BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
C. Analisis Data
2. Analisis Regresi Linier Berganda
Analisis regresi linier berganda digunakan dengan maksud meramalkan bagaimana keadaan variabel dependen atau variabel terikat, bila dua atau lebih variabel independen atau variabel bebas dinaik turunkan nilainya (Sugiyono, 2003:210).
Penelitian ini dengan memperhitungkan variabel physical support
(X1), contact personal (X2), dapat diketahui berapa besar pengaruhnya dan pengaruh positif atau negatif dari kedua variabel tersebut terhadap kepercayaan pelanggan pada rumah sakit umum sarah medan
Model persamaan yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: Y = a + b 1X 1 + b 2X 2 + e
Anallisi regresi linier berganda dalam penelitian ini menggunakan bantuan software SPSS 15,0 for Windows, dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 4.9
Analisis Regresi Linier Berganda
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 2,486 1,304 1,906 ,062 X1 ,098 ,032 ,125 1,008 ,315 X2 ,339 ,126 ,356 2,413 ,133
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS (2009)
Berdasarkan hasil pengolahan data seperti terlihat pada Tabel 4.9 Kolom Unstandardized Coefficients bagian B diperoleh persamaan regresi linier berganda sebagai berikut:
Y = 2.486+ 0.098X1 + 0.339X2
Berdasarkan persamaan tersebut dapat digambarkan sebagai berikut: Berdasarkan persamaan tersebut dapat digambarkan sebagai berikut: a. Konstanta (a) = 2.486. Ini menunjukkan harga konstan, dimana jika
variabel physical support (X1), contact personal (X2) = 0, maka kepercayaan pelanggan yang berobat pada Rumah Sakit Umum Sarah (Y) = 2.486.
b. Koefisien X1 (b1) = 0.098. Ini menunjukkan bahwa variabel physical support (X1) dari sistem penyampaian jasa berpengaruh positif terhadap kepercayaan pelanggan yang berobat pada rumah sakit umum sarah. Atau dengan kata lain jika physical support (X1) ditingkatkan sebesar satu satuan maka kepercayaan pelanggan yang berobat pada Rumah Sakit Umum Sarah bertambah sebesar 0.098.
c. Koefisien X2 (b2) = 0.339. Ini menunjukkan bahwa variabel contact
yang berobat pada Rumah Sakit Umum Sarah. Dengan kata lain, apabila variabel contact personal (X2)ditingkatkan sebesar satu satuan maka kepercayaan pelanggan yang berobat pada Rumah Sakit Umum Sarah bertambah sebesar 0.339.
Pengujian Hipotesis
a. Uji Signifikan Simultan (Uji-F)
Uji F dilakukan untuk menguji apakah variabel physical support (X1),
contact personal (X2) secara bersama-sama atau simultan mempunyai
pengaruh yang signifikan terhadap kepercayaan pelanggan yang berobat pada rumah sakit umum sarah. Model hipotesis yang digunakan dalam Uji F ini adalah sebagai berikut:
H0 : b1 = b2= 0, Artinya secara serentak tidak terdapat pengaruh positif dan signifikan dari variabel bebas (X1,X2,) terhadap variabel terikat (Y).
at (Y).
H0 : b1 ≠ b2 ≠ 0, Artinya secara serentak terdapat pengaruh yang positif dan signifikan dari variabel bebas (X1,X2,) terhadap variabel terik
Untuk menentukan nilai F, maka diperlukan adanya derajat bebas pembilang dan derajat bebas penyebut, dengan rumus sebagai berikut:
df (pembilang) = k-1 df (penyebut) = n-k Keterangan:
k = jumlah variabel bebas dan terikat
Pada penelitian ini diketahui jumlah sampel (n) adalah 61 dan jumlah keseluruhan variabel (k) adalah 4, sehingga diperoleh:
1) df (pembilang) = k-1 df (pembilang) = 3-1 =2 2) df (penyebut) = n-k df (penyebut) = 61-3 =58
Nilai Fhitung akan diperoleh dengan menggunakan bantuan software SPSS 15,0 for Windows, kemudian akan dibandingkan dengan nilai Ftabel
pada tingkat α = 5%, dengan kriteria uji sebagai berikut: H0 diterima bila Fhitung < Ftabel pada α = 5%
H0 ditolak bila Fhitung > Ftabel pada α = 5% Tabel 4.10 Hasil Uji F
Model
Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
Regression 1,302 2 ,651 4,716 ,004(a)
Residual 52,736 58 ,909
1
Total 54,038 60
Sumber: Pengolahan data SPSS (2009)
Pada Tabel 4.10 dapat dilihat hasil perolehan Fhitung pada kolom F yakni sebesar 4.716 dengan tingkat signifikan = 0.004 lebih kecil dari tingkat kesalahan α = 5% nilai Ftabel yakni 2,728.
Berdasarkan kriteria pengujian hipotesis jika Fhitung > Ftabel maka H0
ditolak, artinya variabel physical support (X1) dan contact personal (X2) secara bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap kepercayaan pelanggan yang berobat pada rumah sakit umum sarah (Y) dan pengaruhnya adalah positif.
b. Uji Signifikan Parsial (Uji-t)
Uji t dilakukan untuk menguji secara parsial apakah variabel bebas yang terdiri dari physical support (X1) dan contact personal (X2) mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap kepercayaan pelanggan yang berobat pada rumah sakit umum sarah (Y).
