BAB III: METODE PENELITIAN
H. Uji Instrumen Penelitian 1.Uji instrumen
2. Uji Instrumen a) Uji Validitas a) Uji Validitas
Menurut Ghozali (2013:52) Uji validitas digunakan untuk mengukur sah atau valid tidaknya suatu kuesioner. Suatu
kuesioner dikatakan valid jika pertanyaan pada kuesioner mampu untuk mengungkapkan sesuatu yang akan diukur oleh kuesioner tersebut. Uji validitas dilakukan dengan membandingkan nilai r hitung (correlated item- total correlation) dengan nilai r tabel. Jika nilai r hitung > r tabel dan posotif pada dignifikan 5% maka data tersebut dapat dikatakan valid. Sebaliknya, jika r hitung lebih kecil dari r tabel maka data tidak valid.
Untuk tingkat validitas dilakukan uji signifikansi dengan membandingkan nilai r hitung dengan r tabel. Untuk degree of freedom (df) = n-k dalam hal ini n adalah jumlah sampel dan k adalah jumlah konstruk. Pada kasus ini besarnya df dapat dihitung 100-2 atau df = 98 dengan alpha 0,05 didapat r tabel 0,1966 , jika r hitung (untuk butir-butir pertanyaan dapat dilihat pada kolom corrected item pertanyaan total correlation) lebih besar dari r tabel dan nilai r positif, maka butir pertanyaan tersebut dikatakan valid.
Tabel 4.6
Hasil Uji Validitas Instrumen
Variabel Item Pertanyaan Corrected Item Pertanyaan Total Corelation r tabel Keterangan
Attitude (X1) Butir_1 0,763 0,1966 Valid Butir_2 0,562 0,1966 Valid Butir_3 0,763 0,1966 Valid Attention (X2) Butir_4 0,700 0,1966 Valid Butir_5 0,825 0,1966 Valid Butir_6 0,790 0,1966 Valid
Action (X3) Butir_7 0,656 0,1966 Valid Butir_8 0,703 0,1966 Valid Butir_9 0,719 0,1966 Valid Butir_10 0,408 0,1966 Valid Butir_11 0,719 0,1966 Valid Ability (X4) Butir_12 0,492 0,1966 Valid Butir_13 0,588 0,1966 Valid Butir_14 0,748 0,1966 Valid Butir_15 0,718 0,1966 Valid Butir_16 0,804 0,1966 Valid Appearance (X5) Butir_17 0,753 0,1966 Valid Butir_18 0,757 0,1966 Valid Butir_19 0,665 0,1966 Valid Accountability (X6) Butir_20 0,465 0,1966 Valid Butir_21 0,826 0,1966 Valid Butir_22 0,823 0,1966 Valid Butir_23 0,789 0,1966 Valid Kepuasan (Z) Butir_24 0,791 0,1966 Valid Butir_25 0,755 0,1966 Valid Butir_26 0,796 0,1966 Valid Butir_27 0,584 0,1966 Valid Butir_28 0,482 0,1966 Valid Loyalitas Nasabah (Y) Butir_29 0,637 0,1966 Valid Butir_30 0,678 0,1966 Valid Butir_31 0,703 0,1966 Valid Butir_32 0,744 0,1966 Valid Sumber: Data primer yang diolah, 2018
Dari tabel diatas dapat diketahui bahwa masing-masing item pertanyaan memiliki r hitung > r tabel (0,1966) dan bernilai positif. Dengan demikian butir pertanyaan tersebut dinyatakan valid.
b) Uji Reliabilitas
Menurut Ghozali (2013:47) Reliabilitas sebenarnya adalah alat untuk mengukur suatu kuesioner yang merupakan indikator dari variabel atau konstruk. Suatu kuesioner dikatakan reliabel atau handal jika jawaban seseorang terhadap pernyataan
adalah konsisten atau stabil dari waktu kewaktu. Dalam penelitian ini cara yang digunakan penulis untuk mengujireliabilitas kuesioner dengan menggunakan rumus keofisien Alpha Cronbach,yaitu apabila hasil koefisien Cronbach Alpha > taraf signifikansi 60% atau 0,6maka kuesioner tersebut reliabledan apabila hasil koefisien Cronbach Alpha< taraf signifikansi 60% atau 0,6maka kuesioner tersebut tidak reliable.
