Aliansi
A. Hasil Uji Data Penelitian
4) Uji Validitas Variabel Kepuasan Nasabah(Y) Tabel 5.0
Hasil Uji Validitas Variabel Kepuasan Nasabah(Y)
No.
Item
Correlation r-hitung
r-tabel 5% 2-tailed (98)
Keterangan
X4.1 0,744 0,1966 Valid
X4.2 0,613 0,1966 Valid
X4.3 0,323 0,1966 Valid
X4.4 0,619 0,1966 Valid
X4.5 0,731 0,1966 Valid
X4.6 0,619 0,1966 Valid
Sumber: Hasil Pengolahan Data Primer
Tabel diatas menunjukan variabel Kepuasan Nasabah memiliki kreteria valid untuk semua item pertanyaan dengan nilai signifikansi lebih besar dari r-tabel 5% 2-tailed dengan N= 100-2 = 98 (0,1966).
Hal ini menunjukan bahwa masing-masing pertanyaan pada variabel Kepuasan Nasabah dapat diandalkan dan layak sebagai penelitian.
102 b. Uji Reliabilitas
Uji reliabilitas adalah alat untuk mengukur suatu kuisioner yang merupakan indikator dari variabel atau konstruk. Suatu kuisioner dikatakan reliabel atau handal jika jawaban seseorang terhadap pertanyaan konsisten atau stabil dari waktu ke waktu.
Suatu variabel atau konstruk dapat dikatakan reliabel jika memberikan nilai cronbach’s alpha dengan kriteria sebagai berikut:
Jika nilai Cronbach’s Alpha> 0,7 maka suatu konstruk dikatakan reliabel.
Jika nilai Cronbach’s Alpha<0,7 maka suatu konstruk dikatakan tidak reliabel. (Ghozali, 2016).
Hasil uji Reliabilitas unutk ketiga variabel adalah sebagai berikut:
Tabel 4.51
Hasil Uji Reliabilitas Variabel
Variabel Cronbach’s Alpha Keterangan
Kualitas Pelayanan (X1)
0,854 Reliabel
Kualitas Produk (X2)
0,828 Reliabel
Nilai Pelanggan (X3)
0,840 Reliabel
Kepuasan Nasabah (Y)
0,825 Reliabel
103
Sumber: Hasil Pengolahan Data Primer
Tabel diatas menunjukan nilai cronbach’s alpha atas variabel Kualitas Pelayanan sebesar 0,854, Kualitas Produk 0,828, Kepuasan Pelanggan sebesar 0,840 dan Kepuasan Nasabah sebesar 0,825.
Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa pernyataan dalam kuisioner ini reliabel karena memiliki nilai cronbach’s alpha lebih besar dari 0,70. Hal ini menunjukan bahwa setiap item pernyataan yang digunakan akan mampu memperoleh data yang konsisten yang berarti bila pernyataan itu diajukan kembali akan diperoleh jawaban yang relatif sama dengan jawaban sebelumnya.
3. Uji Asumsi Klasik a. Hasil Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah nilai residual yang telah distandarisasi pada model regresi berdistribusi normal atau tidak.
Data distribusi normal jika data akan mengikuti arah garis diagonal dan menyebar disekitar garis diagonal. Nilai residual dikatakan berdistribusi normal jika nilai residual terstandarisasi tersebut sebagian besar mendekati nilai rata-ratanya. Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan uji normalitas dengan analisis grafik dan uji Kolmogorov Smirnov. Berikut adalah hasil dari uji normalitas dalam penelitian ini:
Gambar 4.52
104
Uji Normalitas P-Plot
Sumber: Hasil Pengolahan Data Primer
Berdasarkan Gambar 4.52 di atas, terlihat bahwa penyebaran data (titik) menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal yang berarti bahwa data berdistribusi normal atau model regresi memenuhi asumsi normalitas. Selain dengan melihat kurva normalitas Histogram dan P-Plot, uji normalitas juga dapat dilakukan menggunakan uji kolomogrov-smirnov.
Tabel 4.53
105
Uji One-Sampel Kolmogorov-Smirnov
Sumber: Hasil Pengolahan Data Primer
Berdasarkan tabel 4.53 diatas, dapat diketahui bahwa nilai signifikansi (Asymp.Sig 2-tailed) sebesar 0,363, 0,047, 0,212 dan 0,038. Karena nilai signifikansi lebih dari 0,05, hal ini menunjukkan bahwa pola distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
b. Uji Multikolonieritas
Uji multikolineritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen). Nilai cut off yang umum dipakai untuk menunjukan adanya multikolineritas adalah nilai tolerance ≤ 0,10 atau sama dengan nilai VIF ≥ 10 (Ghozali, 2016).
