X4= Frekuensipengalaman kredit X5 = Lama usaha tahun
X6 = Modal usaha Rp X7 = Lama pendidikan formal tahun
Analisis dimulai dengan melakukan wawancara berdasarkan kuesioner yang dibuat kepada responden. Ralisasi KUR diasumsikan dipengaruhi oleh
beberapa variabel, yaitu tingkat pendapatan per bulan, aset keluarga, aset usaha, frekuensi atau pengalaman kredit, lama usaha, modal usaha, dan lama pendidikan
formal. Variabel-variabel tersebut diduga berpengaruh terhadap realisasi KUR di BRI Unit Leuwiliang.
4.4.3 Evaluasi Model Pendugaan
Evaluasi model pendugaan bertujuan untuk mengetahui apakah model yang diduga terpenuhi secara statistik. Dalam membuat suatu keputusan ada atau
tidaknya pengaruh variabel bebas X terhadap variabel terikat Y, maka digunakan uji F dan uji t. Uji F digunakan untuk melihat pengaruh variabel bebas
X terhadap variabel terikat Y secara bersama-sama simultan, sedangkan uji t digunakan untuk melihat pengaruh setiap variabel bebas X terhadap variabel
terikat Y dalam penilitian ini.
a. Uji-F
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui faktor-faktor X
i
secara bersamaan simultan terhadap variable terikat Y. dengan hipotesis sebagai
berikut : H
: b
1
= b
2
= 0 Semua faktor X
i
tidak mempengaruhi Y H
1
: b
1
≠ 0 Sekurang-kurangnya ada satu Xi yang mempengaruhi Y Rumus Uji F adalah :
1 1
k JKG
n k
JKK F
Keterangan : JKK : Jumlah kuadrat untuk nilai tengah kolom
JKG : Jumlah kuadrat galat k : Jumlah faktor yang dianalisis
n : Jumlah contoh Kriteria Uji :
1. F- hit F Tabel, maka tolak H berarti semua variabel bebas mampu
secara bersama-sama menjelaskan variasi dari variabel tak bebas. 2. F- hit F Tabel, maka terima H
berarti semua variabel bebas tidak mampu secara bersama-sama menjelaskan variasi dari variabel bebas.
b. Uji- t
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh variabel bebas X terhadap variabel terikat Y. Hipotesis pengujiannya adalah :
H : b
i
= 0 Variabel X tidak mempengaruhi variabel Y H
1
: b
i
≠ 0 Variabel X mempengaruhi variabel Y Dalam melihat pengaruh variabel X terhadap variabel Y, maka
digunakanlah uji t. Rumus perhitungan uji t adalah : Walpole, 1993 t
hitung
= SE
b bi
Keterangan: b = Slope faktor Xi
b = Slope Konstanta
SE = Standard Error Kriteria Uji :
1. t- hit t
tabel
, maka tolak H0 artinya variabel-variabel bebas yang diuji berpengaruh nyata terhadap variabel tak bebas
2. t- hit t
tabel
, maka terima H0 artinya variabel-variabel bebas tidak berpengaruh nyata terhadap variabel tak bebas.
c. Koefisien Determinasi R
2
Koefisien determinasi R
2
digunakan sebagai pengukur tingkat kebaikan model. Semakin tinggi keragaman dapat diterangkan oleh model tersebut,
semakin besar koefisien determinasi. Koefisien determinasi dapat dirumuskan sebagai berikut : Walpole, 1995
R
2
=
y S
n JKG
2
1 1
4.5 Asumsi Dalam Analisis Regresi Linier
Untuk membuat suatu persamaan regresi linier berganda diperlukan beberapa asumsi mendasar, yaitu normalitas, homogenitas, multikolinieritas, dan
autokorelasi Santoso, 1999. Dalam penelitian ini, analisis regresi yang digunakan adalah regresi linier berganda karena memiliki enam variabel bebas
dan satu variabel dummy, sehingga asumsi yang digunakan dalam penelitian ini hanya dua yaitu normalitas dan homogenitas.
Uji Normalitas
Normalitas atau disebut juga uji kenormalan data diperlukan dalam analisis regresi berganda, hal ini disebabkan metode ini merupakan salah satu
metode analisis parametrik. Kenormalan diketahui melalui sebaran regresi yang merata disetiap nilai. Salah satu cara yang digunakan untuk melihat normalitas
data adalah dengan melihat plot garis dari standardized residual cumulative probability. Apabila sebaran data berada pada garis normal, maka dapat dikatakan
bahwa data yang diuji memiliki sebaran yang normal dan sebaliknya jika garis tidak terletak disekitar garis, maka data tidak normal Santoso, 1999.
Uji Homogenitas
Uji Homoskedastisitas ini pada dasarnya menyatakan bahwa nilai-nilai variabel terikat Y bervariasi dalam satuan yang sama. Untuk menguji asumsi
ini, dibuat plot antara standardized residual dengan faktor X. Jika tidak terdapat suatu pola dalam plot tersebut maka dikatakan bahwa data tersebut homogen
Santoso, 1999.
4.6 Hipotesa Penelitian
