Analisis data merupakan proses penyederhanaan data kedalam bentuk yang lebih mudah dibaca dan diinterpretasikan. Dengan mengguakan metode kuantitatif, diharapkan akan didapatkan hasil pengukuran yang lebih akurat entang respon yang diberikan responden, sehingga data yang berberntuk angka tersebut apat diolah menggunakan metode statistik.
3.7.1.1 Analisis Angka Indeks
Analisis ini digunakan untuk mendapatkan gambaran deskriptif mengenai responden penelitian, khususnya mengenai variable-variabel yang digunakan. Analisis ini digunakan untuk menggambarkan persepsi responden atas iem-item pertanyaan yang diajukan.
Teknik scoring yang digunakan dalam penelitian ini adalah minimum 1 dan maksimum 5, maka perhitungan indeks jawaban responden dilakukan dengan rumus berikut :
Nilai indeks = ((%F1X1)+(%F2X2)+(%F3X3)+(%F4X4)+(%F5X5))/5 Dimana :
F1 adalah frekuensi responden yang menjawab 1 dari skor yang digunakan dalam daftar pertanyaan.
F2 adalah frekuensi responden yang menjawab 2 dari skor yang digunakan dalam daftar pertanyaan
F3 adalah frekuensi responden yang menjawab 3 dari skor yang digunakan dalam daftar pertanyaan
F4 adalah frekuensi responden yang menjawab 4 dari skor yang digunakan dalam daftar pertanyaan
F5 adalah frekuensi responden yang menjawab 5 dari skor yang digunakan dalam daftar pertanyaan
Skor minimal diperoleh jika 100% responden menjawab skor 1 : 1 x 100% = 100%
Dengan demikian nilai indeks minimal diperoleh sebesar 100/5 = 20% Skor maksimal diperoleh jika 100% responden menjawab skor 5 :
5 x 100% = 500%
Dengan demikian nilai indeks maksimal diperoleh sebesar 500/5 = 100% Rentang skala didapatkan dari perhitungan rumus berikut :
��= m−n
k
��= 100−20
3 = 26,67
Keterengan : RS = rentang skala m = skor maksimal n = skor minimal k = jumlah kategori
Dengan menggunakan kriterian tiga kotak (Three Box- Method), maka rentang sebesar 80 dibagi 3 akan menghasilkan rentang skala sebesar 26,67 yang akan digunakan sebagai dasar interpretasi nilai indeks sebagai berikut :
20,00 – 46,67 = Rendah atau tidak baik yang menunjukkan kondisi variabel yang masih rendah atau tidak baik yang dimiliki oleh variabel penelitian.
46,68 – 73,33 = Sedang atau cukup yang menunjukkan kondisi variabel yang sedang aau cukup yang dimiliki variabel penelitian.
73,34 – 100,00 = Tinggi atau baik yang menunjukkan kondisi variabel yang tinggi atau baik yang dimiliki variabel penelitian.
Berdasarkan kategori tersebut peneliti dapat menentukan indeks tanggapan responden terhadap variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini.
3.7.2 Uji Validitas
Menurut Azuar Juliandi (2013:77) menguji validitas berarti menguji sejauh mana ketepatan dan kebenaran suatu instrument sebagai alat ukur variable penelitian. Teknik statistik yang dapat digunakan adalah korelasi. Pengujian akan dilakukan dengan bantuan software SPSS. Umumnya dalam penelitian sosial nilai α yang dipilih adalah 0,05. Jika nilai sig< α 0,05, maka suatu item instrumen yang diuji korelasinya adalah valid.
3.7.2.1 Uji Realibilitas
Ajuar Juliandi (2013:83) mengatakan bahwa tujuan pengujian reliabilitas adalah untuk melihat apakah instrumen penelitian merupakan instrumen yang handal dan dapat dipercaya. Untuk menguji reliabilitas dapat digunakan teknik
Split half, yaitu mengkorelasikan skor genap dengan skor ganjil kemudian memasukkan nilai korelasi (r) yang diperoleh kedalam rumus Spearman Brown :
ri= 2�
1+�
ri = nilai koefisien korelasi r = nilai korelasi
Jika nilai korelasi reliabilitas (Spearman Brown/ri) > 0,6 maka instrumen memiliki reliabilitas yang baik dan dapat dipercaya.
