Kepuasan Pelanggan (Y)
METODE PENELITIAN
H. Teknik Pengolahan dan Analisis Data
I. Metode Analisis Data
1. Uji asumsi klasik terdiri dari a. Uji normalitas
Uji normalitas data bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel bebas, dan variabel terikat memiliki distribusi normal dan tidak. Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi data secara normal atau mendekati normal untuk menguji normalitas data dapat dilakukan dengan dua cara, yang pertama dengan melihat grafik normal probability plot dasar pengambilan keputusan dari tampilan grafik normal probability plot yang mengacu pada, yakni:
1. Jika data (titik) menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, berarti menunjukkan pola distribusi yang normal sehingga model regresi dapat memenuhi asumsi normalitas.
2. Jika data (titik) menyebar jauh dari garis diagonal dan atau tidak mengikuti arah garis diagonal berarti tidak menunjukkan pola distribusi normal sehingga model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.
Pengujian normalitas yang lain yang lebih baik dilakukan adalah dengan menggunakan analisis statistik. Pengujian ini digunakan untuk menguji normalitas residual suatu model regresi adalah dengan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov. Dalam uji Kolmogorov-Smirov, suatu data dikatakan normal apabila nilai Asympotic Significant lebih dari 0,05 Dasar pengambilan keputusan dalam uji K-S adalah:
1. Apabila probabilitas nilai 2 uji K-S tidak signifikan < 0,05 secara statistik maka Ho ditolak, yang berarti data terdistribusi tidak normal.
2. Apabila probabilitas nilai 2 uji K-S signifikan > 0,05 secara statistik Ho diterima, yang berarti data terdistribusi normal.34
b. Uji multikolonieritas
Tujuan dari uji multikolonieritas adalah untuk menguji apakah model regresi memiliki korelasi antar variabel bebas. Multikolonieritas terjadi jika terdapat hubungan linear antara independen yang libatkan dalam model. Jika terjadi gejala multikolonieritas yang tinggi maka standar eror koefisien regresi akan semakin besar, akibatnya convidence interal untuk pendugaan parameter
34
Yangs Analisa , Pengaruh Ukuran Perusahaan, Leverage, Profitabilitas dan Kebijakan
semakin lebar. Uji multikolonieritas ini dilakukan dengan meregresikan model analisis dan menguji korelasi antar variabel independen dengan menggunakan variance inflantion factor (VIF). Batas (cut off) dari VIF > 0 dan nilai tolerance jika nilai VIF lebih besar dari 10 dan nilai tolerance kurang dari 0,10 dan tingkat kolinieritas lebih dari 0,95 maka terjadi multikolonieritas.35
c. Uji heteroskedasitas
Uji heterokedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu observasi yang lain. Apabila varians dari residual satu observasi ke observasi yang lain tetap disebut homokedastisitas. Sedangkan apabila varians dari residual satu observasi ke observasi lain berbeda maka disebut heterokedastisitas. Model regresi yang baik adalah homoskedastisitas, tidak terjadi heterokedastisitas dengan melihat grafik plot antara nilai prediksi variabel terikat (dependen) yaitu ZPRED dengan nilai residual SRESID. Deteksi ada tidaknya dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik Scatterplot antara SRESID dan ZPRED dimana sumbu Y adalah Y yang telah diprediksi, dan sumbu X adalah residual (Y prediksi - Y sesungguhnya) yang telah di standardized.36
d. Uji Autokorelasi
Uji Autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan penganggu pada periode t dengan kesalahan penganggu pada periode t-1 (Sebelumnya). Model regresi yang baik adalah regresi
35
Agus Tri Basuki Dan Nano Prawoto, Analisis Regeresi dalam Penelitian Ekonomi dan
Bisnis (Jakarta : Penerbit Rajagrafindo Persada) h. 150
36
Agus Tri Basuki dan Nano Prawoto, Analisis Regeresi dalam Penelitian Ekonomi dan
yang bebas dari autokorelasi.17 Dalam penelitian ini cara yang digunakan untuk menguji ada atau tidaknya korelasi antar variabel adalah Uji Durbin- Watson (DW test) yang dimana hipotesis yang akan di uji adalah :
H0 : tidak ada autokorelasi ( r = 0 ) HA : ada autokorelasi (r≠0)
Tabel 3.2
Pedoman Untuk Memberikan Interprestasi Autokorelasi
Hipotesis Nol Keputusan Jika
Tidak ada autokerelasi positif
Tidak ada autokorelasi positif
Tidak ada autokorelasi negatif
Tidak ada autokorelasi negativf
Tidak ada autokorelasi
Tolak No Decision Tolak No Decision Tidak ditolak 0<d<dl dl ≤ d ≤ du 4-dl < d < 4 4-du ≤ d ≤ 4-dl du < d < 4-du
2. Uji regresi linear berganda
Yaitu analisis untuk melihat seberapa besar pengaruh kualitas produk, kualitas pelayanan dan harga terhadap kepuasan pelanggan dengan rumus:
Y=a+b1X1+b2X2+b3X3+e Keterangan:
Y = Kepuasan Pelanggan a = Konstan
X1 = Kualitas Produk b1,b2,b3= koefisien regresi
X2 = Kualitas Pelayanan e = Kesalahan variabel pengganggu X3 = Harga
a. Persamaan Regresi
Sugiyono Mengemukakan analisis regresi linier berganda digunakan untuk melakukan prediksi, bagaimana perubahan nilai variabel dependen bila nilai variabel independen dinaikkan atau diturunkan nilainya. Analisis ini digunakan dengan melibatkan dua atau lebih variabel bebas antara variabel dependen (Y) dan variabel independen (X1,X2 dan X3), cara ini digunakan untuk mengetahui kuatnya hubungan antara beberapa variabel bebas secara serentak terhadap variabel terikat dan dinyatakan dengan rumus.
