a. Uji Normalitas
Uji Normalitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Dapat diuji menggunakan
uji statistik Kolmogorov-Smirnov K-S, data berdistribusi normal jika nilai Sig 0.05. Hal ini dapat dilihat pada Tabel 6.4
Tabel 6.4 Tabel Hasil Uji Normalitas responden nasabah yang sudah menggunakan Internet Banking
NPar Tests One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Manfaat Kemudaha
n dalam penggunaa
n Resiko
Fitur Layanan
Kepercayaa n
Website Customizati
on Minat dalam
menggunakan Internet
Banking N
70 70
70 70
70 70
70 Normal
Parameters
a, ,b
Mean 3.6150
3.7171 3.7177 3.6821
3.8243 3.8431
3.8211 Std.
Deviation .45453
.47852 .39676 .52461
.62430 .45986
.48206
Most Extreme
Differences Absolute
.154 .146
.154 .144
.125 .162
.155 Positive
.154 .146
.131 .144
.107 .124
.155 Negative
-.144 -.095
-.154 -.142
-.125 -.162
-.089 Kolmogorov-Smirnov Z
1.286 1.224 1.291
1.202 1.047
1.356 1.299
Asymp. Sig. 2-tailed .073
.100 .071
.111 .223
.051 .068
a. Test distribution is Normal.
Universitas Sumatera Utara
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Manfaat Kemudaha
n dalam penggunaa
n Resiko
Fitur Layanan
Kepercayaa n
Website Customizati
on Minat dalam
menggunakan Internet
Banking N
70 70
70 70
70 70
70 Normal
Parameters
a, ,b
Mean 3.6150
3.7171 3.7177 3.6821
3.8243 3.8431
3.8211 Std.
Deviation .45453
.47852 .39676 .52461
.62430 .45986
.48206
Most Extreme
Differences Absolute
.154 .146
.154 .144
.125 .162
.155 Positive
.154 .146
.131 .144
.107 .124
.155 Negative
-.144 -.095
-.154 -.142
-.125 -.162
-.089 Kolmogorov-Smirnov Z
1.286 1.224 1.291
1.202 1.047
1.356 1.299
Asymp. Sig. 2-tailed .073
.100 .071
.111 .223
.051 .068
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Sumber : Hasil Penelitian data diolah dengan SPSS, 2013
b. Uji Multikolinieritas
Pengujian multikolinearitas dilakukan dengan melihat 1 nilai tolerance dan lawannya 2 VIF variance inflation factor. Nilai cutoff yang umum dipakai
untuk menunjukkan adanya multikolinieritas adalah nilai tolerance 0,10 atau sama dengan nilai VIF 10. Dari hasil pengolahan data pada Tabel 6.5, dapat kita
lihat bahwa VIF dari keenam variabel 10 jadi dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi multikolinieritas , tidak terjadi korelasi diantara variabel independen.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 6.5 Tabel Hasil Uji Multikolinieritas
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardize
d Coefficients
t Sig.
Collinearity Statistics
B Std.
