HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1 Deskripsi Usaha
4.2.1 Uji Validitas dan Reliabilitas
b. Jasa boga/dapur
c. Teknik dan pemeliharaan fasilitas d. Pengelolaan Limbah
e. Gudang f. Ambulans
g. Sistem Informasi dan Komunikasi h. Pemulasaraan jenazah
i. Sistem penanggulangan kebakaran j. Pengelolaan Gas medis
k. Pengelolaan air bersih. 6. Sarana Umum. b. Mushalla. c. Kantin. d. Parkir. e. Ruang Lobi. f. Lapangan. g. Taman. 4.2 Hasil penelitian
4.2.1 Uji Validitas dan Reliabilitas
Analisis dan evaluasi data menggunakan uji validitas dan uji reliabilitas, uji asumsi klasik dan model regresi linier berganda. Uji validitas dan reliabilitas dilakukan untuk menguji apakah kuesioner layak digunakan sebagai instrumen penelitian atau tidak. Analisis data digunakan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh manajemen mutu terhadap kepuasan pasien rawat inap di Rumah Sakit
48
Kesrem Binjai. Analisis data menggunakan program SPSS (statistical Product and Service Solution) versi 17.0 For windows.
Penulis mengajukan kuesioner yang berisi 24 pertanyaan yang menyangkut variabel independen, berupa variabel manajemen mutu dengan variabel dependen berupa kepuasan pasien kepada 30 responden untuk keperluan uji validitas dan reliabilitas.
1. Uji Validitas
Dalam uji validitas menggunakan kriteria sebagai berikut :
a. Jika rhitung > rtabel maka pernyataan tersebut dinyatakan valid. b. Jika rhitung < rtabel maka pernyataan tersebut dinyatakan tidak valid.
49 Tabel 4.3 Validitas Instrumen Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted VAR00001 83.8667 259.844 .379 .942 VAR00002 85.3000 231.803 .755 .938 VAR00003 84.7000 244.700 .790 .937 VAR00004 84.8000 249.476 .785 .938 VAR00005 84.5333 248.395 .789 .937 VAR00006 84.6667 254.506 .396 .943 VAR00007 84.6667 254.575 .420 .942 VAR00008 84.2000 255.338 .386 .943 VAR00009 83.8667 259.844 .379 .942 VAR00010 84.4667 250.533 .485 .941 VAR00011 85.3000 231.803 .755 .938 VAR00012 84.7667 252.530 .529 .940 VAR00013 84.7000 244.700 .790 .937 VAR00014 84.8000 249.476 .785 .938 VAR00015 84.5333 248.395 .789 .937 VAR00016 84.2667 260.754 .398 .942 VAR00017 84.1000 260.852 .470 .941 VAR00018 84.5333 249.844 .575 .940 VAR00019 84.5333 252.326 .558 .940 VAR00020 84.9667 251.895 .635 .939 VAR00021 84.5333 244.947 .752 .937 VAR00022 84.6667 240.644 .771 .937 VAR00023 85.0667 239.513 .799 .936 VAR00024 85.0667 240.547 .814 .936
50
Berdasarkan Tabel 4.3 kolom Corrected Item-total Correlation menunjukkan korelasi antara skor total item yang dapat digunakan untuk menguji validitas instrument. Rtabel untuk sampel 30 adalah sebesar 0,361.
Berdasarkan Tabel 4.3 dapat dilihat bahwa dari 24 pernyataan yang dibuat dalam kuesioner ternyata tidak ada pernyataan yang tidak valid karena rhitung positif yang dapat dilihat dari kolom Corrected Item-total Correlation dan rhitung > rtabel sehingga dapat disimpulkan bahwa ke 24 pernyataan tersebut valid.
2. Uji Reliabilitas
Suatu konstruk atau variabel dikatakan reliable jika memberikan nilai Cronbach Alpha > 0,6 atau Cronbach Alpha > 0,8. Berdasarkan hasil pengolahan data untuk uji reliabilitas dapat dilihat pada Tabel 4.4 berikut :
Tabel 4.4 Uji Reliabilitas
Reliability Statistics
Cronbach's Alpha N of Items
.942 24
Sumber : Hasil Penelitian Data Diolah SPSS (Mei, 2016)
Hasil pengolahan data pada Tabel 4.4 menunjukkan bahwa nilai dari cronbach alpha sebesar 0,942 yang lebih besar dari 0,8 dengan demikian data tersebut telah reliable.
4.2.2 Uji Asumsi Klasik
Syarat uji asumsi klasik harus dipenuhi agar model regresi dapat dianalisis, dan syarat asumsi klasik yang harus dipenuhi tersebut adalah :
1. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah model regrresi berdistribusi normal. Uji normalitas dapat dilakukan dengan analisis grafik dilihat dari
titik-51
titik yang menyebar disekitar garis diagonal, yakni distribusi data dengan bentuk lonceng dan distribusi data tersebut tidak menceng ke kiri atau ke kanan.