Untuk mendeteksi adanya problem multiko, maka dapat dilakukan dengan melihat nilai Tolerance dan Variance Inflation Factor (VIF) serta besaran korelasi antar variabel independen. Tabel 4.54 menunjukkan hasil uji multikolonieritas pada penelitian ini.
Tabel 4.54
106
Uji Multikolonieritas
Berdasarkan tabel 4.54 diatas terlihat bahwa nilai tolerance mendekati angka 1 dan nilai variance inflation factor (VIF) disekitar angka 1 untuk setiap variabel, yang ditunjukkan dengan nilai tolerance Kualitas Pelayanan sebesar 0.936,Kualitas Produk sebesar 0.989 dan Nilai Pelanggan sebesar 0,935. Selain itu nilai VIF untuk Kualitas Pelayanan sebesar 1,079,Kualitas Produk sebesar 1.011 dan Nilai Pelanggan sebesar 1,069. Suatu model regresi dikatakan bebas dari problem multiko apabila memiliki nilai VIF kurang dari 10. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa model persamaan regresi tidak terdapat problem multiko dan dapat digunakan dalam penelitian ini.
Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients
Standardize d Coefficients
t Sig.
Collinearity Statistics
B Std. Error Beta
Toleranc
e VIF
1 (Constan t)
-7,829 3,858 -2,029 ,045
X1 ,109 ,033 ,244 3,287 ,001 ,926 1,079
X2 ,463 ,060 ,555 7,709 ,000 ,989 1,011
X3 ,311 ,047 ,485 6,554 ,000 ,935 1,069
a. Dependent Variable: Y
107 c. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas dilakukan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi, terjadi ketidaksamaan varians dari residual dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Deteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot antara SRESID dan ZPRED, yang diperlihatkan pada gambar 4.55
Gambar 4.55
Uji Heteroskedastisitas Scatterplot
Sumber: Hasil Pengolahan Data Primer
Berdasarkan gambar 4.55 di atas grafik scatterplot menunjukkan bahwa data tersebar di atas dan di bawah angka 0 (nol) pada sumbu Y dan tidak terdapat suatu pola yang jelas pada penyebaran data tersebut. Hal ini berarti tidak terjadi
108
heteroskedastisitas pada model persamaan regresi, sehingga model regresi layak digunakan untuk memprediksi Kepuasan Nasabah Bank Muamalat Cabang Pondok Indah berdasarkan variabel yang mempengaruhinya, yaitu Kualitas Pelayanan, Kualitas Produk dan Nilai Pelanggan. Selain dengan melihat grafik uji heteroskedastisitas scatterplot, uji heteroskedastisitas juga dapat dilakukan menggunakan uji glejser.
Tabel 4.56
Uji Glejser Heteroskedastisitas Sumber: Hasil Pengolahan Data Primer
Berdasarkan tabel 4.56 diatas, dapat dilihat bahwa koefisien parameter untuk variabel Kualitas Pelayanan, Kualitas Produk dan Nilai Pelanggan tidak ada yang signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dependen nilai Absolut Ut (AbsUt), hal ini terlihat dari probabilitas signifikannya diatas tingkat kepercayaan 5%, maka dapat disimpulkan bahwa model regresi tidak terdapat heteroskedastisitas. Hal ini konsisten dengan hasi uji scatterplots.
109 4. Uji Hipotesis
a. Uji t (Parsial)
Hasil Uji Statistik t dapat dilihat pada tabel 4.9, jika nilai probability t lebih kecil dari 0,05 maka Ha diterima dan menolak H0, sedangkan jika nilai probability t lebih besar dari 0,05 maka H0 diterima dan menolak Ha (Ghozali, 2016)
Tabel 4.57 Uji t (parsial)
Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients
Standardize d Coefficients
t Sig.
B Std. Error Beta 1 (Constan
t)
-7,829 3,858 -2,029 ,045
X1 ,109 ,033 ,244 3,287 ,001
X2 ,463 ,060 ,555 7,709 ,000
X3 ,311 ,047 ,485 6,554 ,000
a. Dependent Variable: Y
Sumber: Hasil Pengolahan Data Primer 1) Uji t Terhadap Variabel Kualitas Pelayanan
Hasil yang di dapat pada Tabel 4.57 diatas, variabel Kualitas Pelayanan secara statistik menunjukan hasil yang signifikan pada nilai lebih besar dari α (0,00> 0,05). Maka H0 ditolak dan
110
Ha diterima sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel Kualitas Pelayanan secara parsial berpengaruh secara signifikan terhadap variabel Kepuasan Nasabah Bank Muamalat cabang Pondok Indah.
