BAB III METODOLOGI PENELITIAN
3.1 Desain Penelitian Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian asosiatif. Time horizon yang digunakan dalam penelitian ini adalah data panel, Analisa data panel merupakan gabungan dari analisa time series dan crossection.
Tabel 3.1 Desain Penelitian Tujuan
Jenis
Time
Penelitian
Penelitian
Horizon
T-1
Penelitian
Data Panel
Asosiatif T-2
Penelitian
Data Panel
Asosiatif T-3
Penelitian
Data Panel
Asosiatif T-4
Penelitian
Data Panel
Asosiatif T-5
Penelitian Asosiatif
Sumber: Penulis (2012)
51
Data Panel
52
Keterangan: T-1 :
Menganalisis pengaruh perkembangan kredit simpan pinjam terhadap pendapatan KSP Kodanua
T-2 :
Menganalisis pengaruh pengembangan bisnis koperasi terhadap pendapatan KSP Kodanua
T-3 :
Menganalisis pengaruh banyaknya anggota terhadap pendapatan KSP Kodanua
T-4 :
Menganalisis pengaruh iuran kas anggota terhadap pendapatan KSP Kodanua
T-5 :
Menganalisis pengaruh perkembangan kredit simpan pinjam, pengembangan bisnis koperasi, banyaknya anggota, iuran kas anggota, terhadap pendapatan KSP Kodanua
53
3.2 Operasionalisasi Variabel Penelitian Variabel dalam penelitian ini terdiri dari satu variabel dependen dan empat variabel independen. Variabel dependen dalam penelitian ini adalah pendapatan KSP Kodanua, sedangkan variabel independenya adalah perkembangan kredit simpan pinjam, pengembangan bisnis koperasi, banyaknya anggota, dan iuran kas anggota. 1. Variabel Perkembangan Kredit Simpan Pinjam Dalam penelitian ini variabel perkembangan kredit simpan pinjam adalah besarnya nilai rupiah pemberian kredit kepada anggota dari koperasi simpan pinjam setiap bulan selama periode 2007-2011. 2. Variabel Pengembangan Bisnis Koperasi Dalam penelitian ini variabel pengembangan bisnis koperasi adalah banyaknya jumlah volume usaha yang diterima KSP Kodanua setiap bulan selama periode 2007-2011. 3. Variabel Banyaknya Anggota Dalam penelitian ini variabel banyaknya anggota adalah banyaknya jumlah anggota KSP Kodanua setiap bulan selama periode 2007-2011. 4. Variabel Iuran Kas Anggota Dalam penelitian ini variabel iuran kas anggota adalah banyaknya jumlah rupiah iuran simpanan wajib anggota setiap bulan selama periode 2007-2011. 5. Variabel Pendapatan KSP Kodanua
54
Dalam penelitian ini variabel pendapatan KSP Kodanua adalah banyaknya jumlah rupiah pendapatan bersih yang diterima KSP Kodanua setiap bulan selama periode 2007-2011.
3.3 Jenis dan Sumber Data Penelitian 3.3.1
Jenis Data
Jenis data dalam penelitian ini adalah data kuantitatif dan dengan maksud untuk mendapatkan data yang valid, dimana data sekunder dikumpulkan dan disatukan secara langsung yang diperoleh dari KSP Kodanua. 3.3.2
Sumber Data
Dalam penelitian ini penggunaan sumber data menggunakan sumber data sekunder. Data sekunder berisikan informasi-informasi yang telah ada dari KSP Kodanua.
