HASIL DAN PEMBAHASAN
4.8 Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik digunakan untuk melihat atau menguji apakah suatu model layak atau tidak digunakan dalam suatu penelitian. Uji asumsi klasik yang dilakukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
52
1. Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas adalah kondisi terdapat hubungan linier atau korelasi yang tinggi antara masing-masing variabel independen dalam model regresi.Model regresi yang baik seharusnya tidak terdapat korelasi diantara variabel independen. Deteksi untuk mengetahui ada tidaknya gejala multikolinieritas dalam model regresi penelitian ini dapat dilakukan dengan cara melihat Variance Inflation Factor (VIF) dan nilai tolerance. Menurut Situmorang (2008:104) Tolerancemengukur variabilitas variabel independen yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Jika nilai Tolerance > 1 atau nilai VIF <5, maka dikatakan tidak terjadi multikolinearitas. Hasil pengolahan dapat dilihat pada Tabel 4.11 berikut ini:
53 Tabel 4.11
Hasil Uji Multikolinieritas
Coefficientsa
Model Unstandardized
Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig. Collinearity Statistics
B Std.
Error
Beta Tolerance VIF
1 (Constant) .804 .396 2.029 .045 Pelayanan .237 .053 .341 4.508 .000 .308 3.250 Religius Stimuli .282 .061 .375 4.641 .000 .270 3.706 Profit Sharing -.042 .054 -.056 -.778 .439 .341 2.934 Reputasi .133 .030 .217 4.484 .000 .750 1.334 Promosi .185 .040 .282 4.591 .000 .466 2.146 Lokasi .120 .035 .206 3.468 .001 .498 2.007
a. Dependent Variable: Minat
Sumber : hasil penelitian (2015) data diolah
Pada Tabel terlihat bahwa nilai tolerance dari variabel pelayanan, religius stimuli, profit sharing, reputasi, promosi, lokasi >0,1 dan nilai VIF <5 yang artinya tidak terjadi masalah multikolinearitas pada masing-masing variabel bebasnya.
1. Uji Heteroskedastisitas.
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual dari satu pengamatan satu ke pengamatan yang lain..Berikut ini hasil Output SPSS untuk Uji Heteroskedastisitas.
54 Tabel 4.12
Hasil Uji Heteroskedastisitas
Correlations
Pelayanan Religius Stimuli
Profit sharing
Reputasi Promosi Lokasi abs
Spearman's rho Pelayanan Correlation Coefficient 1.000 .798** .735** .261** -.036 .014 .076 Sig. (2-tailed) . .000 .000 .009 .722 .891 .455 N 98 98 98 98 98 98 98 Religius Stimuli Correlation Coefficient .798** 1.000 .718** .281** -.046 .046 .013 Sig. (2-tailed) .000 . .000 .005 .650 .656 .900 N 98 98 98 98 98 98 98 Profit sharing Correlation Coefficient .735** .718** 1.000 .163 -.005 -.056 -.020 Sig. (2-tailed) .000 .000 . .108 .963 .582 .844 N 98 98 98 98 98 98 98 Reputasi Correlation Coefficient .261** .281** .163 1.000 .339** .304** .085 Sig. (2-tailed) .009 .005 .108 . .001 .002 .406 N 98 98 98 98 98 98 98 Promosi Correlation Coefficient -.036 -.046 -.005 .339** 1.000 .665** .019 Sig. (2-tailed) .722 .650 .963 .001 . .000 .853 N 98 98 98 98 98 98 98 Lokasi Correlation Coefficient .014 .046 -.056 .304** .665** 1.000 -.084 Sig. (2-tailed) .891 .656 .582 .002 .000 . .410 N 98 98 98 98 98 98 98 Abs Correlation Coefficient .076 .013 -.020 .085 .019 -.084 1.000 Sig. (2-tailed) .455 .900 .844 .406 .853 .410 . N 98 98 98 98 98 98 98
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Pada tabel terlihat bahwa pengujian menggunakan tingkat signifikansi 0,05. Jika korelasi antara variabel independen dengan residual diperoleh tingkat signifikansi lebih dari 0,05 maka dapat dikatakan bahwa tidak terjadi masalah heteroskedastisitas pada model
55
regresi. Dari Tabel diatas dapat diketahui bahwa nilai korelasi masing-masing variabel yakni: 0.455; 0.900; 0.844; 0.406; 0.853; 0.410, maka dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat gejala heterokedastisitas, sehingga model regresi layak dipakai untuk memprediksi minat masyarakat menjadi nasabah Asuransi syariah.
2. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah nilai residual berdistribusi normal atau tidak, yang dapat dilakukan melalui beberapa pendekatan yaitu :
a. Pendekatan histogram
Gambar 4.6 Histogram Hasil penelitian (2015) data diolah
Pada grafik histogram dikatakan variabel berdistribusi normal pada grafik histogram yang berbentuk seperti lonceng apabila distribusi tersebut tidak menceng ke kiri atau tidak menceng ke kanan (Situmorang 2014:114).
Pada grafik histogram terlihat bahwa variabel terdistribusi normal.Hal ini ditunjukkan oleh distribusi data tersebut tidak menceng ke kiri atau menceng ke kanan.
56
b. Pendekatan Kolmogorov-Smirnov
Untuk memastikan apakah data berdistribusi normal maka dapat dilakukan dengan menggunakan pendekatan kolmogorov-smirnov (1 sampel KS) dengan melihat data residunya apakah berdistribusi normal atau tidak (Situmorang 2014:119).
Tabel 4.13 Hasil Uji Kolmogorov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 98
Normal Parametersa,b
Mean .0000000
Std. Deviation .22244857
Most Extreme Differences
Absolute .097
Positive .097
Negative -.067
Kolmogorov-Smirnov Z .965
Asymp. Sig. (2-tailed) .309
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Sumber: Hasil penelitian (2015) data diolah
Dasar pengambilan keputusan untuk Kolmogorov-Smirnov yaitu nilai value pada kolom Asymp. Sig lebih besar dari level of signifikan (α = 5%), mkaa tidak
mengalami gangguan distribusi normal. Melalui tabel 4.13 terlihat bahwa nilai Asymp. Sig (2-tailed) adalah 0,309 dan diatas nilai signifikan (0,05). Dapat disimpulkan bahwa data residual berdistribusi normal. Nilai Kolmogorov-Smirnov Z dari tabel 4.13 Yaitu 0,965 dan lebih kecil dari 1,97 berarti tidak ada perbedaan antara distribusi teoritik dan distribusi empiric atau dengan kata lain data dikatakan normal.
57
Uji goodness of fit merupakan pengujian kecocokan atau kebaikan sesuai antara hasil pengamatan (frekuensi pengamatan) tertentu dengan frekuensi yang diperoleh berdasarkan nilai harapannya (frekuensi teoretis).
1. Uji Secara Parsial (Uji t)
Uji ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh dari masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen.Uji t digunkan untuk menentukan seberapa besar pengaruh variabel bebas independen parsial tidak terhadap variabel dependen. Jika t hitung < t tabel, maka H0 diterima atau Ha ditolak, sedangkan jika t hitung > t tabel , maka H0 ditolak dan Ha diterima. Jika tingkat signifikansi dibawah 0,05 maka H0 ditolak dan Ha diterima.
Tabel 4.14 Hasil Uji t Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) .804 .396 2.029 .045 Pelayanan .237 .053 .341 4.508 .000 Religius Stimuli .282 .061 .375 4.641 .000 Profit sharing -.042 .054 -.056 -.778 .439 Reputasi .133 .030 .217 4.484 .000 Promosi .185 .040 .282 4.591 .000 Lokasi .120 .035 .206 3.468 .001
a. Dependent Variable: Minat
Sumber : Hasil Penelitian (2015) data diolah
Berdasarkan Tabel 4.14 dapat disimpulkan bahwa pengujian hipotesis adalah sebagai berikut:
a. Variabel pelayanan berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap minat masyarakat dalam memilih asuransi syariah Takaful Umum. Hal ini terlihat dari nilai signifikansi 0,000 lebih kecil dari 0,05. Nilai thitung(4,508) > ttabel(1,66) artinya jika ditingkatkan, variabel pelayanan sebesar satu satuan maka minat masyarakat dalam memilih asuransi syariah Takaful Umum akan meningkat sebesar 0,237.
58
b. Variabel religius stimuli berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap minat masyarakat dalam memilih asuransi syariah Takaful Umum. Hal ini terlihat dari nilai signifikansi 0,000 lebih kecil dari 0,05. Nilai thitung(4,461)>ttabel(1,66) artinya jika ditingkatkan, variabel religius stimuli maka minat masyarakat dalam memilih asuransi syariah Takaful Umum akan meningkat sebesar 0,282.
c. Variabel profit sharing berpengaruh secara negatif dan tidak signifikan terhadap minat masyarakat dalam memilih asuransi syariah Takaful Umum. Hal ini terlihat dari nilai signifikansi 0,439 lebih besar dari 0,05. Nilai thitung(4,461)>ttabel(1,66) artinya jika ditingkatkan, variabel profit sharing maka minat masyarakat dalam memilih asuransi syariah Takaful Umum akan menurun sebesar 0,042.
d. Variabel reputasi berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap minat masyarakat dalam memilih asuransi syariah Takaful Umum. Hal ini terlihat dari nilai signifikansi 0,000 lebih kecil dari 0,05. Nilai thitung(4,484)>ttabel(1,66) artinya jika ditingkatkan, variabel religius stimuli maka minat masyarakat dalam memilih asuransi syariah Takaful Umum akan meningkat sebesar 0,133.
e. Variabel promosi berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap minat masyarakat dalam memilih asuransi syariah Takaful Umum. Hal ini terlihat dari nilai signifikansi 0,000 lebih kecil dari 0,05. Nilai thitung(4,591) > ttabel(1,66) artinya jika ditingkatkan, variabel reputasi maka minat masyarakat dalam memilih asuransi syariah Takaful Umum akan meningkat sebesar 0,185.
f. Variabel lokasi berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap minat masyarakat dalam memilih asuransi syariah Takaful Umum. Hal ini terlihat dari nilai signifikansi 0,000 lebih kecil dari 0,05. Nilai thitung(3,468) > ttabel(1,66) artinya jika ditingkatkan, variabel reputasi maka minat masyarakat dalam memilih asuransi syariah Takaful Umum akan meningkat sebesar 0,120.
59
Dari hasil pengujian hipotesis secara parsial menunjukkan bahwa variabel religius stimuli merupakan variabel yang dominan mempengaruhi minat masyarakat dalam memilih PT. Asuransi Syariah Takaful Umum Cabang Medan.
2. Uji secara serempak (Uji F)
Uji secara serempak ini dilakukan untuk menguji apakah hipotesis yang diajukan diterima atau ditolak dengan menggunakan statistik F (uji F). Jika Fhitung < F tabel , maka H0 diterima atau Ha ditolak, sedangkan jika F hitung > F tabel , maka H0 ditolak dan Ha diterima. Jika tingkat signifikansi dibawah 0,05 maka H0 ditolak dan Ha diterima.
60 Tabel 4.15 Hasil Uji F ANOVAa Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression 25.159 6 4.193 79.498 .000b Residual 4.800 91 .053 Total 29.959 97
a. Dependent Variable: Minat
b. Predictors: (Constant), Lokasi, Profit Sharing, Reputasi, Promosi, Pelayanan, Religius Stimuli
Sumber : Hasil Penelitian (2015) data diolah
Melalui uji ANOVA atau F-test pada Tabel 4.15 diperoleh nilai F hitung sebesar 79.498 dengan tingkat signifikansi 0,000. Berdasarkan hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa variabel pelayanan, religius stimuli, profit sharing, reputasi, promosi dan lokasi secara simultan berpengaruh signifikan terhadap minat masyarakat dalam memilih asuransi berbasis syariah Takaful Umum karena nilai signifikan 0,000 < 0,05. Kesimpulannya adalah tolak H0, terima Ha, variabel-variabel bebas yaitu pelayanan, religius stimuli, profit sharing, reputasi, promosi, dan lokasi yang terdapat dalam penelitian ini dapat dipakai untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi minat masyarakat memilih asuransi syariah takaful umum di Medan.
3. Koefisien Determinasi (R2)
Koefisien determinasi digunakan untuk mengukur seberapa besar pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen.Jika nilai R2 semakin besar atau mendekati satu maka pengaruh variabel dependen terhadap variabel independen semakin besar. Begitu juga sebaliknya, jika nilai R2 semakin kecil atau mendekati nol, maka pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen akan semakin kecil.
61 Tabel 4.16
Hasil Uji Determinasi (R2)
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the Estimate
1 .916a .840 .829 .230
a. Predictors: (Constant), Lokasi, Profit Sharing, Reputasi, Promosi, Pelayanan, Religius Stimuli
b. Dependent Variable: Minat
Sumber : Hasil Penelitian (2015) data diolah
Pada Tabel 4.16 terlihat bahwa nilai koefisien determinasi Adjusted R Square sebesar 0,916 berarti 91,6% variabel minat masyarakat dalam memilih asuransi syariah Takaful Umum dapat dijelaskan oleh faktor pelayanan, religius stimuli, profit sharing, reputasi, promosi dan lokasi, sedangkan 8,4% dapat dijelaskan oleh faktor-faktor lainnya.
62 BAB V