Jenis Penelitian Sumber Data

45  Secara Parsial  Ho = Tidak ada hubungan antara Administrasi Persyaratan awal dengan Pembiayaan Bermasalah yang dilihat dari Perspektif Mitra Pembiayaan BMT Prima Syariah.  Ha = Ada hubungan antara Administrasi Persyaratan awal dengan Pembiayaan Bermasalah yang dilihat dari Perspektif Mitra Pembiayaan BMT Prima Syariah.  Ho = Tidak ada hubungan antara Pendapatan dengan Pembiayaan Bermasalah yang dilihat dari Perspektif Mitra Pembiayaan BMT Prima Syariah.  Ha = Ada hubungan antara Pendapatan dengan Pembiayaan Bermasalah yang dilihat dari Perspektif Mitra Pembiayaan BMT Prima Syariah.  Ho = Tidak ada hubungan antara I‟tikad dengan Pembiayaan Bermasalah yang dilihat dari Perspektif Mitra Pembiayaan BMT Prima Syariah.  Ha = Ada hubungan antara I‟tikad dengan Pembiayaan Bermasalah yang dilihat dari Perspektif Mitra Pembiayaan BMT Prima Syariah.  Ho = Tidak ada hubungan antara Evaluasi dengan Pembiayaan Bermasalah yang dilihat dari Perspektif Mitra Pembiayaan BMT Prima Syariah. 46  Ha = Ada hubungan antara Evaluasi dengan Pembiayaan Bermasalah yang dilihat dari Perspektif Mitra Pembiayaan BMT Prima Syariah.

G. Metode Analisis Data

1. Uji Asumsi Klasik

1 Uji Normalitas Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Jika asumsi ini dilanggar maka pengujian menjadi tidak valid untuk jumlah sampel kecil. Ada dua cara untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak yaitu dengan analisis grafik dan uji statistik 49 . Cara mengetahui bahwa data yang diambil terdistribusi normal salah satunya dengan menggunakan teknik Kolmogorov-Smirnov. Kurva nilai residual terstandarisasi dikatakan menyebar dengan normal apabila nilai Kolmogorov- Smirnov. Kurva Z ≤ Z tabel atau nilai asymp. Sig. 2-tailed α pada tabel uji Kolmogorov-Smirnov. 2 Uji Autokorelasi Uji autokorelasi diperlukan untuk mengetahui ada tau tidaknya korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan periode t-1 pada persamaan regresi linier. Autokorelasi mungkin tejadi pada data time series data runtut waktu, sedangkan pada data crossection silang waktu masalah autokorelasi jarang terjadi. Model regresi yang baik selayaknya bebas dari autokorelasi. Prasyarat yang harus terpenuhi 49 Imam Ghozali, Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program SPSS,Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro, 2006, h.110