55
Tabel 3.2 Jenis dan Sumber Data Tujuan Penelitian T-1
Data
Sumber Data
pengaruh perkembangan kredit simpan pinjam
Sekunder (Studi Kepustakaan)
terhadap pendapatan KSP Kodanua T-2
pengaruh pengembangan
Sekunder (Studi Kepustakaan)
bisnis koperasi terhadap pendapatan KSP Kodanua T-3
pengaruh banyaknya anggota terhadap
Sekunder (Studi Kepustakaan)
pendapatan KSP Kodanua T-4
pengaruh iuran kas
Sekunder (Studi Kepustakaan)
anggota terhadap pendapatan KSP Kodanua T-5
pengaruh perkembangan kredit simpan pinjam, pengembangan bisnis koperasi, banyaknya anggota, iuran kas anggota, terhadap pendapatan KSP Kodanua
Sumber: Penulis (2012)
Sekunder (Studi Kepustakaan)
56
3.4 Teknik Pengumpulan Data Teknik pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian adalah: 1. Studi Pustaka (Library Research) Penelitian ini dilakukan untuk memperoleh data dengan membaca, mengumpulkan, mencatat dan mempelajari buku cetak dan buku-buku pelengkap atau referensi, seperti jurnal dan media cetak lain, di perpustakaan atau di tempat lain. 2. Riset Lapangan (Field Research) Penelitian ini dilakukan dengan cara mendatangi langsung ke objek yang diteliti yaitu Koperasi Simpan Pinjam Kodanua. Utuk memperoleh data asli dari perusahaan. 3. Mengadakan Tanya jawab langsung dengan pihak yang bersangkutan dan berkepentingan dengan topik yang akan dibahas dalam skripsi ini dan memperoleh informasi yang diperlukan. 4. Wawancara dilakukan secara langsung dengan Bapak Tukidi, SE. KOM,MM selaku sekretaris Koperasi Simpan Pinjam Kodanua, dan Bapak H.M Marjudhi selaku wakil sekretaris Koperasi Simpan Pinjam Kodanua.
57
3.5 Teknik Pengambilan Sampel 3.5.1
Sampel
Data yang dikumpulkan dalam penelitian mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi pendapatan di KSP Kodanua adalah data yang dihitung dalam rentang waktu dari tahun 2007-2011, yang disajikan secara perbulan.
3.6 Teknik Pengolahan Data Data yang dikumpulkan dari data sekunder yang telah disediakan oleh KSP Kodanua, maka dilakukan analisis dengan menggunakan aplikasi software SPSS pengujian pertama untuk menguji uji normalitas, setelah itu dilanjutkan dengan menghitung uji asumsi klasik, menghitung uji regresi bivariate, uji regresi multivariate, dan yang terakhir menghitung peramalan pendapatan untuk tahun berikutnya.
3.6.1 Uji Normalitas Uji
normalitas
bertujuan
untuk
menguji
apakah
dalam
model
regresi,variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal atau tidak. Seperti diketahui bahwa uji t dan F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal. Kalau asumsi ini dilanggar maka uji statistik menjadi tidak valid untuk jumlah sampel kecil.
58
1.
Merumuskan formula hipotesis Ho : Data berdistribusi normal Ha : Data tidak berdistribusi normal
2.
Menentukan taraf nyata (a) Untuk mendapatkan nilai chi-square tabel
dk = k – 3 dk = Derajat kebebasan k = banyak kelas interval 3.
Menentukan Nilai Uji Statistik
Keterangan : Oi = frekuensi hasil pengamatan pada klasifikasi ke-i Ei = Frekuensi yang diharapkan pada klasifikasi ke-i 4.
Menentukan Kriteria Pengujian Hipotesis
5.
Memberikan kesimpulan
59
3.6.2 Pengujian Asumsi Klasik Model regresi yang digunakan dalam menguji hipotesis haruslah menghindari kemungkinan terjadinya penyimpangan asumsi klasik. Asumsi klasik
regresi
meliputi
uji
Multikoliniearitas,
uji
Autokorelasi,
uji
Heteroksiditas dan uji Normalitas.
3.6.2.1 Uji Heteroskedasitas Uji heteroskedasitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Model regresi yang baik adalah yang tidak terjadi heteroskedasitas. Metode yang dapat dipakai untuk mendeteksi gejala heterokedasitas antara lain: metode grafik, park glejser, rank spearman dan barlett. Dalam penelitian ini metode yang digunakan untuk mendeteksi gejala heteroskedasitas dengan melihat grafik plot antara nilai prediksi varabel terikat (ZPRED) dengan residualnya (SRESID). Deteksi ada tidaknya heteroskedasitas dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya
60
pola tertentu pada grafik scatterplot antara ZPRED adan SPRESID dimana sumbu Y adalah Y yang telah diprediksi, dan sumbu X adalah residual (Y prediksi – Y sesungguhnya) yang terletak di Studentized. a. Jika ada titik-titik yang membentuk pola tertentu yang teratur maka mengidentifikasikan telah terjadi heterokedasitas. b. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan dibawah
angka
0
pada
sumbu
Y,
maka
tidak
terjadi
heteroskedasitas.
