Uji Reliabilitas - Karateristik Deskriptif Responden

ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN

A. Karateristik Deskriptif Responden

2. Uji Reliabilitas

Reliabilitas menurut Gozali 2009 (dalam Echdar, 2017:310) adalah alat untuk mengukur suatu kuesioner yang merupakan indikator peubah atau konstruk. Dalam penelitian, reliabilitas adalah sejauh mana pengukuran dari suatu tes tetap konsisten setelah dilakukan berulang-ulang terhadap subjek dan dalam kondisi yang sama. Peneliti menggunakan rumus Cronbach Alpha untuk mengukur reliabilitas.

Untuk mengetahui apakah variabel reliabel atau tidak maka digunakan ketentuan sebagai berikut :

a. Jika nilai r > 0,60 maka variabel tersebut dinyatakan reliabel. b. Jika nilai r ≤ 0,60 maka variabel tersebut dinyatakan tidak reliabel.

Tabel V.7 Hasil Uji Reliabilitas

Variabel Limit Koef.Alpha Cronbach’s Keterangan Cronbach Alpha Kualitas Pelayanan Kualitas Produk Promosi Kepuasan Pelanggan 0,60 0,60 0,60 0,60 0,877 0,866 0,866 0,912 Reliabel Reliabel Reliabel Reliabel Sumber : Data Primer yang diolah

Kesimpulan dari hasil penelitian pada tabel V.7 adalah bahwa nilai Cronbach Alpha variabel kualitas pelyanan, kualitas produk, promosi dan kepuasan pelanggan bernilai > 0,60 yang berarti bahwa seluruh pernyataan yang ada di setiap variabel sudah reliabel.

D. Analisis Regresi Linear Berganda

Analisis regresi linear berganda merupakan analisis statistik yang menghubungkan antara dua variabel independen atau lebih (𝑋₁, 𝑋₂, ...., 𝑋_𝑛) dengan variabel dependen (Y). Berdasarkan perhitungan regresi linear berganda antara variabel kualitas pelayanan, kualitas produk, promosi dan kepuasan pelanggan dengan menggunakan SPSS 22, hasil yang diperoleh adalah sebagai berikut :

Tabel V.8

Hasil Analisis Regresi Linear Berganda

Sumber: Data Primer 2020.

Dari hasil analisis regresi linear berganda yang tampak pada tabel V.8, diperoleh persamaan regresi sebagai berikut :

Y = -0,673 + 𝟎, 𝟑𝟏𝟑𝑿_𝟏 + 𝟎, 𝟖𝟓𝟕𝑿_𝟐 + 𝟎, 𝟎𝟎𝟖𝑿_𝟑 Dimana : Y = Kepuasan Konsumen a = Konstanta Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics

B Std. Error Beta Tolerance VIF

1 (Constant) -,673 1,827 -,368 ,713 Kualitas Pelayanan ^,313 ^,066 ^,340 ^4,727 ^,000 ^,507 ^1,972 Kualitas Produk ^,857 ^,102 ^,591 ^8,432 ^,000 ^,535 ^1,869 Promosi _,008 _,067 _,008 _,125 _,901 _,575 _1,738

X1 = Kualitas Pelayanan X2 = Kualitas Produk X3 = Promosi

E. Uji Asumsi Klasik a. Uji Normalitas

Uji normalitas adalah untuk mengetahui apakah nilai residual terdistribusi normal atau tidak. Uji normalitas bukan dilakukan pada masing-masing variabel tetapi pada nilai residualnya. Pengujian normalitas data menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov (Uji K-S) dengan kriteria jika angka sig. uji K-S > 0,05 maka nilai residual dikatakan terdistribusi normal, jika angka sig. uji K-S ≤ 0,05 maka nilai residual tidak berdistribusi normal. Berikut ini merupakan hasil normalitas yang diperoleh peneliti.

Tabel V.9 Hasil Uji Normalitas

Sumber : Data Primer

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

Unstandardized Residual

N 106

Normal Parametersa,b Mean ,0000000

Std. Deviation ^2,48885248 Most Extreme Differences Absolute ,066 Positive ,066 Negative -,046 Test Statistic ,066

Dari hasil pengujian normalitas yang tampak pada tabel V.9 dapat diambil kesimpulan bahwa nilai residual berdistribusi normal, dimana nilai signifikansinya sebesae 0,200 > 0,05.

Gambar V.1 P-P Plot Uji Normalitas

Sumber: Data Primer

Berdasarkan gambar V.1 dapat disimpulkan bahwa nilai residual yang terdapat dalam variabel penelitian berdistribusi dengan normal karena pesebaran data mengikut garis P-P Plot.

b. Uji Heteroskedastisitas

Uji heteroskedastisitas yang bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain. Ada tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot antara SRESID dan ZPRED. Jika tedapat pola tertentu, meliputi titik yang membentuk pola tertentu ataupun teratur (bergelombang, melebar maupun menyempit), maka menunjukkan bahwa telah terjadi heteroskedastisitas.

Sedangkan Jika tidak terdapat pola yang jelas, dan titik-titik menyebar diatas serta dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka menunjukkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas.

Gambar V.2

Hasil Uji Heteroskedastisitas

Sumber: Data Primer 2020.

Dari hasil Uji Heteroskedastisitas yang terlihat pada gambar V.2 dapat diambil kesimpulan bahwa data yang diuji dalam penelitian ini tidak terjadi gejala Heteroskedastisitas atau karena titik-titik yang tidak membentuk pola tertentu ataupun teratur (bergelombang, melebar maupun menyempit).

c. Uji Multikolinearitas

Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen). Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolinearitas didalam model regresi dengan melihat nilai tolerance

Coefficientsa

Model

Unstandardized

Coefficients ^StandardizedCoefficients

t Sig.

