α = 0,05 k = jumlah variabel bebas
n = jumlah sampel c Menentukan kriteria pengujian
H0 ditolak apabila f
hitung
f
tabel
HA ditolak apabila f
hitung
f
tabel
d Menentukan f dengan rumus
Dimana : = koefisien determinan berganda
n = jumlah sampel k = jumlah variabel bebas
Kesimpulan : Apabila f
hitung
f
tabel
maka H0 diterima dan HA ditolak, artinya tidak ada pengaruh secara simultan artinya hubungan variabel bebas dengan
variabel terikat bersifat linier. Apabila f
hitung
f
tabel
maka H0 ditolak dan HA diterima artinya ada pengaruh yang simultan artinya hubungan variabel
bebas dengan variabel terikat bersifat non-linier. Pada tabel ANOVA diketahui bahwa nilai signifikansi Deviation from
Linearity pada variabel status sosial ekonomi sebesar 0,342. Apabila dibandingkan dengan signifikansi 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa
hubungan antar variabel status sosial ekonomi anggota dengan partisipasi anggota dinyatakan linier.
Pada veriabel layanan prima diketahui nilai signifikansi Deviation from Linearity sebesar 0,150. Apabila dibandingkan denan signifikansi
0,05 maka dapat disimpulkan bahwa hubungan antar variabel layanan prima dengan partisipasi anggota koperasi dinyatakan linier.
Demikian juga halnya pada veriabel lama bergabung diketahui bahwa nilai signifikansi Deviation from Linearity sebesar 0,742. Apabila
dibandingkan denan signifikansi 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa hubungan antar variabel layanan prima dengan partisipasi anggota koperasi
dinyatakan linier
b. Uji Hipotesis
1 Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik bertujuan untuk mendeteksi ada tidaknya pelanggaran dalam regresi berganda. Uji asumsi klasik yang dilakukan adalah sebagai
berikut:
a Uji Multikolinieritas
Multikolinieritas merupakan suatu hubungan antara variabel bebas yang satu dengan yang lain. Dalam hal ini variabel tersebut disebut
variabel yang bersifat tidak orthogonal. Variabel yang tidak orthogonal tersebut merupakan variabel bebas yang korelasinya tidak sama dengan
nol. Untuk mendeteksi masalah multikorelasi dapat digunakan rumus korelasi. Adapun rumus korelasi sebagai berikut Sugiyono, 2010 :
Selanjutnya dengan program SPSS diadakan analisi colliniarity statistic
. Dari analisis colliniarity statistic akan diperoleh VIF Variance Infaltion Factor. Dasar analisis yang digunakan yaitu jika
tolerance labih dari 0,1 dan VIF kurang dari 5 maka tidak terjadi
masalah multikorelaritas. Berdasarkan output diatas, dapat diketahui bahwa nilai tolerance
dari ketiga variabel yaitu : status sosial ekonomi anggota 0,916, layanan prima 0.911 dan lama bergabung 0,989 lebih besar dari 0,1.
Sedangkan VIF dari ketiga variabel yaitu : status sosial ekonomi anggota 1,092, layanan prima 1.011, dan lama bergabung 1,098.
Maka dapat dikatakan nilai VIF 5 sehingga dapat disimpulkan bahwa dalam model regresi tidak terjadi masalah multikolinieritas.
b Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas adalah suatu keadaan dimana varians dari kesalahan pengganggu tidak konstan untuk suatu variabel bebas. Untuk
mendeteksi tidak adanya masalah heteroskedastisitas digunakan uji Glejeser dengan cara meregresikan antara variabel independen dengan
nilai absolud residualnya. Jika signifikansi antara varisbel independen dengan nilai absolud residualnya 0,05 maka tidak teradi mesalah
heteroskedastisitas, tapi jika 0,05 maka terjadi masalah heteroskadastisitas.
c Uji Autokorelasi
Autokorelasi adalah suatu keadaan dimana kesalahan pengguna dari satu observasi terhadap observasi selanjutnya yang berurutan tidak
berpengaruh atau tidak terjadi korelasi. Untuk mendeteksi ada tidaknya masalah atokorelasi dapat digunakan uji Durin Watson dengan rumus :
Dimana: DW : nilai Durbin Watson
e
t
: gangguan estimasi t
: observasi terakhir t - 1
: observasi sebelumnya Untuk
memperoleh kesimpulan
apakah ada
masalah autokorelasi atau tidak, hasil hitungan statistik DW harus
dibandingkan dengan tabel statistik. Namun secara umum dapat diberi patokan sebagai berikut:
1 dU DW 4 – dU maka H
diterima tidak ada autokorelasi 2 DW dL atau DW 4
– dL maka H ditolak terjadi
autokorelasi
