ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN
C. Pengujian Instrumen
1. Hasil Uji Validitas
Hasil uji validitas dilakukan dengan menggunakan korelasi Product Moment (Pearson). Dalam uji validitas ini, kriteria suatu nilai dikatakan valid jika rhitung lebih besar dari rtabel, adapun rumus untuk mengetahui rhitung yaitu rtabel (α, n-2) dari tabel product moment.
Pada uji validitas diketahui bahwa n adalah 130 dan α = 5%, maka rtabel (5%, 130-2) = 0, 172. Setiap item pernyataan dikatakan valid, jika lebih besar dari 0,172. Adapun hasil uji validitas sebagai berikut:
Tabel V.9
Tabel Validitas Kualitas Pelayanan
Variabel Item rhitung rtabel Keterangan
Kualitas Pelayanan
KP1 0,620 0,172 Valid
KP3 0,713 0,172 Valid KP4 0,752 0,172 Valid KP5 0,714 0,172 Valid KP6 0,706 0,172 Valid KP7 0,755 0,172 Valid KP8 0,773 0,172 Valid KP9 0,579 0,172 Valid KP10 0,714 0,172 Valid KP11 0,779 0,172 Valid KP12 0,660 0,172 Valid KP13 0,647 0,172 Valid KP14 0,695 0,172 Valid KP15 0,351 0,172 Valid KP16 0,753 0,172 Valid KP17 0,724 0,172 Valid KP18 0,767 0,172 Valid KP19 0,548 0,172 Valid KP20 0,732 0,172 Valid
Berdasarkan tabel V.9 di atas, seluruh item pernyataan Kualitas Pelayanan dalam instrumen penelitian dinyatakan valid, karena rhitung lebih besar dari rtabel 0,172.
Tabel V.10 Tabel Store Atmosphere
Variabel Item rhitung rtabel Keterangan
Store Atmosphere SA1 0.498 0,172 Valid SA2 0,769 0,172 Valid SA3 0,768 0,172 Valid SA4 0,737 0,172 Valid SA5 0,693 0,172 Valid SA6 0,558 0,172 Valid SA7 0,754 0,172 Valid
Berdasarkan tabel V.10 di atas, seluruh item pernyataan Kualitas Pelayanan dalam instrumen penelitian dinyatakan valid, karena rhitung lebih besar dari rtabel 0,172.
Kepuasan Konsumen
Variabel Item rhitung rtabel Keterangan
Kepuasan Konsumen KK1 0, 759 0,172 Valid KK2 0,761 0,172 Valid KK3 0,786 0,172 Valid KK4 0,8111 0,172 Valid KK5 0,816 0,172 Valid
Berdasarkan tabel V.11 di atas, seluruh item pernyataan Kualitas Pelayanan dalam instrumen penelitian dinyatakan valid, karena rhitung lebih besar dari rtabel 0,172. Oleh karena itu, analisis validitas dari tabel tersebut dapat disimpulkan bahwa seluruh instrumen pernyataan dikatakan valid karena semua nilai dari item lebih dari 0,172. Dengan demikian, seluruh item pernyataan dapat diikutkan kembali dalam analisis selanjutnya.
2. Uji Reliabilitas
Hasil uji reliabilitas ini dilakukan dengan menggunakan Cronbach’s Alpha. Instrumen peneitian seluruh butirnya diterima bila nilai Cronbach’s Alpha > 0,60 dianggap reliable, berikut adalah tabel uji reliabilitas setiap variabel penelitian :
Tabel V.12
Tabel Uji Reliabilitas Kualitas Pelayanan
Reliability Statistics Cronbach's
Alpha N of Items
.935 20
Sumber : Hasil Pengolahan Data Primer, 2019
Berdasarkan tabel V.12 diatas dapat disimpulkan bahwa instrumen variabel kualitas pelayanan dikatakan reliabel, dikarenakan nilai Cronbach’s Alpha sebesar 0,935 yaitu > 0,60 dianggap reliabel.
Tabel V.13
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha N of Items
.812 7
Sumber : Hasil Pengolahan Data Primer, 2019
Berdasarkan tabel V.13 diatas dapat disimpulkan bahwa instrumen variabel store atmosphere dikatakan reliabel, dikarenakan nilai Cronbach’s Alpha sebesar 0,812 yaitu > 0,60 dianggap reliabel.