Sugiyono merumuskan analisis regresi linier berganda sebagai berikut: Y = a + B1X1 + B2X2 + B3X3 + e
Keterangan:
Y = Kepuasaan Pelanggan
A = Konstanta, merupakan nilai terikat yang dalam hal ini adalah Y pada saat variabel independennya 0 (X1 X2 X3 =0).
B1 = Koefisien regresi berganda variabel independen X1 terhadap variabel Y, bila variabel X2 dianggap konstan.
B2 = Koefisien regresi berganda variabel independen X2 terhadap variabel Y, bila variabel X1 dianggap konstan.
B3 = Koefisien regresi berganda variabel independen X3 terhadap variabel Y, bila variabel X2 dianggap konstan.
X1 = Kualitas produk yang merupakan variabel independen ke-1 X2 = Kualitas Pelayanan yang merupakan variabel independen ke-2 X3 = Harga yang merupakan variabel independen ke-3
b. Koefisien korelasi
Koefisien korelasi merupakan suatu alat yang digunakan untuk mengukur tingkat keeratan hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen. Nilai R akan berkisar antara 0-1, semakin mendekati 1 hubungan antara variabel independen secara bersama- sama dengan variabel dependen semakin kuat. Berikut adalah tabel pedoman untuk memberikan interprestasi koefisien korelasi.
Interval Koefisien Tingkat Hubungan 0.00- 0.199 Sangat Rendah
0.20-0.399 Rendah
0.40-0.599 Sedang
0.60-0.799 Kuat
0.80-1.000 Sangat Kuat
c. Uji koefisien determinasi ( )
Menurut Ghozali, Koefisien determinasi (R²) mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen Nilai R² mempunyai interval antara 0 sampai 1 (0 ≤ R²≤1). Menurut Sulaiman, Semakin besar R² (mendekati 1), semakin baik hasil untuk model regresi tersebut dan semakin mendekati 0, maka variabel independen secara keseluruhan tidak dapat menjelaskan variabel dependen. Nilai R² yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel dalam menjelaskan variabel-variabel dependen amat terbatas. Menurut Ghozali,
Nilai yang mendekati 1 berarti variabel-variabel independen memberikan semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen.
3. Uji Hipotesis
Perhitungan statistik disebut signifikansi secara statistik apabila nilai uji statistiknya berada dalam daerah kritis (daerah dimana Ho ditolak), sebaliknya disebut tidak signifikan bila nilai uji statistiknya berada dalam daerah dimana Ho diterima.
a. Uji Simultan (f)
Uji statistik f digunakan untuk mengukur seberapa jauh pengaruh variable bebas secara bersama-sama dalam menerangkan variasi variabel terikat. Jika nilai signifikan f < 0,05 maka dapat dinyatakan bahwa variabel bebas secara simultan berpengaruh signifikan terhadap variabel terikat.
b. Uji parsial ( t )
Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen. Dalam pengolahan data menggunakan program komputer pengaruh secara individual ditunjukkan dari nilai sifnifikan uji t. Jika nilai sifnifikan uji t < 0,05 maka dapat disimpulkan terdapat pengaruh yang signifikan secara individual masing masing variabel. Nilai t dapat dihitung dengan rumus :37
t hitung = Dimana:
37
Yangs Analisa , Pengaruh Ukuran Perusahaan, Leverage, Profitabilitas dan Kebijakan
b : Koefisien regresi variabel Independen
63 BAB IV
HASIL DAN PEMBAHASAN