Error Beta
Tolerance VIF
1 Constant
-.574 .257
-2.230 .029 Manfaat
.256 .076
.242 3.372 .001 .411 2.431
Kemudahan dalam penggunaan
.214 .075
.213 2.853 .006 .381 2.627
Resiko .224
.072 .184 3.120 .003
.605 1.654 Fitur Layanan
.273 .068
.297 4.032 .000 .389 2.573
Kepercayaan .096
.046 .125 2.091 .041
.593 1.687 Website
Customization .121
.056 .115 2.177 .033
.753 1.328
a. Dependent Variable: Minat dalam menggunakan Internet Banking
6.3.3 Pengujian Hipotesis
Koefisien determinasi bertujuan untuk mengetahui seberapa besar kemampuan variabel independen menjelaskan variabel dependen. Koefisien
determinasi terletak pada Tabel model summary
b
dan tertulis R Square. R Square dikatakan baik jika memiliki nilai di atas 0.5. Nilai koefisien determinasi dapat
dilihat pada Tabel 6.6 di bawah ini
Universitas Sumatera Utara
Tabel 6.6 Koefisien Determinasi responden
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of
the Estimate
1 .931
a
.867 .854
.18406 a. Predictors: Constant, Website Customization, Resiko,
Kepercayaan, Manfaat, Fitur Layanan, Kemudahan dalam penggunaan
b. Dependent Variable: Minat dalam menggunakan Internet Banking
Sumber: Hasil Penelitian data diolah, 2013 Dari output SPSS pada Tabel 6.6, dapat kita lihat nilai koefisien determinasi R
Square sebesar 0,854. Artinya 85,4 variabel dependen Minat dalam menggunakan Internet Banking Y dapat dijelaskan oleh variabel independen
Manfaat X1, Kemudahan dalam menggunakan X
2
, Resiko X
3
, Fitur Layanan X
4
, Kepercayaan X
5
, dan Website Customization X
6
, sedangkan sisanya 14,6 dijelaskan oleh varibael lain yang tidak diikutsertakan dalam penelitian ini.
A. Pengujian Hipotesis Simultan Pengujian F
Universitas Sumatera Utara
Uji Simultan dengan F- Test bertujuan untuk mengetahui pengaruh bersama-sama variabel independent terhadap variabel dependen, seperti terlihat
pada Tabel 6.7 Tabel 6.7 Hasil Uji ANOVA responden
ANOVA
b
Model Sum of
Squares df
Mean Square F
Sig. 1
Regression 13.900
6 2.317
68.379 .000
a
Residual 2.134
63 .034
Total 16.035
69 a. Predictors: Constant, Website Customization, Resiko, Kepercayaan, Manfaat,
Fitur Layanan, Kemudahan dalam penggunaan b. Dependent Variable: Minat dalam menggunakan Internet Banking
Sumber: Hasil Penelitian data diolah, 2013 Tahap-tahap melakukan uji simultan Uji F adalah sebagai berikut:
H
o
: Tidak terdapat pengaruh yang signifikan secara bersama-sama dari variabel bebas Manfaat X1, Kemudahan dalam menggunakan X
2
, Resiko X
3
, Fitur Layanan X
4
, Kepercayaan X
5
, dan Website Customization X
6
terhadap Minat dalam Menggunakan Internet Banking Y.
H
a
: Terdapat pengaruh yang signifikan secara bersama-sama dari variabel bebas bebas Manfaat X1, Kemudahan dalam menggunakan X
2
, Resiko X
3
, Fitur
Universitas Sumatera Utara
Layanan X
4
, Kepercayaan X
5
, dan Website Customization X
6
terhadap Minat dalam Menggunakan Internet Banking Y.
Berdasarkan hasil uji Anova sebagaimana dapat dilihat pada Tabel 6.7, didapat harga F = 68.379, dimana harga tersebut lebih besar dari harga F Tabel, yaitu
2.36. Karena Fhitung = 68.379 FTabel = 2.36. Maka hipotesis Ho ditolak dan Ha diterima, terdapat pengaruh yang signifikan secara bersama-sama dari variabel
bebas Manfaat X1, Kemudahan dalam menggunakan X
2
, Resiko X
3
, Fitur Layanan X
4
, Kepercayaan X
5
, dan Website Customization X
6
terhadap Minat dalam Menggunakan Internet Banking Y.
B. Pengujian Hipotesis Parsial Pengujian t
Dari hasil output SPSS maka dapat disusun persamaan regresi sesuai Tabel 6.8 Tabel 6.8 Hasil Analisis Regresi Berganda responden
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardize
d Coefficients
t Sig.