2) Uji t Terhadap Variabel Kualitas Produk
Hasil yang di dapat pada Tabel 4.57 diatas, variabel Kualitas Produk secara statistik menunjukan hasil yang signifikan pada nilai lebih besar dari α (0,00> 0,05). Maka H0 ditolak dan Ha diterima sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel Kualitas Produk secara parsial berpengaruh secara signifikan terhadap variabel Kepuaan Nasabah Bank Muamalat cabang Pondok Indah.
3) Uji t Terhadap Variabel Nilai Pelanggan
Hasil yang di dapat pada Tabel 4.57 diatas, variabel Nilai Pelanggan secara statistik menunjukan hasil yang signifikan pada nilai lebih besar dari α (0,00> 0,05). Maka H0 ditolak dan Ha diterima sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel Nilai Pelanggan secara parsial berpengaruh secara signifikan terhadap variabel Kepuasan Nasabah Bank Muamalat cabang Pondok Indah.
b. Uji F (Simultan)
Adapun pengujian dalam uji F ini yaitu dengan menggunakan suatu tabel yang disebut dengan tabel ANNOVA (Analysis of Variance) apakah secara simultan variabel Kualitas Pelayanan, Kualitas Produk
111
dan Nilai Pelangganmemberikan pengaruh yang signifikan atau tidak terhadap variabel Kepuasan Nasabah Bank Muamalat cabang Pondok Indah.
Melihatnilai signifikan (Sig. < 0,05 atau 5%). Jika nilai signifikan <
0,05 maka H0 ditolak. Berikut adalah hasil uji F dalam penelitia ini:
Tabel 4.58 Uji F (Simultan)
ANOVAb
Model
Sum of
Squares df
Mean
Square F Sig.
1 Regression 417,153 3 139,051 33,133 ,000a
Residual 402,887 96 4,197
Total 820,040 99
a. Predictors: (Constant), X3, X2, X1 b. Dependent Variable: Y
Sumber: Hasil Pengolahan Data Primer
Berdasarkan tabel 4.58 diatas nilai F-hitung sebesar 42.667 dengan nilai tingkat signifikan 0,000. Karena nilai signifikan lebih kecil dari 0,000 < 0,05. Maka H0 ditolak atau Ha diterima dan dapat disimpulkan bahwa variabelKualitas Pelayanan, Kualitas Produk dan Nilai Pelangganberpengaruh secara simultan (secara bersama-sama) terhadap variabel Kepuasan Nasabah Bank Muamalat cabang Pondok Indah.
112 c. Uji Koefisien Determinasi (R2)
Nilai R2yang kecil berarti kemampuan variabel independen dalam menjelaskan variabel dependen sangat terbatas. Nilai yang mendekati satu berarti variabel-varabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variabel dependen (Ghozali, 2016).
Tabel 4.59
Uji F Koefisien Determinasi (R2)
S u m b e
r: Hasil Pengolahan Data Primer
Tabel 4.59 menunjukkan nilai Adjusted R Square sebesar 0,509 atau 50,9%, hal ini menunjukkan bahwa variabel independen yaituvariabel Nilai Pelanggan, Kepuasan Nasabah, variabel Kualitas Pelayanan dan variabel Relationship Marketingmampu menjelaskan variabel dependen yaitu Loyalitas Nasabah sebesar 50,9% dan selebihnya 49,1% (100%-50,9%)ditentukan atau dijelaskan oleh variabel lain yang tidak termasuk dalam analisa atau penelitian regresi ini, seperti faktor kinerja pelayanan dalam Dharmayanti, (2006), komitmen dalam Haryono (2014), Keadilan dalam Junaedi (2012), experiental marketing dalam Luhgiatno dan Kurniawan (2016),
Model Summary
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1 ,713a ,509 ,493 2,04860
a. Predictors: (Constant), X3, X2, X1
113
Hasil statistik koefisien determinasi (r2) dengan nilai Adjusted R Squaresebesar 0,509 atau 50,9% ini artinya koefisien determinasi dari variabel penelitian menunjukan tingkat korelasi yang tinggi.