3.6.2.2 Uji Multikolinieritas Masalah-masalah yang mungkin akan timbul pada penggunaan persamaan regresi berganda adalah multikolinearitas, yaitu suatu keadaan yang variabel bebasnya berkorelasi dengan variabel bebas lainnya atau suatu variabel bebas merupakan fungsi linier dari variabel bebas lainnya. Adanya Multikolinearitas dapat dilihat dari tolerance value atau nilai variance inflation factor (VIF). Batas dari tolerance value dibawah 0,10 atau nilai VIF diatas 10, maka terjadi problem multikolinearitas. Jika terjadi multikolinearitas akan menimbulkan akibat sebagai berikut : a. Standar error koefisien regresi yang diperoleh menjadi besar. Semakin besarnya standar error maka semakin erat kolinearitas antara variabel bebas.
61
b. Standar error yang besar mengakibatkan confident interval untuk penduga parameter semakin melebar, dengan demikian terbuka kemungkinan terjadinya kekeliruan, yakni menerima hipotesis yang salah.
3.6.2.3 Uji Autokorelasi Autokorelasi dapat diartikan sebagai korelasi yang terjadi di antara anggota-anggota dari serangkaian observasi yang berderetan waktu (apabila datanya time series) atau korelasi antara tempat berdekatan (apabila cross sectional). Adapun uji yang dapat digunakan untuk mendeteksi adanya pennyimpangan asumsi klasik ini adalah uji Durbin Watson (D-W stat) dengan rumus sebagai berikut:
n
d=
∑ (µ i =2
i
− µ i −1 )
2
n
∑µ i =1
2 i
Dimana : d
= nilai D-W stat
µ
= nilai residual dari persamaan regresi pada periode i
µi−1 = nilai residual dari persamaan regresi pada periode i-1
62
Kemudian dhitung dibandingkan nilai dtabel pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi, didasarkan atas hal berikut ini : a. Bila nilai DW terletak antara batas atas atau upper boud (du) dan (4-du), maka koefisien autokorelasi sama dengan nol, berarti tidak terjadi gejala autokorelasi. b. Bila nilai DW lebih rendah daripada batas bawah atau lower boud (dI), maka koefisien autokorelasi lebih besar daripada nol, berarti terjadi autokorelasi positif. c. Bila nilai DW lebih besar daripada (4-dI), maka koefisien autokorelasi
lebih
kecildaripada
nol,
berarti
terjadi
autokorelasi negatif. d. Bila DW terletak diantara batas atas (du) dan batas bawah (dI) atau DW terletak antara (4-du) dan (4-dI), maka hasilnya tidak dapat disimpulkan.
63
Tabel 3.3 Kriteria Pengujian Autokorelasi Null Hipotesis
Hasil Estimasi
Kesimpulan
Ho
0 < dw < dl
Tolak
Ho
dl ≤ dw ≤ du
Tidak ada kesimpulan
H1
4 – dl < dw < 4
Tolak
H1
4 – du ≤ dw ≤ 4 - dl
Tidak ada kesimpulan
du < dw < 4 - du
Diterima
Tidak ada autokorelasi, baik positif maupun negatif Sumber : SPSS vs LISREL
Apabila terjadi pelanggaran pada asumsi ini maka tindakan perbaikan model adalah dengan melakukan transformasi dengan cara mensubtitusi nilai p, dimana nilai p dihitung berdasarkan nilai d pada model asli. Nilai p=1-(d/2), dimana nilai d = nilai Durbin Watson.
3.7 Analisis Linear Regresi Hubungan linear antara sepasang peubah adalah pola paling sederhana yang dapat dimodelkan oleh persamaan matematik. Jika kita memiliki sepasang peubah (X,Y) dengan struktur hubungan linear, maka pada plot pencaran data akan terlihat adanya pola garis lurus yang dapat didekati oleh persamaan Y = a + bX.