Tabel 4.7
Hasil Uji Reliabilitas Instrumen Variabel Variabel Reliabilitas
Coefficient
Alpha Keterangan Attitude (X1 3 item pertanyaan 0,771 Reliabel Attention (X2) 3 item pertanyaan 0,799 Reliabel Action (X3) 5 item pertanyaan 0,747 Reliabel Ability (X4) 5 item pertanyaan 0,768 Reliabel Appearance
(X5)
3 item pertanyaan 0,787 Reliabel Accountability
(X6)
4 item pertanyaan 0,793 Reliabel Kepuasan (Z) 5 item pertanyaan 0,767 Reliabel Loyalitas
Nasabah (Y)
4 item pertanyaan 0,774 Reliabel Sumber: Data primer yang diolah, 2018
Dari tabel diatas dapat diketahui bahwa masing-masing variabel memiliki Cronbach Alpha > 0,60. Dengan demikian variabel Attitude, Attention, Action, Ability, Appearance, Accountability, Kepuasan dan Loyalitas Nasabah dapat dikatakan reliabel.
3. Uji Statistik
a. Uji Koefisien Determinasi (R2)
Koefisien determinasi digunakan untuk menguji goodness-fit dari model regresi.
Tabel 4.8
Hasil Uji Statistik Koefiseien Determinasi (𝐑𝟐) 1 Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 ,914a ,836 ,823 1,335
a. Predictors: (Constant), Z_KEPUASAN, X3_ACTION, X5_APPEARANCE, X1_ATTITUDE, X2_ATTENTION, X6_ACCOUNTABILITY, X4_ABILITY
Sumber: Data primer yang diolah, 2018
Dari tampilan output SPSS model summary besarnya adjusted R2 adalah 0,823, hal ini berarti 82,3% variasi loyalitas nasabah dapat dijelaskan oleh variasi dari ke tujuh variabel independen Attitude (X1), Attention (X2), Action (X3), Ability (X4), Appearance (X5), Accountability (X6) dan Kepuasan (Z) sebagai variabel. Sedangkan sisanya (100% - 82,7% = 17,7%) dijelaskan oleh sebab sebab yang lain diluar model. Standar Error of estemate (SEE) sebesar 1.335. Makin kecil nilai SEE akan membuat model regresi semakin tepat dan memprediksi variabel dependen.
Tabel 4.9
Hasil Uji Statistik Koefiseien Determinasi (𝐑𝟐) 2 Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 ,939a ,881 ,874 1,334
a. Predictors: (Constant), X6_ACCOUNTABILITY, X5_APPEARANCE, X3_ACTION, X1_ATTITUDE, X2_ATTENTION, X4_ABILITY
Sumber: Data primer yang diolah, 2018
Dari tampilan output SPSS model summary besarnya adjusted R2 adalah 0,874, hal ini berarti 87,4% variasi kepuasan nasabah dapat dijelaskan oleh variasi dari ke enam variabel independen Attitude (X1), Attention (X2), Action (X3), Ability (X4), Appearance (X5), Accountability (X6) sebagai variabel. Sedangkan sisanya (100% - 87,4% = 12,6%) dijelaskan oleh sebab sebab yang lain diluar model. Standar Error of estemate (SEE) sebesar 1.334. Makin kecil nilai SEE akan membuat model regresi semakin tepat dan memprediksi variabel dependen. b. Uji Pengaruh simultan (F test)
Uji pengaruh simultan digunakan untuk mengetahui apakah variabel independen secara bersama-sama atau simultan mempengaruhi variabel dependen.
