. Apabila nilai tollerance lebih dari 0,10 dan nilai VIF kurang dari sepuluh VIF10 maka variabel
tersebut tidak mempunyai masalah multikolinieritas. c. Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedastisitas
digunakan untuk
mengetahui ketidaksamaan varians dalam suatu fungsi regresi. Model regresi yang
baik adalah tidak terjadi Heteroskedastisitas. Salah satu cara untuk mendeteksi heteroskedastisitas adalah dengan melihat Scatter Plot
pada print laut program SPSS. Data yang baik adalah ketika titik sampel pada tabel Scatter Plot
menyebar dan tidak membentuk pola yang jelas, serta titik-titik harus menyebar di atas dan di bawah angka nol pada sumbu Y. Jika sebaran
data tidak mengumpul di suatu sudut atau bagian maka disimpulkan
13
Ibid h, 204
74
tidak terjadi heteroskedastisitas, sehingga dikatakan data adalah homogen.
14
d. Autokorelasi Autokorelasi berarti adanya korelasi antara anggota observasi
antar observasi satu dengan observasi lain yang berlainan waktu.
15
Konsekuensi dari adanya autokorelasi dalam suatu model regresi adalah varians sample tidak dapat menggambarkan varians
populasinya. Lebih jauh lagi, model regresi yang dihasilkan tidak dapat digunakan menaksir nilai variabel dependen pada nilai variabel
independen tertentu. Uji auto korelasi dapat dilakukan dengan cara uji Durbin Watson
DW Test. Adapun cara mendeteksi terjadinya autokorelasi secara umum dapat diambil patokan sebagai berikut:
16
a. Angka DW di bawah -2 berarti ada autokorelasi positif b. Angka DW di antara -2 sampai +2 berarti tidak ada
autokorelasi c. Angka DW di atas +2 berarti ada autokorelasi negatif
3. Analisa Regresi Linier Berganda
14
Wahana Komputer, Pengembangan Analisis Multivariate dengan SPSS 12, Jakarta: Salemba Infotek, 2005, h. 38
15
Agus Widarjono, Ekonometrika Teori dan aplikasinya Yogyakarta: Ekonsia. 2005 h. 177
16
Singgih Santoso, Buku Latihan SPSS Statistik Parametrik, Jakarta: elex media komputindo 2000, h. 218
75
Y = a+b
1
x
1
..........b
n
x
n
Teknik analisis data dalam penelitian ini menggunakan metode analisis regresi berganda. Regresi linier berganda multiple linier
regresion bertujuan menghitung besarnya pengaruh dua atau lebih
variabel bebas terhadap satu variabel terikat dan memprediksi variabel terikat dengan menggunakan dua atau lebih variabel bebas.
17
Berdasarkan definisi tersebut makan model rancangan uji regresinya adalah sebagai
berikut:
18
Gambar 3.G.9 Model Uji Regresi
Perumusan umum dari regresi linier berganda adalah:
Y = Kinerja UMKM X1 = Pembinaan Manajemen SDM
a = Konstanta X2 = Akses Pemasaran
b = Koefisien regresi 4. Koefisien Determinasi R
2
R
2
disebut juga koefisien penentu atau koefisien determinan. Koefisien penentu menyatakan seberapa besar variabel tidak bebasnya
17
Ety Rochaety, dkk., Metodologi Penelitian Bisnis: dengan Aplikasi SPSS, Jakarta: Mitra Wacana Media, 2007, h. 138
18
Burhan Bungin, Metode Penelitian Kuantitatif: Komunikasi ekonomi dan Kebijakan Publik Serta Ilmu-Ilmu Sosial Lainnya
, Jakarta: Kencana, 2006, h. 232.
X1
X2 Y
76
Kinerja UMKM dapat dijelaskan oleh variabel bebasnya Kemitraan Usaha. Namun untuk regresi linear berganda sebaiknya menggunakan R
square yang telah disesuaikan atau tertulis Adjusted R square, karena
telah disesuaikan dengan jumlah variabel independen yang digunakan dalam penelitian.
19
Untuk mengetahui nilai koefisien determinan dapat dilihat di tabel Model Summary pada hasil print-out SPSS.
5. Pengujian Hipotesis a. Uji Parsial t
Uji parsial bertujuan untuk mengetahui besarnya pengaruh masing-masing variabel independen secara individual parsial
terhadap variabel dependen. Untuk mengetahuinya, perlu melihat nilai Sig. pada tabel Coefficients dari tingkat st
andar eror atau α = 5 = 0.05. Apabila nilai Sig. melebihi 0,05 maka variabel bebasnya X1
dan X2 tidak berpengaruh secara signifikan terhadap variabel terikat Y. Hipotesis yang digunakan adalah:
1 H : H
1
= 0, berarti tidak terdapat pengaruh yang nyata antara variabel independen dengan variabel dependen.
2 H : H
1
≠ 0, berarti terdapat pengaruh yang nyata antara variabel independen dengan variabel dependen.
19
Bhuono Agung Nugroho, Strategi Jitu Memilih Metode Statistika Penelitian dengan SPSS
, Yogyakarta: ANDI, 2005, Ed. 1, h. 51
77
Pada tingkat signifikan 5 persen dengan kriteria pengujian yang digunakan sebagai berikut :
1 Jika sig 0.05, maka H
1
diterima 2 Jika sig 0.05, maka H
1
ditolak b. Uji Simultan F
Uji statistik F digunakan untuk mencari apakah semua variabel independen yang digunakan dalam model regresi secara bersama-
sama berpengaruh
terhadap variabel
dependen.
20
Untuk mengetahuinya, perlu melihat nilai Sig. pada tabel Anova dari tingkat
standar eror atau α = 5 = 0.05. apabila nilai Sig. melebihi 0,05 maka variabel bebasnya X1 dan X2 tidak berpengaruh secara simultan
terhadap variabel terikat Y. Hipotesis yang digunakan adalah: 1 H
: β
1
, β
2
, β
3
= 0, variabel independen tidak berpengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen.
2 H
1
: β
1
, β
2
, β
3
≠ 0, variabel independen berpengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen.
Pada tingkat signifikan 5 dengan kriteria pengujian yang digunakan sebagai berikut :
20
Duwi Priyatno, Paham Analisa Statistik Data dengan SPSS, Yogyakarta: Mediakom, 2011 h. 67.
78
1 H ditolak dan H
1
diterima, apabila F hitung F tabel tabel, artinya variabel independen secara bersama-sama berpengaruh
terhadap variabel dependen secara nyata. 2 H
diterima dan H
1
ditolak, apabila F hitung F tabel, artinya variabel independen secara bersama-sama tidak berpengaruh
terhadap variabel dependen secara nyata.
78
BAB IV HASIL PENELITIAN
