ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEDALAMAN JANGKAUAN (DEPTH OF OUTREACH) LEMBAGA KEUANGAN MIKRO (LKM) USAHA EKONOMI DESA SIMPAN PINJAM (UED-SP) DI KECAMATAN KUNTO DARUSSALAM KABUPATEN ROKAN HULU - Dita Putri Nitami; Ahmad Rifai; Roza Yulida (Jurnal Ilmiah Pertanian, 2015)
ABSTRAK Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi kedalaman jangkauan (depth of outreach) LKM UED-SP di Kunto Darussalam Kabupaten Rokan Hulu. Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang berasal dari laporan keuangan LKM UED-SP Kecamatan Kunto Darussalam, laporan Badan Pusat Statistik (BPS), jurnal-jurnal ilmiah serta instansi lainnya yang mendukung penelitian ini. Metode analisis data yang digunakan adalah analisis statistik deskriptif dan analisis regresi linear berganda yaitu Ordinary Least Square (OLS). Penelitian ini menggunakan pendekatanfixed effect method (FEM) dan alat bantu yang digunakan adalah software Eviews 9.Hasil analisis data menunjukkan bahwa secara bersama-sama (uji F-statistik) hasil estimasi menunjukkan bahwa keenam variabel independen (umur lembaga (AGE) ), return on assets (ROA), rasio pinjaman sektor pertanian (AVL), capital adequacy ratio (CAR), persentase peminjam perempuan (POWB) )dan jumlah peminjam sektor dagang (DAGANG) ) berpengaruh signifikan terhadap kedalaman jangkauan (depth of outreach).Secara parsial (uji t-statistik), dari enam variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini, hanya dua variabel independen (umur LKM UED-SP (AGE), dan proporsi jumlah pinjaman sektor pertanian (AVL) ) yang berpengaruh secara signifikan terhadap kedalaman jangkauan (depth of outreach). Hasil uji koefisien determinasi (R2) menunjukkan nilai R2 adalah sebesar 0,9552 yang artinya 95,52% variasi kedalaman jangkauan (depth of outreach) dapat dijelaskan oleh variasi umur LKM UED-SP (AGE), return on assets (ROA), proporsi jumlah pinjaman pertanian (AVL), capital adequacy ratio (CAR) proporsi jumlah peminjam perempuan (POWB) and proporsi jumlah peminjam dagang (DAGANG). Sedangkan sisanya sebesar 4,48% dapat dijelaskan oleh variabel lain yang tidak dimasukkan kedalam model