Tabel 4.10
Hasil Uji Statistik Pengaruh Simultan (F test) 1
ANOVAa
Model
Sum of
Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 826,745 7 118,106 66,277 ,000b
Residual 162,164 91 1,782
Total 988,909 98
a. Dependent Variable: Y_LOYALITAS
b. Predictors: (Constant), Z_KEPUASAN, X3_ACTION, X5_APPEARANCE, X1_ATTITUDE, X2_ATTENTION, X6_ACCOUNTABILITY, X4_ABILITY
Sumber: Data primer yang diolah, 2018
Dari uji ANOVA atau F test didapat nilai F hitung sebesar 66,277 dengan probabilitas 0,000. Karena probabilitas jauh lebih kecil dari 0,05, maka model regresi dapat digunakan untuk memprediksi Y_LOYALITAS atau dapat dikatakan bahwa X1_ATTITUDE, X2_ATTENTION, X3_ACTION, X4_ABILITY,
X5_APPEARANCE, X6_ ACCOUNTABILITY dan
Z_KEPUASAN secara bersama-sama berpengaruh terhadap Y_LOYALITAS.
Tabel 4.11
Hasil Uji Statistik Pengaruh Simultan (F test) 2
ANOVAa Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 1218,365 6 203,061 114,039 ,000b Residual 163,817 92 1,781 Total 1382,182 98
a. Dependent Variable: Z_KEPUASAN
b. Predictors: (Constant), X6_ACCOUNTABILITY, X5_APPEARANCE, X3_ACTION, X1_ATTITUDE, X2_ATTENTION, X4_ABILITY
Dari uji ANOVA atau F test didapat nilai F hitung sebesar 114,039 dengan probabilitas 0,000. Karena probabilitas jauh lebi kecil dari 0,05, maka model regresi dapat digunakan untuk memprediksi Z_KEPUASAN atau dapat dikatakan bahwa X1_ATTITUDE, X2_ATTENTION, X3_ACTION, X4_ABILITY, X5_APPEARANCE, X6_ ACCOUNTABILITY secara bersama-sama berpengaruh terhadap Z_KEPUASAN.
c. Uji Parsial (T test)
Uji parsial digunakan untuk mengetahui pengaruh masing-masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen.
Tabel 4.12
Hasil Uji Statistik Pengaruh Parsial (T test) 1
S u m b e r :
Dari ketujuh variabel independen yang dimasukkan kedalam model regresi variabel yang signifikan dari ke tujuh variabel (kurang dari 0,05) adalah X2_ATTENTION,
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -5,843 2,140 -2,730 ,008 X1_ATTITUDE -,144 ,102 -,104 -1,403 ,164 X2_ATTENTION ,476 ,098 ,362 4,854 ,000 X3_ACTION ,257 ,062 ,243 4,129 ,000 X4_ABILITY ,216 ,088 ,259 2,460 ,016 X5_APPEARANCE ,371 ,077 ,309 4,801 ,000 X6_ACCOUNTABI LITY ,002 ,093 ,002 ,021 ,983 Z_KEPUASAN ,035 ,091 ,041 ,381 ,704
a. Dependent Variable: Y_LOYALITAS Sumber: Data primer yang diolah, 2018
X3_ACTION, X4_ABILITY, dan X5_APPEARANCE. Hal ini dilihat dari probabilitas signifikansi untuk variabel, X1_ATTITUDE sebesar 0,164, variabel X2_ATTENTION sebesar 0,000, X3_Action sebesar 0,000, variabel X4_ABILITY sebesar 0,016, variabel X5_APPEARANCE sebesar 0,000, dan variabel X6_ACCOUNTABILITY sebesar 0,983 dan Z_KEPUASAN sebesar 0,704. Dari sini dapat disimpulkan bahwa Y_LOYALITAS tidak dipengaruhi oleh variabel X2_ATTITUDE, X6_ACCOUNTABILITY dan Z_KEPUASAN karena lebih dari 0,05.