Collinearity Statistics B
Std. Error Beta
Tolerance VIF
1 Constant
-.574 .257
-2.230 .029
Manfaat .256
.076 .242 3.372
.001 .411
2.431 Kemudahan
dalam penggunaan
.214 .075
.213 2.853 .006
.381 2.627
Resiko .224
.072 .184 3.120
.003 .605
1.654
Universitas Sumatera Utara
Berdasarkan Tabel 6.8, pada kolom signifikansi didapat hasil bahwa dari keenam variabel independen yang dimasukkan ke dalam model regresi, yakni berdasarkan
data probabilitas signifikansi sig, untuk variabel Manfaat X1 0.01, Kemudahan dalam penggunaan X
2
0.006, Resiko X
3
0.003, Fitur Layanan X
4
0.000, Kepercayaan X
5
0.041 , Website Customization X
6
0.033 dimana variabel tersebut jika dibandingkan dengan 0.05 sig0.05 = signifikan,
hal ini menunjukkan bahwa variable dependen minat dalam menggunakan Internet Banking
Y secara signifikan dipengaruhi oleh keenam faktor tersebut yaitu Manfaat, Kemudahan dalam menggunakan, Resiko, Fitur Layanan,
Kepercayaan, dan Website Customization secara parsial. Jadi secara parsial variabel Manfaat, Kemudahan dalam menggunakan,
Resiko, Fitur Layanan, Kepercayaan, dan Website Customization berpengaruh terhadap variabel dependen minat dalam menggunakan Internet Banking.
Berdasarkan output SPSS pada Tabel 6.8, pada kolom Unstandardized Coefficients
, persamaan regresi dapat dirumuskan sebagai berikut: Y= -0.574+0.256 X1+0.214 X
2
+0.224X
3
+0.273X
4
+0.096 X
5
+0.121 X
6
Fitur Layanan .273
.068 .297 4.032
.000 .389
2.573 Kepercayaan
.096 .046
.125 2.091 .041
.593 1.687
Website Customization
.121 .056
.115 2.177 .033
.753 1.328
a. Dependent Variable: Minat dalam menggunakan Internet Banking
Universitas Sumatera Utara
6.4 Pengujian Data Nasabah yang belum menggunakan Internet Banking 6.4.1 Uji Validitas dan Reliabilitas
A. Uji Validitas
Pengujian validitas digunakan untuk mengukur valid suatu pertanyaan kuesioner yang disebarkan kepada responden. Kuesioner dinyatakan valid jika
pertanyaan kuesioner mampu mengungkapkan sesuatu yang dapat diukur oleh kuesioner tersebut dan mempunyai r hitung yang lebih besar dari r standar yaitu
0,3. Respondennya adalah 30 nasabah BCA KCU Diponegoro yang belum menggunakan Internet Banking diluar responden yang akan digunakan sebagai
sampel dalam penelitian ini. Tabel 6.9 Hasil Pengujian Validitas Variabel X dan Y
Item-Total Statistics
Scale Mean if
Item Deleted
Scale Variance
if Item Deleted
Corrected Item-Total
Correlation Cronbachs
Alpha if Item
Deleted
Manfaat Q_1
Q_2 Q_3
Q_4 10.2333
10.2000 10.3000
10.1667 2.944
3.338 3.941
2.902 .838
.633 .516
.774 .736
.829 .870
.765
Kemudahan Penggunaan
Q_1 Q_2
Q_3 10.4000
10.3333 10.1667
2.938 3.540
3.040 .795
.785 .708
.797 .809
.840
Universitas Sumatera Utara
Q_4 10.2000
3.959 .636
.863
Resiko Q_1
Q_2 Q_3
Q_4 Q_5
Q_6 Q_7
19.5667 19.9000
20.0000 20.1333
19.8333 19.7000
19.0667 13.082
15.059 13.586
14.740 12.971
12.286 15.375
.662 .463
.758 .643
.780 .742
.381 .834
.860 .822
.840 .816
.822 .871
Fitur Layanan Q_1
Q_2 Q_3
Q_4 11.4667
11.5333 11.9333
11.5667 5.223
4.395 4.754
4.254 .570
.865 .719
.891 .924
.815 .871
.803
Kepercayaan Q_1
Q_2 Q_3
7.8000 7.4000
8.0000 2.097
2.179 2.414
.639 .595
.634 .684
.734 .697
Website Customization
Q_1 Q_2
Q_3 6.7667
7.0333 6.3333
3.082 2.378
2.230 .571
.722 .774
.862 .719
.662
Universitas Sumatera Utara
Lanjutan Tabel 6.9
Scale Mean if Item
Deleted Scale
Variance if Item
Deleted Corrected
Item-Total Correlation
Cronbachs Alpha if Item
Deleted
Minat dalam menggunakan
Internet Banking Q_1
Q_2 Q_3
Q_4 Q_5
Q_6 19.1667
19.6000 19.3000
19.1333 19.3000
19.1667 7.454
9.214 9.390
8.395 8.562
8.075 .805
.603 .430
.634 .639
.748 .795
.837 .866
.830 .829
.808 Sumber : Hasil Penelitian data diolah dengan SPSS, 2013
Berdasarkan Tabel 6.9, semua item pertanyaan adalah valid. Hal ini ditunjukkan oleh nilai r hitung Corrected Item Total Correlation lebih besar dari r Tabel
