Tabel 5.3 Uji Hausman
Sumber : Data Diolah, 2015
Pada tabel di atas terlihat bahwa nilai probabilitas Cross-section random sebesar 0,0281 0,05 sehingga model FE lebih tepat dibandingkan
dengan model RE. Berdasarkan dua uji penentuan model, model FE lebih tepat dari pada
model CE dan RE, tanpa harus dilakukan uji selanjutnya yaitu Uji Lagrange Multiplier LM.
D. Pengujian Asumsi Klasik dalam Regresi
1. Pengujian Normalitas Model Regresi
Uji normalitas model regresi bertujuan untuk mengetahui apakah dalam model regresi variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal
atau tidak. Tabel di bawah ini menunjukkan hasil uji pengujian normalitas.
Tabel 5.4 Uji Normalitas dengan One-sample Kolmogrov-Smirnov Test
Berdasarkan hasil output di atas dapat diketahui bahwa nilai Signifikan 0,628 lebih besar dari 0,05, data memiliki distribusi normal.
2. Pengujian Multikolinieritas
Uji multikoliniearitas adalah keadaan dimana antara dua variabel independen atau lebih pada model regresi terjadi hubungan linier yang
sempurna atau mendekati sempurna. Hasil pengujian multikolinieritas dapat dilihat pada tabel 5.5 sebagai berikut :
Tabel 5.5 Uji Multikolinieritas
Sumber : Data diolah, 2015
Berdasarkan output di atas, nilai tolerance 0,1 dan nilai VIF 10, maka tidak terjadi masalah multikolinieritas pada model regresi.
3. Pengujian Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas adalah keadaan dimana terjadinya ketidaksamaan varian dari residual pada model regresi. Untuk mendeteksi keberadaan
heteroskedastisitas menggunakan metode uji Glejser.
Tabel 5.6 Uji Heteroskedastisitas
Sumber : Data Diolah 2015
Berdasarkan output pada tabel 5.6, nilai signifikansi ke empat variabel independen lebih besar dari 0,05. Dengan demikian, tidak terjadi
masalah heteroskedatisitas pada model regresi.
4. Pengujian Autokorelasi
Uji autokorelasi adalah keadaan dimana terjadinya korelasi dari residual untuk pengamatan satu dengan pengamatan yang lain yang disusun menurut
runtun waktu. Salah satu cara untuk mendeteksi keberadaan autokorelasi dengan menggunakan uji Run-Test.
Tabel 5.7 Uji Autokorelasi Run Test
Berdasarkan output di atas dapat diketahui bahwa nilai signifikan 0,149 lebih besar dari 0,05, maka data tidak terjadi masalah autokorelasi.
E. Penentuan Persamaan Regresi Data Panel
Analisis regresi digunakan untuk megukur besarnya pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. Hasil analisis regresi data panel dapat
dilihat pada tabel 5.8.
Tabel 5.8 Analisis Regresi Data Panel
Pada tabel di atas, dapat dilihat bahwa nilai persamaan regresi untuk pengaruh jumlah anggota, jumlah simpanan, jumlah pinjaman, dan jumlah modal
kerja terhadap Sisa Hasil Usaha SHU adalah : SHU = 6,380399+0,002465 X
1it
−0,065884 X
2it
+0,197899 X
3it
− 0,035044 X
4it
Persamaan tersebut akan digunakan untuk menguji hipotesis dengan menggunakan uji t.
F. Perhitungan Koefisien Determinasi R
2
Uji koefisien determinasi digunakan untuk menguji siginifikansi atau tidaknya hubungan lebih dari dua variabel. Hasil analisis koefisien determinasi
dapat dilihat pada tabel 5.8. Melalui analisis data yang ditunjukkan, nilai koefisien R Square lebih besar dari 0 dan mendekati 1 maka dapat dikatakan
bahwa pengaruh jumlah anggota, jumlah simpanan, jumlah pinjaman, dan jumlah modal kerja terhadap Sisa Hasil Usaha SHU secara bersama-sama adalah
signifikan. Untuk mengetahui besarnya perubahan Sisa Hasil Usaha SHU yang tidak disebabkan oleh jumlah anggota, jumlah simpanan, jumlah pinjaman, dan
jumlah modal kerja dapat diperoleh dengan perhitungan 1-R
2
. Nilai R square R
2
sebesar 0,955684 atau 95,5684, artinya bahwa Sisa Hasil Usaha SHU berubah karena adanya pengaruh jumlah anggota, jumlah simpanan, jumlah
pinjaman dan jumlah modal kerja. Sementara itu, sisanya sebesar 1-0,955684= 0,044316 atau 4,4316 dipengaruhi oleh variabel bebas lain, misalnya biaya
bahan baku, tingkat inflasi, dan kebijakan kas kecil dimana variabel-variabel tersebut tidak diteliti dalam penelitian ini.
G. Pengujian Hipotesis
1. Pengujian Statistik t Uji t
Berdasarkan persamaan model t statistic menunjukkan pengaruh parsial jumlah anggota, jumlah simpanan, jumlah pinjaman dan jumlah modal
kerja terhadap Sisa Hasil Usaha SHU koperasi di Kota Madiun. Hasil uji statistik t dapat dilihat pada tabel 5.8.
Untuk melakukan uji hipotesis dilakukan langkah-langkah sebagai berikut:
a. Penentuan Ha.
1. H
a1
: Jumlah anggota berpengaruh terhadap Sisa Hasil Usaha SHU 2.
H
a2
: Jumlah simpanan berpengaruh terhadap Sisa Hasil Usaha SHU. 3.
H
a3
: Jumlah pinjaman berpengaruh terhadap Sisa hasil Usaha SHU. 4.
H
a4
: Jumlah modal kerja berpengaruh terhadap Sisa Hasil Usaha SHU. b.
Penentuan taraf nyata α dan t tabel. Taraf nyata α = 0,052 = 0,025 uji 2 sisi
df = 40 – 2 = 38, maka besar t tabel adalah 2,02439-2,02439.
Ho diterima apabila –t
α2
t
o
atau t
o
t
α2
Ho ditolak apabila t
o
t
α2
atau t -t
α2
c. Penghitungan nilai statistik uji t
o
Dari hasil outout di atas terlihat bahwa : 1. Jumlah Anggota : nilai t
1
sebesar 2,306114 2. Jumlah Simpanan : nilai t
2
sebesar -0,634183 3. Jumlah Pinjaman : nilai t
3
sebesar 1,927839 4. Jumlah Modal Kerja : nilai t
4
sebesar -0,358186 d.
Pengambilan keputusan 1. Jumlah Anggota : Ho
1
ditolak, karena t
1
t tabel 2,306114 2,02439 2. Jumlah Simpanan : Ho
2
diterima, karena t
2
t tabel -0,634183-2,02439 3. Jumlah Pinjaman : Ho
3
diterima, karena t
3
t tabel 1,927839 2,02439 4. Jumlah Modal Kerja: Ho
4
diterima, karena t
4
t tabel -0,358186 - 2,02439
