BAB V ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN
B. Hasil Uji Statistik
1. Uji Instrumen Penelitian a. Uji Validitas
Uji validitas yaitu suatu ukuran yang menunjukan sejauh mana alat ukur yang digunakan mengukur variabel yang akan diukur (Martono, 2014:219). Software yang digunakan adalah SPSS versi 22. Nilai rxy akan dibandingkan dengan harga r product moment tabel taraf signifikansi 0,05.
Dalam hal ini, jika r hitung ≥ r tabel maka pernyataan (indikator) dikatakan valid, dan jika r hitung < r tabel maka pernyataan (indikator) dikatakan tidak valid.
Tabel V.7
Rangkuman Tes Uji Validitas Variabel EWOM Butir
pertanyaan
r(hitung) r(tabel) Keterangan
1 0,629 0,195 Valid
Sumber : Data primer diolah, Januari 2019
Tabel V.8
Rangkuman Tes Uji Validitas Daya Tarik
Sumber : Data primer diolah, Januari 2019 Tabel V.9
Rangkuman Tes Uji Validitas Keputusan Berkunjung
Sumber : Data primer diolah, Januari 2019
Pada tabel V.7, tabel V.8, dan tabel V.9 dapat diketahui bahwa seluruh butir pernyataan variable electronic word of mouth, daya tarik dan keputusan berkunjung mempunyai nilai rhitung > rtabel sehingga seluruh butir pernyataan dinyatakan valid.
b. Uji Reliabilitas
Uji reliabilitas merupakan uji statistic Cronbach Alpha (a), penelitian ini menggunakan 100 responden. Diketahui N=100. Cronbach Alpha >
0,60. Jadi setiap pernyataan dikatakan reliable jika nilai Cronbach Alpha >
0,60.
Butir pertanyaan
r(hitung) r(tabel) Keterangan
1 0,613 0,195 Valid
r(hitung) r(tabel) Keterangan
1 0,606 0,195 Valid
Tabel V.10 Hasil Uji Reliabilitas
Sumber : Data primer diolah, Januari 2019
Berdasarkan tabel V.10 diketahui bahwa Cronbach Alpha dari electronic word of mouth , daya tarik wisata, dan keputusan berkunjung wisatawan masing – masing memiliki nilai lebih dari 0,60.
3. Uji Asumsi Klasik a. Uji Normalitas
Uji normalitas adalah untuk melihat apakah nilai residual terdistribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik memiliki nilai residual yang terdistribusi normal. Jadi uji normalitas bukan dilakukan pada masing-masing variabel tetapi pada nilai residualnya. Dalam menentukan data berdistribusi normal atau tidak dapat dilihat dari nilai signifikansi pada tabel Kolmogorov-smirnov. Jika nilai signifikansi lebih besar dari 0,05 maka data tersebut normal. Electronic word of mouth (X1) 0,847 0,60 Reliabel
Daya tarik wisata (X2) 0,649 0,60 Reliabel
Keputusan berkunjung wisatawan (Y)
0,783 0,60 Reliabel
Tabel V.11 Uji Normalitas
Sumber Data primer diolah, Januari 2019
Berdasarkan tabel V.11 dapat diketahui bahwa nilai signifikansi pada bagian Kolmogorov-smirnov sebesar 0,200. Sehingga dapat disimpulkan bahwa data residual dalam penelitian ini memiliki distribusi normal.
b. Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya penyimpangan asumsi klasik. Multikolinearitas yaitu adanya hubungan linear antar variabel independen dalam model regresi. Terjadi multikolinieritas atau tidak dapat diketahui dengan melihat nilai Variance Inflation Factors (VIF). Nilai yang umum menunjukkan tidak ada multikolinieritas yaitu nilai tolerance > 0,01 atau nilai variance inflaction factor (VIF) < 10,00.
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardize
d Residual
N 100
Normal Parametersa,b Mean .0000000
Std. Deviation 2.07983154 Most Extreme Differences Absolute .044
Positive .040
Negative -.044
Test Statistic .044
Asymp. Sig. (2-tailed) .200c,d
a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Tabel V.12 Uji Multikolinieritas
Sumber Data primer diolah, Januari 2019
Berdasarkan tabel V.12 dapat dilihat bahwa variabel Electronic word of mouth memiliki nilai tolerance > 0,01 yaitu 0,543 dan nilai VIF < 10,00 yaitu 1,841. Dan untuk variabel daya tarik memiliki nilai tolerance > 0,01 yaitu 0,543 dan nilai VIF < 10,00 yaitu 1,841. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa dalam persamaan regresi tidak ditemukan adanya kolerasi antara variable bebas atau dapat dikatakan terbebas dari multikolinieritas.
c. Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas berarti penyebaran titik data populasi pada bidang regresi membentuk pola tertentu yang teratur. Gejala ini ditimbulkan dari peruahan situasi yang tidak tergambarkan dalam model regresi. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut sebagai homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Heteroskedastisitas terjadi jika pada scatterplot
titik-Coefficientsa a. Dependent Variable: keputusan berkunjung
titiknya mempunyai pola yang teratur, baik menyempit, melebar maupun bergelombang. Berikut hasil pengolahan menggunakan program SPSS 22 dapat dilihat pada gambar V.2
Gambar V.2 Uji Heteroskedastisitas
Sumber Data primer diolah, Januari 2019
Berdasarkan pada grafik scatterplot dapat dilihat bahwa titik-titik atau butir-butir menyebar secara acak serta tersebar baik diatas maupun dibawah angka nol pada sumbu Y. Oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi penelitian ini.