3.7.3 Uji Asumsi Klasik 3.7.3.1.1 Uji Normalitas
Pengujian normalitas data dilakukan untuk melihat apakah dalam model regresi, variabel bebas dan variabel terikatnya memiliki distribusi normal atau tidak. Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, maka regresi memenuhi asumsi normalitas (Azuar Juliandi, 2013:174).
3.7.3.1.2 Multikolinearitas
Artinya variable yang satu dengan yang lain dalam model regresi berganda tidak saling berhubungan secaa sempurna. Untuk mengetahui ada tidaknya gejala multikolineritas dapat dilihat dari besarnya nilai tolerance dan VIF (Variance Inflation Factor) melalui program SPSS. Tolerance mengukur variabilitas variable terpilih yang tidak tolerance >1 atau nilai VIF < 5, maka tidak terjadi multikolineritas.
3.7.3.1.3 Heterokedastisitas
Adanya varians variabel independen adalah konstan untuk setiap nilai tertentu variable independen (homokedasitas). Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heteroskedasitas. Heteroskedasitas diuji dengan menggunakan
Glejser dengan pengambilan keputusan jika variabel independen signifikan secara statistic mempengeruhi variabel dependen, maka ada indikasi terjadinya heteroskedasitas. Jika probabilitasnya signifikan diatas tingkat kepercayaan 5% dapat disimpulkan model regresi tidak mengarah pada adanya heteroskedasitas 3.7.4 Analisis Regresi Linear Berganda
Dalam upaya menjawab permasalahan dalam penelitian, maka digunakan analisis regresi linear berganda. Analisis ini bertujuan untuk menghitung pengaruh dua atau lebih variabel bebas terhadap satu variabel terikat dan memprediksi variabel terikat dengan menggunakan dua atau lebih variabel bebas (Rochacty,dkk,2009:142).
Untuk memperoleh hasil yang lebih terarah, penulis menggunakan bantuan program SPSS, adapun persamaannya adalah :
Y = a + b
1X
1+ b
2X
2+e
Keterangan :Y = Loyalitas Pelanggan A =constanta
b1 = Koefisien regresi antara kualitas produk dengan loyalitas pelanggan b2 = Koefisien regresi antara kualitas pelayanan dengan loyalitas pelanggan e =Standar error
X1 = Variabel kualitas produk X2= Variabel kualitas pelayanan
3.7.5 Uji Hipotesis
3.7.5.1.1 Uji Signifikan Parsial (Uji-t)
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui seberapa jauh satu variabel bebas secara individual dalam menerangkan variabel terikat.
Kriteria pengujiannya adalah :
H0 : b1 = 0, artinya tidak ada pengaruh signifikan dari masing-masing variabel bebas (X1,X2) terhadap variabel terikat (Y)
H1 : b1 ≠ 0, artinya ada pengaruh signifikan dari masing-masing variabel bebas (X1, X2) terhadap variabel terikat (Y).
3.7.5.1.2 Uji Signifikan Simultan (Uji-F)
Pengujian ini dilakukan untuk melihat apakah semua variabel bebas yang dimaksudkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel terikat.
Kriteria pengujiannya adalah :
H0 : b1,b2 = 0, artinya Variabel bebas ( produk dan pelayanan) secara serentak tidak memiliki pengaruh terhadap variabel terikat (loyalitas konsumen)
H1 : b1, b2≠ 0, artinya variabel bebas (produk dan pelayanan) secara serentak memiliki pengaruh terhadap variabel terikat (loyalitas konsumen)
Kriteria pengambilan keputusan :
H0 diterima jika Fhitung< Ftabel pada α = 5% H1 diterima jika Fhitung > Ftabelpada α = 5%
3.7.5.1.3 Uji Koefisien Determinasi (R2)
Koefisien determinasi (Adjusted R Square) digunakan untuk mengukur seberapa besar kontribusi variabel bebas terhadap variabel terikat. Jika koefisien determinasi R2 semakin besae (mendekati satu) menunjukkan semakin baik kemampuan variabel X menerangkan variabel Y ( 0< R2< 1).sebaliknya jika koefisien determinasi R2 semakin kecil (mendekati nol), maka akan menunjukkan kemampuan variabel X menerangkan variabel Y adalah kecil.
BAB IV
HASIL DAN PEMBAHASAN