Tabel V.14
Tabel Uji Reliabilitas Kepuasan Konsumen Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha N of Items
.842 5
Sumber : Hasil Pengolahan Data Primer, 2019
Berdasarkan tabel V.14 diatas dapat disimpulkan bahwa instrumen variabel kepuasan konsumen dikatakan reliabel, dikarenakan nilai Cronbach’s Alpha sebesar 0,842 yaitu > 0,60 dianggap reliabel.
D. Analisis Uji Asumsi Klasik 1. Hasil Uji Normalitas
Uji normalitas ini menggunakan Kolmogrov-Smirnov Goodnes of Fit Test untuk mengetahui apakah data distribusi normal atau tidak normal. Data dikatakan berdistribusi normal apabila angka signifikansi uji Kolmogrov-Smirnov > 0,05. Berikut adalah hasil uji normalitas pada grafik dan tabel :
Gambar Grafik V.1
Gambar Normalitas Scatter-plots Tabel V.15
Tabel Uji Normalitas One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 130
Normal Parametersa,b Mean .0000000
Std. Deviation 1.27332189 Most Extreme Differences Absolute .062 Positive .061 Negative -.062 Test Statistic .062
Asymp. Sig. (2-tailed) .200c,d
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
c. Lilliefors Significance Correction.
d. This is a lower bound of the true significance.
Dilihat dari tabel V.15 bahwa semua data pada variabel pada penelitian ini dikatakan berdistribusi normal karena hasil angka Asymp. Sig. (2-tailed) lebih besar dari 0,05. Maka semua data variabel berdistribusi normal.
2. Hasil Uji Multikolinearitas
Uji Multikolinearitas bertujuan untuk mengetahui ada atau tidaknya korelasi pada model regresi antara variabel bebas (independen). Jika terjadi korelasi maka terdapat gangguan multikolinearitas. Hasil uji yang baik dari uji ini seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel bebas (independen). Untuk menguji gangguan multikoinearitas dalam model tesebut adalah dengan Variance Inflation Factor (VIF), jika nilai toleransi > 0,1 dan VIF < 10 maka tidak terjadi gangguan multikolinearitas. Tetapi bila nilai toleransi < 0,1 dan VIF > 10 maka terjadi gangguan multikolinearitas. Berikut ini adalah hasil uji Multikolinearitas pada tabel V.16 :
Tabel V.16
Tabel Uji Multikolinearitas
Sumber : Hasil Pengolahan Data Primer, 2019
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Toleranc e VIF 1 (Constant) 2.646 .899 2.944 .004 Kualitas Pelayanan .176 .020 .675 8.596 .000 .463 2.159 Store Atmosphere .110 .054 .159 2.024 .045 .463 2.159
Berdasarkan tabel V.16 diketahui bahwa angka tolerance sebesar 0,463 yaitu > 0,1 dan besarnya VIF dari variabel bebas (independen) X1 (Kualitas Pelayanan) dan X2 (Store Atmosphere) sebesar 2,159 yaitu < 10. Maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi masalah multikolinearitas. 3. Hasil Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas dilakukan menggunakan uji Glejser. Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk mengetahui bahwa varians variabel tidak sama untuk semua pengamatan pada model regresi linear. Suatu variabel tidak terjadi heteroskedastisitas apabila nilai signifikansi (sig.) > 0,05 dan dilihat dari scatter-plots, bila titik-titik pada scatter-plots menyebar tidak beraturan diatas dan dibawah sumbu angka nol pada sumbu Y, maka dikatakan tidak terjadi heteroskedastisitas. Berikut ini adalah uji heteroskedastisitas pada gambar V.1 dan tabel V.17.
Gambar V.2
Tabel V.17
Hasil Uji Heteroskedastisitas melalui Uji Glesjer Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardize d Coefficient s t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 1.017 .569 1.788 .076 Kualitas Pelayanan -.009 .013 -.086 -.663 .509 Store Atmosphere .022 .034 .084 .642 .522
a. Dependent Variable: RES2
Sumber : Hasil Pengolahan DataPrimer, 2019
Berdasarkan hasil scatter-pots diatas dan tabel V.17 bahwa varians dari residual pengamat ke pengamat yang lain tetap atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Hal ini juga dapat dilihat dari titik-titik scatter-plots yang menyebar secara acak.