4. Analisis regresi linier berganda
Analisis regresi linier berganda yaitu regresi yang digunakan untuk menguji pengaruh lebih dari satu variabel bebas. Analisis ini untuk mengetahui pengaruh variabel independent yaitu electronic word of mouth (X1), daya tarik wisata (X2) terhadap variabel dependent yaitu keputusan berkunjung wisatawan (Y). Berikut tabel dari hasil analisis regresi linier
Tabel V.13
Uji Regresi Linier Berganda
Sumber Data primer diolah, Januari 2019
Berdasarkan dari data tabel V.13, persamaan regresi linear berganda yang terbentuk adalah Y’= -0,698 + 0,281 X1 + 0,518 X2
5. Uji Hipotesis a. Uji F
Uji F digunakan untuk mengetahui apakah semua variabel bebas (independent) yaitu electronic word of mouth (X1) dan daya tarik (X2) mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel terikat (dependent) yaitu keputusan berkunjung wisatawan (Y)
Tabel V.14
Uji Hipotesis Simultan (uji F)
Sumber : Data primer diolah, Januari 2019
Coefficientsa
a. Dependent Variable: Keputusan berkunjung
ANOVAa
a. Dependent Variable: Keputusan berkunjung b. Predictors: (Constant), Daya Tarik, EWOM
Langkah – langkah uji F 1) Merumuskan hipotesis
Hα : Electronic word of mouth dan daya tarik wisata secara berganda berpengaruh terhadap keputusan berkunjung
2) Menentukan Level of significance (α) Taraf signifikansi yang digunakan 0,05 3) Menentukan Ftabel
df pembilang = k – 1 = 3 – 1 = 2
df penyebut = n – k – 1 = 100 – 3 – 1 = 96 Nilai Fhitung 83,367 (lihat pada tabel V.14).
Nilai Ftabel dapat diketahui dengan df pembilang 2 dan df penyebut didapat nilai Ftabel sebesar 96 didapat nilai Ftabel sebesar 3,09 4) Kriteria pengujian
Jika Fhitung > Ftabel maka H0 ditolak dan Ha diterima Jika Fhitung ≤ Ftabel maka H0 diterima dan Ha ditolak 5) Kesimpulan
Berdasarkan tabel V.14, diperoleh nilai Fhitung sebesar 83,367 dengan tingkat sig 0,000. Nilai Fhitung lebih besar dari Ftabel yaitu 83,367 > 3,09 dan nilai signifikansi dari hasil yang diperoleh lebih kecil dari 0,05 yaitu 0,000 < 0,05. Sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel electronic word of mouth (X1) dan daya tarik wisata (X2) berpengaruh secara berganda terhadap keputusan berkunjung wisatawan.
b. Uji t
Uji t digunakan untuk menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel independent yaitu electronic word of mouth dan daya tarik wisata secara parsial dalam menerangkan variasi variabel dependent yaitu keputusan berkunjung wisatawan.
Tabel V.15
Uji hipotesis parsial (uji t)
1) Merumuskan Hipotesis
Ha : Electronic word of mouth dan daya tarik wisata secara parsial berpengarh terhadap keputusan berkunjung wisatawan
2) Menentukan Level of significance Menentukan tingkat signifikansi α = 5%
3) Menentukan thitung
Penentuan ttabel pada penelitian ini menggunakan signifikansi sebesar 0,05 dan derajat kebebasan (df) = n-k-1 . Berdasarkan tingkat signifikansi 5% maka thitung dengan 0,05/2 = 0,025 (uji dua sisi), df = 100-3-1 = 96.
Sehingga diperoleh nilai ttabel sebesar 1,984.
4) Ketentuan kriteria pengujian
Jika thitung > ttabel maka H0 ditolak dan Ha diterima
Coefficientsa
Sumber : Data primer diolah, Januari 2019
5) kesimpulan
a) Nilai thitung variabel electronic word of mouth (X1) sebesar 4,759 >
1,984. Nilai tersebut dapat membuktikan Ha diterima, yang berarti electronic word of mouth (X1) berpengaruh terhadap keputusan berkunjung wisatawan (Y).
b) Nilai thitung variabel daya tarik wisata (X2) sebesar 5,629 > 1,984.
Nilai tersebut membuktikan Ha diterima, yang berarti daya tarik wisata (X2) berpengaruh terhadap keputusan berkunjung wisatawan (Y).
c. Koefisien Determinasi
Tabel V.16
Hasil Koefisien Determinasi
Model Summary
Model R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1 .795a .632 .625 2.10116
a. Predictors: (Constant), Daya Tarik, EWOM
Sumber : Data primer diolah, Januari 2019
Dari tabel V.16 dapat diketahui bahwa nilai adjusted R square sebesar 0,632 atau 63,2%, yang berarti besarnya variasi variabel terikat oleh kedua variabel bebas sebesar 63,2%, sedangkan 36,8% dijelaskan oleh variabel lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini.