BAB III METODE PENELITIAN
3.8. Metode Analisis Data
3.8.1. Model Analisis Data Hipotesis Pertama
Model analisis data yang digunakan dalam penelitian ini untuk menjawab perumusan masalah pertama adalah analisi regresi linier berganda. Analisi regresi linier berganda digunakan untuk menganalisi pengaruh variabel independen untuk hipootesis kedua yang terdiri dari: Memahami harapan nasabah (X1), dan Kerjasama dengan nasabah(X2) terhadap variabel dependen yaitu Kepuasan Nasabah (Y).
Persamaan regresi linier berganda dalam penelitian ini, dengan mengacu pada buku Nugroho (2005) dapat ditulis sebagai berikut
Y = a + b1X1 + b2X2 + e
Dimana:
Y = Kepuasan Nasabah
X1 = Memahami harapan nasabah
X2 = Kerjasama dengan nasabah
a = Konstanta
b1,b2 = Koefisien Regresi dari Variabel Independen
e = Error Of Term
1. Uji Serempak (Uji F)
Pengaruh variabel independent terhadap variabel dependent diuji dengan tingkat kepercayaan (confidence interval) 95% atau α = 5%. kriteria pengujian hipotesis untuk uji serempak (simultan) adalah sebagai berikut:
H0 : b1,b2 = 0 (Memahami harapan nasabah dan Kerjasama dengan nasabah
H0 : b1,b2 ≠ 0 (Memahami harapan nasabah dan Kerjasama dengan nasabah
secara simultan berpengaruh terhadap Kepuasan Nasabah).
Uji F dilakukan untuk mengetahui apakah variabel bebas secara bersama-sama memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel terikat. Dalam hal ini F
Hitung di bandingkan dengan F Tabel. Dengan syarat sebagai berikut:
1). Jika F Hitung < F Tabel, maka H0 diterima dan Ha ditolak.
2). Jika F Hitung > F Tabel, maka H0 ditolak dan Ha diterima.
2. Uji Parsial (Uji t)
Selanjutnya apabila hipotesis diterima, maka dilanjutkan dengan melakuakan uji parsial yang lebih dikenal dengan Uji t (t-test). Uji t digunakan untuk mengetahui apakah pengaruh masing-masing variabel bebas terhadap variabel terikatnya signifikan atau tidak. Uji t adalah menguji apakah hipotesis yang digunakan diterima atau ditolak, Memahami harapan nasabah dan Kerjasama dengan nasabah secara parsial berpengaruh terhadap Kepuasan Nasabah, dengan tingkat kepercayaan (confidence interval) 95% atau α = 5%. Disini tHitung akan dibandingkan dengan tTabel dengan syarat sebagai berikut:
1. Jika thitung < tTabel, maka H0 diterima dan Ha ditolak.
2. Jika thitung > tTabel, maka H0 ditolak dan Ha diterima.
Kriteria pengujian hipotesis untuk uji parsial adalah sebagai berikut:
H0 : bi = 0. Artinya Memahami harapan nasabah dan Kerjasama dengan nasabah
H0 : bi ≠ 0. Artinya Memahami harapan nasabah dan Kerjasama dengan nasabah
secara parsial berpengaruh terhadap Kepuasan Nasabah. 3. Koefisien Determinasi (R2)
Koefisien determinasi (R2) digunakan untuk melihat kemampuan variabel bebas dalam menerangkan variabel terikat dapat diketahui dari besarnya koefisien determinasi berganda (R2). Dengan kata lain, nilai koefisien R2 digunakan untuk mengukur besarnya sumbangan variabel bebas terhadap variasi variabel terikatnya. Jika R2 diperoleh dari hasil perhitungan semakin besar atau mendekati 1 maka dapat dikatakan bahwa sumbangan dari variabel bebas terhadap variasi variabel terikat semakin besar. Itu berarti model yang digunakan semakin kuat untuk menerangkan variabel terikatnya. Sebaliknya jika R2 semakin kecil atau mendekati 0 maka dapat dikakatakan bahwa sumbangan dari variabel bebas terhadap variasi variabel terikatnya semakin kecil. Hal ini berarti model yang digunakan semakin lemah untuk menerangkan variasi variabel terikatnya. Secara umum dapat dikatakan bahwa besarnya koefisien determinasi berganda (R2) berada diantara 0 dan 1 atau 0 ≤ R2≤ 1.