Collinearity Statistics

B Std. Error Beta Tolerance VIF

a. Dependent Variable: Kepuasan Pelanggan

> 0,10 dan lawannya nilai Variance Inflation Factor (VIF) < 10 berarti data tidak ada masalah multikolinearitas

Tabel V.10

Hasil Uji Multikolinearitas

Sumber: Data Primer

Hasil pengujian multikolinearitas yang terlihat pada tabel V.10 dapat disimpulkan tidak terdapat Multikolinearitas diantara variabel bebas tersebut karena nilai VIF setiap variabel bebas <10.

F. Uji F (Uji Simultan)

Uji F digunakan untuk mengevaluasi pengaruh semua variabel independen terhadap variabel dependen atau merupakan uji signifikan model regresi. Variabel independen dalam penelitian ini yaitu kualitas pelayanan, kualitas produk, dan promosi. Sedangkan variabel dependennya yaitu kepuasan pelanggan. Uji F dilakukan untuk mengetahui besarnya pengaruh variabel-variabel bebas terhadap variabel-variabel terikat secara simultan. Pengujian dapat dilihat dengan membandingkan besarnya angka taraf signifikansi α penelitian dengan taraf signifikansi 0,05. Dasar pengambilan keputusan :

ANOVAa

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.

1 Regression _1774,693 ₃ _591,564 _92,772 _,000b

Residual _650,411 ₁₀₂ _6,377

Total _2425,104 ₁₀₅

1. Jika nilai sig < 0,05, atau F hitung > F tabel maka terdapat pengaruh variabel X secara simultan terhadap variabel Y.

2. Jika nilai sig > 0,05, atau F hitung < F tabel maka tidak terdapat pengaruh variabel X secara simultan terhadap variabel Y.

Sedangkan untuk menghitung F tabel menggunakan rumus : F tabel = F (k ; n-k) = F (3;103) = 2,69

Sehingga hasil yang diperoleh adalah sebagai berikut : Tabel V.11

Hasil Uji F

Sumber: Data Primer 2020 Hasil uji F :

a. Pengujian Hipotesis Pertama (H1)

Berdasarkan tabel V.11 di atas diketahui nilai signifikansi untuk pengaruh X1, X2, dan X3 secara simultan terhadap Y adalah sebesar 0,000 < 0,05 dan nilai F hitung 92,772 > F tabel 2,69. Sehingga dapat disimpulkan bahwa H1 diterima yang berarti secara simultan kualitas pelayanan, kualitas produk dan promosi berpengaruh terhadap kepuasan pelanggan.

G. Uji t (Uji Parsial)

Uji t digunakan untuk membuktikan apakah variabel independen secara individu mempengaruhi variabel dependen. Uji t juga digunakan untuk mengetahui besarnya pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat secara parsial. Untuk melihat pengaruh masing-masing variabel bebas terhadap variabel terikat dapat dilihat taraf sig penelitian dan dibandingkan dengan taraf α 0,05. Dasar pengambilan keputusan :

1. Jika nilai sig < 0,05, atau t hitung > t tabel maka terdapat pengaruh variabel X terhadap variabel Y.

2. Jika nilai sig > 0,05, atau t hitung < t tabel maka tidak terdapat pengaruh variabel X terhadap variabel Y.

Sedangkan untuk menghitung t tabel menggunakan rumus : T tabel = t (α/2 ; n-k-1) = t (0,025;102) = 1,983

Tabel V.12 Hasil Uji t

Sumber: Data Primer 2020 Hasil Uji t :

a. Pengujian Hipotesisi pertama (H2)

Diketahui Tabel V.12 dari hasil pengujian uji t bahwa nilai sig. untuk pengaruh X1 (kualitas pelayanan) terhadap Y (kepuasan pelanggan) adalah sebesar 0,000 < 0,05 dan nilai t hitung 4,727 > t tabel 1,983. Sehingga dapat disimpulkan bahwa H2 diterima yang berarti secara parsial X1 (kualitas pelayanan) berpengaruh terhadap Y (kepuasan pelanggan).

b. Pengujian Hipotesis Kedua (H3)

Diketahui Tabel V.12 dari hasil pengujian uji t bahwa nilai sig. untuk pengaruh X2 (kualitas produk) terhadap Y (kepuasan pelanggan) adalah sebesar 0,000 < 0,05 dan nilai t hitung 8,432 > t tabel 1,983. Sehingga dapat disimpulkan bahwa H3 diterima yang berarti secara parsial X2 (kualitas produk) berpengaruh terhadap Y (kepuasan pelanggan). Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -,673 1,827 -,368 ,713 Kualitas Pelayanan ^,313 ^,066 ^,340 ^4,727 ^,000 Kualitas Produk ^,857 ^,102 ^,591 ^8,432 ^,000 Promosi _,008 _,067 _,008 _,125 _,901

c. Pengujian Hipotesis ketiga (H4)

Diketahui Tabel V.12 dari hasil pengujian uji t bahwa nilai sig. untuk pengaruh X3 (promosi) terhadap Y (kepuasan pelanggan) adalah sebesar 0,901 > 0,05 dan nilai t hitung 0,125 < t tabel 1,983. Sehingga dapat disimpulkan bahwa H4 ditolak yang berarti secara parsial X3 (promosi) tidak berpengaruh terhadap Y (kepuasan pelanggan).

Dalam dokumen PENGARUH KUALITAS PELAYANAN, KUALITAS PRODUK DAN PROMOSI TERHADAP KEPUASAN PELANGGAN GEPREK BENSU CABANG YOGYAKARTA. Skripsi (Halaman 86-95)