64
Analisis regresi pada dasarnya lebih sebagai alat ekspolarasi data untuk menyarikan informasi yang dikandung oleh data dibanding sebagai alat konfirmasi. Adanya petunjuk terjadinya perubahan pada nilai-nilai peubah X berkaitan dengan perubahan nilai-nilai peubah Y bukanlah suatu bukti adanya hubungan sebab akibat antara X dan Y. Masalah regresi telah banyak disinggung dalam hampir seluruh buku-buku tentang Statistika, bahkan banyak buku yang mengkhususkan pembahasannya mengenai analisis regresi (antara lain Draper dan Smith 1981; dan Weisberg, 1985). Dalam buku-buku statistik yang dijelaskan dengan tegas tentang adanya beberapa pengertian berbeda tentang permodelan regresi. Mosteller dan Tukey (1977) memberikan gambaran tentang pengertian regresi sebagai berikut, a. Merupakan tempat kedudukan nilai tengah (rataan, meidan, atau rataan geometrik) dalam peubah Y untuk berbagai nilai atau selang nilai peubah X. tempat kedudukan ini yang merupakan kumpulan beberapa titik yang dapat dibayangkan seolah-olah membentuk garis atau kurva tertentu yang sering disebut sebagai persamaan regresi. Kurva ini bisa berbentuk fungsi linear, kuadratik atau logaritmik. b. Merupakan usaha mengepas suatu
fungsi atau kurva terhadap
pencaran titik-titik pada sistem salib sumbu X-Y. Hal ini sering ditempuh bila data yang dimiliki tidak cukup banyak, sehingga hanya ada satu atau beberapa nilai Y saja untuk setiap nilai X.
65
Analisis regresi itu mempelajari hubungan ketergantungan antara satu variabel tak bebas (dependent variabel) dengan satu atau lebih variabel bebas (independent variabel) dengan tujuan untuk meramalkan (memperkirakan) nilai rata-rata dari variabel tak bebas, apabila variabel bebasnya sudah diketahui. Variabel bebas biasanya diberi symbol Xi, dari variabel tidak bebas diberi symbol Yi. Untuk mengetahui hubungan antara variabel bebas dengan variabel tak bebas dimulai dengan mencari bentuk terdekat dari hubungan tersebut dengan jalan menyajikan data yang telah diketahui dalam sebuah kurva atau grafik tang disebut diagram pencar. Diagaram pencar ini menggambarkan (menunjukan) titik-titik, dan tiap titik ditentukan oleh pasangan (Xi,Yi). Dengan menggunakan diagram ini dapat diketahui apakah ada hubungan yang berarti antara kedua variabel tersebut. Jika letak titik-titik itu berada di sekitar garis luru maka cukup alasan untuk menduga bahwa antara variabel-varaibel tersebut ada hubungan linear.
3.7.1 Uji Regresi Bivariate Regresi parsial di gunakan untuk menguji hubungan dan besar nya pengaruh yang di tujukan oleh variabel X (perkembangan kredit simpan pinjam), atau X2 (pengembangan bisnis Koperasi), atau X3 (banyaknya anggota), atau X4 (iuran kas anggota), dan Y (pendapatan KSP Kodanua). Uji Hipotesis: Ho : Variabel (X) tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel (Y). Ha : Variabel (X) berpengaruh signifikan terhadap variabel (Y).
66
Selanjutnya untuk mengetahui signifikan regesi sederhana, yaitu mempunyai kriteria uji sebagai berikut: a. Jika nilai probabilitas 0,05 lebih kecil dari nilai probabilitas Sig atau (0,05 < Sig), maka Ho diterima dan Ha ditolak, artinya tidak ada pengaruh yang signifikan antara variabel (X) terhadap variabel (Y). b. Jika nilai probabilitas 0,05 lebih besar atau sama dengan nilai probabilitas Sig atau (0,05 ≥ Sig), maka Ho ditolak dan Ha diterima, artinya ada pengaruh yang signifikan antara variabel (X) terhadap variabel (Y). Rumus Regresi Sederhana: Y = a + bX Diketahui:
Y = adalah subjek nilai dalam variabel terikat yang diprediksikan a = harga Y bila X = 0 (harga konstan) b = angka arah atau koefisien regresi, yang menunjukkan peningkatan atau penurunan nilai variabel Y yang didasarkan pada variabel X. Bila b positif (+) maka naik, dan bila negatif (-) maka terjadi penurunan X = subjek pada variabel bebas yang mempunyai nilai
tertentu. Untuk memperoleh data mengenai variable X dan Y dari objek yang di teliti, maka di lakukan perhitungan dari data sekunder, kemudian menggunakan program komputer SPSS 16.00.