4. Uji Asumsi Klasik
a. Uji Normalitas
Uji normalitas dilakukan dengan mengamati penyebaran data pada sumbu diagonal grafik. Metode yang dipakai adalah metode plot.
b. Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas terjadi karena adanya perubahan situasi yang tidak tergambarkan dalam spesifikasi model regresi. Dalam pengujian ini menggunakan diagram pancar residual.
c. Uji Multikolinieritas
Uji Multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan korelasi antar variabel bebas (independen). Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel bebas.
3.8.2. Model Analisis Data Hipotesis Kedua
Model analisis data yang digunakan dalam penelitian ini untuk menjawab perumusan masalah pertama adalah analisi regresi linier berganda. Analisi regresi linier berganda digunakan untuk menganalisi pengaruh variabel independen untuk hipotesis kedua yang terdiri dari: Kepuasan Nasabah (X) terhadap variabel dependen yaitu Loyalitas Nasabah (Y).
Persamaan regresi linier berganda dalam penelitian ini, dengan mengacu pada buku Nugroho (2005) dapat ditulis sebagai berikut:
Y = a + bX+ e Dimana:
Y = Loyalitas Nasabah X = Kepuasan Nasabah
a = Konstanta
b = Koefisien Regresi dari Variabel Independen e = Error Of Term
1. Uji Serempak (Uji F)
Pengaruh variabel independent terhadap variabel dependent diuji dengan tingkat kepercayaan (confidence interval) 95% atau α = 5%. kriteria pengujian hipotesis untuk uji serempak (simultan) adalah sebagai berikut:
H0 : b1 = 0 (Kepuasan nasabah secara simultan tidak berpengaruh terhadap
loyalitas nasabah).
H0 : b1 ≠ 0 (Kepuasan nasabah secara simultan berpengaruh terhadap loyalitas
nasabah).
Uji F dilakukan untuk mengetahui apakah variabel bebas secara bersama-sama memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel terikat. Dalam hal ini F
Hitung di bandingkan dengan F Tabel. Dengan syarat sebagai berikut:
1). Jika F Hitung < F Tabel, maka H0 diterima dan Ha ditolak.
2). Jika F Hitung > F Tabel, maka H0 ditolak dan Ha diterima.
2. Koefisien Determinasi (R2)
Koefisien determinasi (R2) digunakan untuk melihat kemampuan variabel bebas dalam menerangkan variabel terikat dapat diketahui dari besarnya koefisien determinasi berganda (R2). Dengan kata lain, nilai koefisien R2 digunakan untuk mengukur besarnya sumbangan variabel bebas terhadap variasi variabel terikatnya. Jika R2 diperoleh dari hasil perhitungan semakin besar atau mendekati 1 maka dapat dikatakan bahwa sumbangan dari variabel bebas terhadap variasi variabel terikat semakin besar. Itu berarti model yang digunakan semakin kuat untuk menerangkan variabel terikatnya. Sebaliknya jika R2
semakin kecil atau mendekati 0 maka dapat dikakatakan bahwa sumbangan dari variabel bebas terhadap variasi variabel terikatnya semakin kecil. Hal ini berarti model yang digunakan semakin lemah untuk menerangkan variasi variabel terikatnya. Secara umum dapat dikatakan bahwa besarnya koefisien determinasi berganda ( R2) berada diantara 0 dan 1 atau 0 ≤ R2≤ 1.
3. Uji Asumsi Klasik a. Uji Normalitas
Uji normalitas dilakukan dengan mengamati penyebaran data pada sumbu diagonal grafik. Metode yang dipakai adalah metode plot.
b. Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas terjadi karena adanya perubahan situasi yang tidak tergambarkan dalam spesifikasi model regresi. Dalam pengujian ini menggunakan diagram pancar residual.
c. Uji Multikolinieritas
Uji Multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan korelasi antar variabel bebas (independen). Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel bebas.