0.361. B.
Uji Reliabilitas
Pengujian reliabilitas merupakan metode untuk mengukur jawaban pertanyaan, suatu kuesioner dikatakan reliabel jika jawaban terhadap pertanyaan
adalah konsisten. Uji signifikansi dilakukan pada taraf signifikansi 0.05, artinya instrumen dapat dikatakan reliabel bila nilai alpha lebih besar dari r kritis product
moment . Dalam penelitian ini akan digunakan batasan tertentu sebesar 0.60, hasil
dari output software SPSS dapat dilihat pada Tabel 6.10
Universitas Sumatera Utara
Tabel 6.10 Hasil Uji Reliabilitas Responden Variabel
Alpha Batasan Keterangan Manfaat X1
.847 0,6 Reliabel
Kemudahan Penggunaan x2 .866
0,6 Reliabel Resiko x3
.859 0,6 Reliabel
Fitur Layanan x4 .889
0,6 Reliabel Kepercayaan x5
.782 0,6 Reliabel
Website Customization x6
.826 0,6 Reliabel
Minat dalam menggunakan Internet Banking x7
.854 0,6 Reliabel
Berdasarkan Tabel 6.10, semua variabel yang digunakan adalah reliabel, dan dinyatakan baik, artinya semua pertanyaan reliabel berkesinambungan karena
memiliki nilai alpha di atas 0,60. Nilai ini menunjukkan bahwa variabel yang digunakan mempunyai ketepatan, keakuratan, kestabilan atau konsistensi yang
tinggi.
6.4.2 Uji Asumsi Klasik Pengujian asumsi klasik yang dilakukan terdiri atas uji normalitas dan uji
multikolinearitas.
A. Uji Normalitas
Uji Normalitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Dapat diuji menggunakan
uji statistik Kolmogorov-Smirnov K-S, data berdistribusi normal jika nilai Sig 0.05. Hal ini dapat dilihat pada Tabel 6.11
Universitas Sumatera Utara
Tabel 6.11 Tabel Hasil Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Manfaat Kemudahan
dalam penggunaan Resiko
Fitur Layana
n Kepercaya
an Website
Customizati on
Minat dalam menggunakan
Internet Banking
N 70
70 70
70 70
70 70
Normal Parameters
a,,b
Mean 3.9107
3.8036 3.7901 3.8000 3.8543
4.0336 3.7856
Std. Deviation
.47211 .43383 .37682 .44559
.49271 .41353
.37944
Most Extreme Differences
Absolute .161
.160 .159
.141 .161
.161 .132
Positive .111
.111 .132
.141 .113
.161 .117
Negative -.161
-.160 -.159 -.130
-.161 -.139
-.132 Kolmogorov-Smirnov Z
1.345 1.342 1.332 1.180
1.351 1.346
1.107 Asymp. Sig. 2-tailed
.054 .055
.057 .123
.052 .053
.172 a. Test distribution is Normal.