67
3.7.2 Regresi Multivariate Regresi berganda di gunakan untuk menguji hubungan dan besar nya pengaruh yang di tujukan oleh variabel X1 (perkembangan kredit simpan pinjam), X2 (pengembangan bisnis Koperasi), X3 (banyaknya anggota), X4 (iuran kas anggota), dan Y (pendapatan KSP Kodanua). Uji Hipotesis: Ho : Perkembangan Kredit (X1), Pengembangan Bisnis (X2), Jumlah Anggota (X3), dan Iuran Kas (X4) secara simultan tidak berpengaruh signifikan terhadap Pendapatan KSP Kodanua (Y). Ha : Perkembangan Kredit (X1), Pengembangan Bisnis (X2), Jumlah Anggota (X3), dan Iuran Kas (X4) secara simultan berpengaruh signifikan terhadap Pendapatan KSP Kodanua (Y). Selanjutnya untuk mengetahui signifikan regresi berganda, yaitu mempunyai kriteria uji sebagai berikut: a. Jika nilai probabilitas 0,05 lebih kecil dari nilai probabilitas Sig atau (0,05 < Sig), maka Ho diterima dan Ha ditolak, artinya tidak ada pengaruh yang signifikan antara variabel Perkembangan Kredit (X1), Pengembangan Bisnis (X2), Jumlah Anggota (X3), dan Iuran Kas (X4) terhadap Pendapatan KSP Kodanua (Y). b. Jika nilai probabilitas 0,05 lebih besar atau sama dengan nilai probabilitas Sig atau (0,05 ≥ Sig), maka Ho ditolak dan Ha diterima, artinya ada pengaruh yang signifikan antara variabel Perkembangan
68
Kredit (X1), Pengembangan Bisnis (X2), Jumlah Anggota (X3), dan Iuran Kas (X4) terhadap Pendapatan KSP Kodanua (Y).
Rumus umum regresi multivariate adalah :
Y = a + b1X1 + b2X2 + b3X3 + b4X4
Keterangan : Y
= Variabel terikat
a
= Parameter konstanta (harga Y bila X = 0)
X1, X2, X3, X4
= Variabel bebas
Untuk memperoleh data mengenai variable X1 (perkembangan kredit simpan pinjam), X2 (pengembangan bisnis Koperasi), X3 (banyaknya anggota), X4 (iuran kas anggota), dan Y (pendapatan KSP Kodanua dari objek yang di teliti, maka di lakukan perhitungan dari data sekunder, kemudian menggunakan program komputer SPSS 16.00.
3.8 Pengujian Hipotesis Selanjutnya dari persamaan regresi multivariate dilakukan uji statistik dengan prosedur pengujiannya sebagai berikut :
69
3.8.1 Uji Koefisien Determinasi (R2) Digunakan untuk mengetahui keeratan hubungan antara variabel bebas dengan variabel terikat. Nilai R2 terletak antara 0 sampai dengan 1 (0 ≤ R2 ≤ 1). Tujuan menghitung koefisien determinasi adalah untuk mengetahui pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat. Perhitungan nilai koefisien deteminasi ini diformulasikan sebagai berikut:
R2 =
ESS TSS
Keterangan : R2
= Koefisien determinasi majemuk (multiple coeficient of determinant), yaitu proporsi variabel terikat yang dapat dijelaskan oleh variabel bebas secara bersama-sama.
ESS
= Explained sum of squares, atau jumlah kuadrat yang dijelaskan atau variabel nilai variabel terikat yang ditaksir di sekitar rata-ratanya.
TSS
= Total sum of squares, atau total variabel nilai variabel terikat sebenarnya di sekitar rata-rata sampelnya.
Bila R2 mendekati 1 (100%), maka hasil perhitungan menunjukkan bahwa makin baik atau makin tepat garis regresi yang diperoleh. Sebaliknya jika nilai R2 mendekati 0 maka menunjukkan semakin tidak tepatnya garis regresi untuk mengukur data observasi.