Dari Tabel di atas maka diperoleh model persamaan regresi sebagai berikut: Y = βO + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + β5X5 + βX6 + β4Z + e Y= -5,843 - 0,144X1_ATTITUDE + 0,476X2_ATTENTION + 0,257X3_ACTION + 0,216X4_ABILITY + 0,371X5_APPEARANCE + 0,002X6_ACCOUNTABILITY + 0,035Z_KEPUASAN + e
Dari model persamaan regresi tersebut dapat diambil kesimpulan bahwa:
a. Konstanta -5,843 mengandung arti apabila variabel
X1_ATTITUDE, X2_ATTENTION, X3_ACTION,
dan Z_KEPUASAN dianggap konstan, maka rata-rata Y_LOYALITAS sebesar -5,843 atau -5,84%.
b. Koefisien regresi Attitude (X1) sebesar -0,144 mengandung arti bahwa setiap tambahan satu poin Attitude(X1) akan menurunkanLoyalitas (Y)sebesar -0,144 kali.
c. Koefisien regresi Attention (X2) sebesar 0,476 mengandung arti bahwa setiap tambahan satu poin Attention (X2) akan meningkatkanLoyalitas (Y)sebesar 0,476 kali.
d. Koefisien regresi Action (X3) sebesar 0,257 mengandung arti bahwa setiap tambahan satu poin Action (X3) akan meningkatkanLoyalitas (Y)sebesar 0,257 kali.
e. Koefisien regresi Ability (X4) sebesar 0,216 mengandung arti bahwa setiap tambahan satu poin Ability (X4) akan meningkatkanLoyalitas (Y)sebesar 0,216 kali.
f. Koefisien regresi Appearance (X5) sebesar 0,371 mengandung arti bahwa setiap tambahan satu poin Appearance (X5)akan meningkatkanLoyalitas (Y)sebesar 0,371 kali.
g. Koefisien regresi Accountability (X6) sebesar 0,002 mengandung arti bahwa setiap tambahan satu poin Accountability (X6)akan meningkatkanLoyalitas (Y)sebesar 0,002 kali.
h. Koefisien regresi Kepuasan (Z) sebesar 0,035 mengandung arti bahwa setiap tambahan satu poin Kepuasan (Z) akan meningkatkanLoyalitas (Y)sebesar 0,035 kali.
4.13
Hasil Uji Statistik Pengaruh Parsial (T test) 2
Coefficientsa Model Unstandardize d Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -1,404 2,186 -,642 ,522 X1_ATTITUDE ,063 ,090 ,038 ,702 ,484 X2_ATTENTION ,564 ,100 ,377 5,656 ,000 X3_ACTION ,081 ,060 ,062 1,343 ,183 X4_ABILITY ,512 ,069 ,519 7,453 ,000 X5_APPEARANCE ,064 ,072 ,045 ,882 ,380 X6_ACCOUNTABI LITY ,026 ,094 ,023 ,280 ,780
a. Dependent Variable: Z_KEPUASAN Sumber: Data primer yang diolah, 2018
Dari keenam variabel independen yang dimasukkan kedalam model regresi variabel yang signifikan dari ke enam variabel (<0,05) adalah X2_ATTENTION dan X4_ABILITY. Hal ini dilihat dari probabilitas signifikansi untuk variabel, X1_ATTITUDE sebesar 0,484, variabel X2_ATTENTION sebesar 0,000, X3_ACTION sebesar 0,183, variabel X4_ABILITY sebesar 0,000, variabel X5_APPEARANCE sebesar 0,380, dan variabel X6_ACCOUNTABILITY sebesar 0,780. Dari sini dapat disimpulkan bahwa Z_KEPUASAN tidak dipengaruhi oleh
variabel X2_ATTITUDE, X3_ACTION, X5_APPEARANCE dan X6_ACCOUNTABILITY karena lebih dari 0,05.
4. Uji Asumsi Klasik