B. Uji Multikolinieritas
Pengujian multikolinearitas dilakukan dengan melihat 1 nilai tolerance dan lawannya 2 VIF variance inflation factor. Nilai cutoff yang umum dipakai
untuk menunjukkan adanya multikolinieritas adalah nilai tolerance 0,10 atau sama dengan nilai VIF 10. Dari hasil pengolahan data pada Tabel 6.12, dapat
Universitas Sumatera Utara
kita lihat bahwa VIF dari keenam variabel 10 jadi dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi multikolinieritas , tidak terjadi korelasi diantara variabel independen.
Tabel 6.12 Tabel Hasil Uji Multikolinieritas
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardize
d Coefficients
t Sig.
Collinearity Statistics
B Std.
Error Beta
Tolerance VIF
1 Constant
-.588 .257
-2.292 .025 Manfaat
.156 .056
.194 2.766 .007 .496
2.016 Kemudahan dalam
penggunaan .137
.055 .157 2.475 .016
.608 1.644
Resiko .452
.072 .449 6.257 .000
.475 2.105
Fitur Layanan .106
.050 .124 2.117 .038
.709 1.410
Kepercayaan .149
.045 .193 3.269 .002
.700 1.429
Website Customization
.138 .051
.150 2.718 .008 .799
1.251
a. Dependent Variable: Minat dalam menggunakan Internet Banking
6.4.3 Pengujian Hipotesis
Koefisien determinasi bertujuan untuk mengetahui seberapa besar kemampuan variabel independen menjelaskan variabel dependen. Koefisien
determinasi terletak pada Tabel model summary
b
dan tertulis R Square. R Square
Universitas Sumatera Utara
dikatakan baik jika memiliki nilai di atas 0.5. Nilai koefisien determinasi dapat dilihat pada Tabel 6.13 di bawah ini.
Tabel 6.13 Koefisien Determinasi responden
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1
.920
a
.846 .832
.15570 a. Predictors: Constant, Website Customization, Kemudahan dalam penggunaan,
Kepercayaan, Fitur Layanan, Manfaat, Resiko b. Dependent Variable: Minat dalam menggunakan Internet Banking
Dari output SPSS pada Tabel 6.13, dapat kita lihat nilai koefisien determinasi R Square sebesar 0,832. Artinya 83,2 variabel dependen Minat
dalam menggunakan Internet Banking Y dapat dijelaskan oleh variabel independen Manfaat X1, Kemudahan dalam menggunakan X
2
, Resiko X
3
, Fitur Layanan X
4
, Kepercayaan X
5
, dan Website Customization X
6
, sedangkan sisanya 16,8 dijelaskan oleh variabel lain yang tidak diikutsertakan
dalam penelitian ini.
A. Pengujian Hipotesis Simultan Pengujian F
Uji Simultan dengan F- Test bertujuan untuk mengetahui pengaruh bersama-sama variabel independen terhadap variabel dependen, seperti terlihat
pada Tabel 6.14
Universitas Sumatera Utara
Tabel 6.14 Hasil Uji ANOVA responden
ANOVA
b
Model Sum of
Squares df
Mean Square F
Sig. 1
Regression 8.407
6 1.401
57.796 .000
a
Residual 1.527
63 .024
Total 9.934
69
a. Predictors: Constant, Website Customization, Kemudahan dalam penggunaan, Kepercayaan, Fitur Layanan, Manfaat, Resiko
b. Dependent Variable: Minat dalam menggunakan Internet Banking Sumber: Hasil Penelitian data diolah, 2013
Tahap-tahap melakukan uji simultan Uji F adalah sebagai berikut: H
o
: Tidak terdapat pengaruh yang signifikan secara bersama-sama dari variabel independen Manfaat X1, Kemudahan dalam menggunakan X
2
, Resiko X
3
, Fitur Layanan X
4
, Kepercayaan X
5
, dan Website Customization X
6
terhadap variabel dependen Minat dalam Menggunakan Internet Banking Y.
H
a
: Terdapat pengaruh yang signifikan secara bersama-sama dari variabel independen Manfaat X1, Kemudahan dalam menggunakan X
2
, Resiko X
3
,
Universitas Sumatera Utara
Fitur Layanan X
4
, Kepercayaan X
5
, dan Website Customization X
6
terhadap variabel dependen Minat dalam Menggunakan Internet Banking Y.