Gambar 4.2
Histogram Uji Normalitas
Sumber : Hasil Penelitian Data Diolah (Mei, 2016)
Gambar 4.3 Plot Uji Normalitas
52
Berdasarkan Gambar 4.2 dapat diketahui bahwa variabel berdistribusi normal, hal ini ditunjukkan oleh data tersebut tidak melenceng ke kiri atau ke kanan, sedangkan pada Gambar 4.3 dapat juga terlihat titik yang mengikuti data di sepanjang garis diagonal, hal ini berarti data berdistribusi normal. Namun untuk lebih memastikan bahwa data di sepanjang garis diagonal berdistribusi normal maka dilakukan uji Kolmogorov-Smirnov (K-S).
Tabel 4.5
uji Kolmogorov-Smirnov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 80
Normal Parametersa,,b Mean .0000000
Std. Deviation 9.78378146
Most Extreme Differences Absolute .105
Positive .089
Negative -.105
Kolmogorov-Smirnov Z .937
Asymp. Sig. (2-tailed) .343
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Sumber : Hasil Penelitian Data Diolah (Mei, 2014)
Berdasarkan Tabel 4.5 dapat diketahui bahwa nilai Asymp.Sig. (2-tailed) adalah 0,343, ini berarti di atas nilai signifikan 0,05 atau 5% oleh karena itu, sesuai dengan analisis grafik, analisis statistik dengan uji statistik non-parametik Kolmogorov-Smirnov (K-S) juga menyatakan bahwa variabel residual berdistribusi normal.
53
Uji ini bertujuan untuk menguji model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari satu residual pengamatan ke pengamatan lain. jika varians dari residual satu pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas.
Ada beberapa cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas, yaitu : a. Metode Grafik
Dasar analisis adalah jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas, sedangkan jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur, maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas.
Gambar 4.4 Scatterplot
Sumber : Hasil Penelitian Data Diolah (Mei, 2016)
Berdasarkan Gambar 4.4 dapat terlihat bahwa tidak ada pola yang jelas,serta titik-titik menyebar diatas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, makaberdasarkan metode grafik tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi.
54 b. Uji Glejser
Glejser mengusulkan untuk meregresi nilai absolute residual terhadap variabel independen. Jika variabel independen signifikan secara statistik mempengaruhi variabel independen, maka ada indikasi terjadi heteroskedastisitas.
Tabel 4.6 Uji Glejser Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -4.412 6.212 -.710 .480
Strategi Nilai Pelanggan .135 .728 .023 .185 .854
Sistem Organisasional -.007 .456 -.002 -.015 .988
Perbaikan Kualitas Berkelanjutan
.910 .404 .325 2.256 .067
a. Dependent Variable: ABSUT
Kriteria pengambilan keputusan dengan uji glejser sebagai berikut :
a) Jika nilai signifikansi > 0,05 maka tidak mengalami gangguan heteroskedastisitas
b) Jika nilai signifikansi < 0,05 maka mengalami gangguan heteroskedastisitas
Tabel 4.6 memperlihatkan bahwa tidak satupun variabel independen yang signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dependen absolute Ut (Absut).
55
Hal ini terlihat dari probabilitas signifikansi di atas tingkat kepercayaan 5%, jadi model regresi tidak mengarah adanya heteroskedastisitas.
Uji Multikolinearitas
Gejala multikolinearitas dapat dilihat dari besarnya nilai Tolerance dan VIF (Variance Inflation Factor). Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Tolerance mengukur variabilitas variabel independen terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya. nilai umum yang biasa dipakai adalah nilai Tolerance> 0,1 atau nilai VIF < 5, maka tidak terjadi multikolinearitas.
Uji Multikolinearitas Tabel 4.7 Uji Multikolinearitas Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardize d Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Toleranc e VIF 1 (Constant) 88.669 10.446 8.488 .000 Strategi Nilai Pelanggan -4.298 1.225 -.421 -3.508 .001 .780 1.282 Sistem Organisasional .449 .767 .090 .586 .560 .476 2.100 Perbaikan Kualitas Berkelanjutan .280 .679 .058 .412 .681 .564 1.774
a. Dependent Variable: Kepuasan Pasien
56
a) Nilai VIF dari variabel Kepuasan dan Variabel Pengetahuan Produk lebih kecil atau dibawah 5 (VIF < 5), ini berarti tidak terdapat multikolineritas antar variabel independen dalam model regresi.
b) Nilai Tolerance dari variabel Kepuasan dan Pengetahuan Produk lebih besar dari 0,1 (Nilai Tolerance> 0,1) ini berarti tidak terdapat multikolinearitas antar variabel independen dalam model regresi.