Model hipotesis yang akan digunakan adalah sebagai berikut:
H0 : b1 = b2 = 0, artinya variabel bebas yang terdiri dari physical support (X1) dan contact personal (X2) secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap kepercayaan pelanggan yang berobat pada rumah sakit umum sarah (Y) sebagai variabel terikat.
H0 : b1 ≠ b2 ≠ 0, artinya variabel bebas secara parsial berpengaruh positif terhadap variabel terikat variabel bebas yang terdiri dari
physical support (X1) dan contact personal (X2) secara parsial berpengaruh signifikan terhadap kepercayaan pelanggan pada rumah sakit umum sarah (Y) sebagai variabel terikat.
Kriteria pengambilan keputusan:
H0 diterima jika thitung < ttabel pada α = 5% H0 ditolak jika thitung > ttabel pada α = 5%
Nilai thitung akan diperoleh dengan menggunakan software SPSS 15,0 for Windows, kemudian akan dibandingkan dengan nilai ttabel pada tingkat α
Tabel 4.11 Hasil Uji t Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 2,486 1,304 1,906 ,062 X1 ,098 ,032 ,125 1,008 ,315 X2 ,361 ,126 ,356 2,413 ,023
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS (2009)
Berdasarkan Tabel 4.11 terlihat bahwa:
1) Variabel physical support (X1) berpengaruh secara positif dan tidak signifikan terhadap kepercayaan pelanggan pada rumah sakit umum sarah (Y), hal ini terlihat dari nilai signifikan 0.315 lebih besar dari 0.05 dan nilai thitung (1,008) < ttabel (1,666), artinya walaupun ditingkatkan variabel physical support (X1) sebesar satu satuan maka kepercayaan pelanggan (Y) tidak akan meningkat sebesar 0.098 satuan.
2) Variabel contact personal (X2) berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap kepercayaan pelanggan pada rumah sakit umum sarah (Y), hal ini terlihat dari nilai signifikan 0.023 lebih kecil dari 0.05 dan nilai thitung (2,413) > ttabel (1,666), artinya jika ditingkatkan variabel contact personal (X2) sebesar satu satuan maka kepercayaan pelanggan pada rumah sakit umum sarah (Y) akan meningkat sebesar 0.361 satuan.
c. Pengujian Koefisien Determinasi (R2)
Pengujian digunakan untuk melihat besar pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat. Dari persamaan dengan model persamaan tersebut akan dapat dihitung R2 atau coefficient of determination yang menunjukkan
persentase dari variasi variabel kepercayaan pelanggan pada rumah sakit umum sarah dijelaskan oleh model. Selanjutnya, dengan membandingkan besarnya nilai R2 untuk masing-masing variabel sistem penyampaian jasa, dapat diketahui faktor terpenting atau dominan yang menentukan pengaruhnya terhadap kepercayaan pelanggan pada rumah sakit umum sarah. Tabel 4.12 Variabel Entered/Removed Model Variables Entered Variables Removed Method 1 X2, X1(a) . Enter
Sumber: Hasil Pengolahan dengan SPSS (2009)
Pada Tabel 4.12 dinyatakan bahwa variabel physical support (X1) dan
contact personal (X2) tidak ada yang dikeluarkan dari persamaan yang ditunjukkan dari kolom Variables Removed yang kosong. Metode yang dipilih adalah metode enter.
Setelah mengetahui bahwa seluruh variabel dimasukkan dalam analisis persamaan maka dilakukan pengujian koefisien determinasi yang dapat terlihat pada Tabel 4.13
Tabel 4.13
Pengujian Koefisien Determinasi
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1 ,437(a) ,191 ,110 1,18412
Berdasarkan Tabel 4.13 dapat terlihat bahwa:
1) R = 0,437 berarti hubungan antara physical support (X1) dan
contact personal (X2) terhadap kepercayaan pelanggan pada
rumah sakit umum sarah (Y)sebesar 43,7%. Hal ini berarti hubungannya cukup erat.
2) R2 sebesar 0,191 berarti 19,1% kepercayaan pelanggan pada rumah sakit umum sarah dapat dijelaskan oleh physical support (X1) dan
contact personal (X2) sedangkan sisanya 80,9% dapat dijelaskan oleh faktor-faktor lain yang tidak diteliti oleh penelitian ini.
3) Adjusted R2 sebesar 0,110 berarti 11% kepercayaan pelanggan pada rumah sakit umum sarah dapat dijelaskan oleh physical support
(X1) dan contact personal (X2), sedangkan sisanya 89% dapat dijelaskan oleh faktor-faktor lain yang tidak diteliti oleh penelitian ini.
4) Standard Error of the Estimated artinya mengukur variasi dari nilai yang dipresiksi. Standard Error of the Estimated juga bisa disebut standar deviasi. Standard Error of the Estimated pada penelitian ini adalah 1.15354, semakin kecil standar deviasi berarti model semakin baik.