70
3.8.2 Uji F (Secara Simultan) Uji F dilakukan untuk melihat pengaruh variabel bebas secara bersama-sama terhadap variabel tidak bebas. Tahapan uji F sebagai berikut: 1). Merumuskan hipotesis H0 : b1 = b2 = b3 = 0, tidak ada pengaruh variabel independent terhadap variabel dependent H1 : b1 ≠ b2 ≠ b3 ≠ b4 ≠ 0, minimal ada satu pengaruh dari variabel independent terhadap variabel dependent. 2). Menentukan tingkat signifikasi (α) dengan degree of freedom (df) dengan rumus n – k – 1 dengan tujuan untuk menentukan F dengan rumus :
R2
Fhitung =
Dimana R2 =
(k − 1) (1 − r ) (n − k ) 2
ESS TSS
Keterangan : R2
= Koefisien Determinasi
ESS
= Explained Sum of Squared
TSS
= Total Sum of Squared
1 – r2
= Residual Sum of Squared
N
= Jumlah Observasi
K
= Jumlah Variabel bebas
tabel
71
3). Membandingkan hasil Fhitung dengan Ftabel dengan kriteria sebagai berikut: Jika F hitung> F tabel berarti H1 diterima. Jika F hitung ≤ F tabel berarti H0 ditolak.
3.8.3 Uji t (Secara Bivariate dan Multivariate) Uji t dilakukan untuk mengetahui pengaruh masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen. Adapun langkah-langkah yang harus dilakukan dalam uji ini adalah sebagai berikut: 1). Merumuskan hipotesis H0 : b1 = b2 = b3 = 0, tidak ada pengaruh variabel independent terhadap variabel dependent. H1 : b1 ≠ b2 ≠ b3 ≠ 0, minimal ada satu pengaruh dari implementasi variabel independent terhadap variabel dependent. 2). Menentukan tingkat signifikasi (α) dengan degree of freedom (df) dengan rumus n – k – 1 dengan tujuan untuk menentukan t tabel.
72
3). Menentukan t hitung dengan rumus: Pyixi ti =
√
(1- R²yx)Cii. (n-k-1)
tolak hipotesis apabila t hitung > t(α/2;n-k-1). Dimana: k = banyaknya variabel eksogenus dalam sub-struktur yang akan diuji ti = mengikuti distribusi t-student dengan derajat bebas n – k – 1 4). Membandingkan hasil thitung dengan t
tabel
dengan kriteria sebagai
berikut: Jika thitung > ttabel berarti H1 diterima. Jika t hitung ≤ t tabel berarti H0 diterima.
3.9 Rancangan Uji Hipotesis Dengan mempelajari data-data dan sistem keuangan yang ada di KSP Kodanua, serta mengindentifikasi adanya faktor-faktor yang mempengaruhi pendapatan di KSP Kodanua. Hasil penelitian tentang “Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Pendapatan KSP Kodanua Tahun 2007-2011 “ diharapkan dapat menjadi masukan bagi Koperasi Simpan Pinjam Kodanua dalam
73
meningkatkan pendapatan, dan dapat memberikan solusi terbaik untuk mengatasi masalah-masalah yang menghambat dan faktor-faktor yang mempengaruhi pendapatan , dan dapat dalam bersaing dengan koperasi-koperasi lainnya. Dan berikut ini adalah hipotesisnya : 1. Ho = tidak ada pengaruh perkembangan kredit simpan pinjam terhadap pendapatan KSP Kodanua Ha = ada pengaruh perkembangan kredit simpan pinjam terhadap pendapatan KSP Kodanua 2. Ho = tidak ada pengaruh pengembangan bisnis koperasi terhadap pendapatan KSP Kodanua Ha = ada pengaruh pengembangan bisnis koperasi terhadap pendapatan KSP Kodanua 3. Ho = tidak ada pengaruh banyaknya anggota terhadap pendapatan KSP Kodanua Ha = ada pengaruh banyaknya anggota terhadap pendapatan KSP Kodanua 4. Ho = tidak ada pengaruh iuran kas anggota terhadap pendapatan KSP Kodanua Ha = ada pengaruh iuran kas anggota terhadap pendapatan KSP Kodanua 5. Ho= tidak ada pengaruh perkembangan kredit simpan pinjam, pengembangan bisnis koperasi, banyaknya anggota, iuran kas anggota, terhadap pendapatan KSP Kodanua
74
Ha
=
ada
pengaruh
perkembangan
kredit
simpan
pinjam,
pengembangan bisnis koperasi, banyaknya anggota, iuran kas anggota, terhadap pendapatan KSP Kodanua.