Berdasarkan hasil uji Anova sebagaimana dapat dilihat pada Tabel 6.14, didapat harga F = 57.796, dimana harga tersebut lebih besar dari harga F Tabel, yaitu
2.36. Karena Fhitung = 57.796 FTabel = 2.36. Maka hipotesis Ho ditolak dan Ha diterima, terdapat pengaruh yang signifikan secara bersama-sama dari variabel
independen Manfaat X1, Kemudahan dalam menggunakan X
2
, Resiko X
3
, Fitur Layanan X
4
, Kepercayaan X
5
, dan Website Customization X
6
terhadap variabel dependen Minat dalam Menggunakan Internet Banking Y.
B. Pengujian Hipotesis Parsial Pengujian t
Tabel 6.15 Hasil Analisis Regresi Berganda
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardize
d Coefficients
t Sig.
Collinearity Statistics
B Std.
Error Beta
Tolerance VIF
1 Constant
-.588 .257
-2.292 .025 Manfaat
.156 .056
.194 2.766 .007 .496
2.016 Kemudahan dalam
penggunaan .137
.055 .157 2.475 .016
.608 1.644
Resiko .452
.072 .449 6.257 .000
.475 2.105
Fitur Layanan .106
.050 .124 2.117 .038
.709 1.410
Universitas Sumatera Utara
Kepercayaan .149
.045 .193 3.269 .002
.700 1.429
Website Customization
.138 .051
.150 2.718 .008 .799
1.251
a. Dependent Variable: Minat dalam menggunakan Internet Banking Berdasarkan Tabel 6.15, pada kolom signifikansi didapat hasil bahwa dari keenam
variabel independen yang dimasukkan ke dalam model regresi, yakni berdasarkan data probabilitas signifikansi sig, untuk variabel independen Manfaat X1
0.007, Kemudahan dalam penggunaan X
2
0.016, Resiko X
3
0.000, Fitur Layanan X
4
0.038, Kepercayaan X
5
0.002 , Website Customization X
6
0.008 dimana variabel tersebut jika dibandingkan dengan 0.05 sig0.05 = signifikan, hal ini menunjukkan bahwa Minat dalam Menggunakan Internet
Banking Y secara signifikan dipengaruhi oleh keenam faktor tersebut yaitu
Manfaat, Kemudahan dalam menggunakan, Resiko, Fitur Layanan, Kepercayaan, dan Website Customization secara parsial.
Jadi secara parsial variabel Manfaat, Kemudahan dalam menggunakan, Resiko, Fitur Layanan, Kepercayaan, dan Website Customization berpengaruh
terhadap variabel Minat dalam Menggunakan Internet Banking. Berdasarkan output SPSS pada Tabel 6.15, pada kolom Unstandardized
Coefficients, persamaan regresi dapat dirumuskan sebagai berikut: Y= -0.588+0.156 X
1
+0.137 X
2
+0.452X
3
+0.106X
4
+0.149 X
5
+0.138 X
6
Universitas Sumatera Utara
6.5. Pembahasan
Berdasarkan hasil analisis dengan menggunakan analisis multivariate terhadap faktor-faktor yang mempengaruhi minat nasabah di dalam menggunakan
Internet Banking di Bank BCA KCU Diponegoro baik itu kelompok nasabah yang
telah menggunakan Internet Banking maupun nasabah yang belum menggunakan Internet Banking didapat hasil sebagai berikut :
a. Kelompok nasabah yang sudah menggunakan Internet Banking
1. Persamaan Regresi
Y= -0.574+0.256 X
1
+0.214 X
2
+0.224X
3
+0.273X
4
+0.096 X
5
+0.121 X
6
2. Uji Hipotesis
• Simultan
Berdasarkan hasil uji Anova sebagaimana dapat dilihat pada tabel 6.7, didapat hasil bahwa Fhitung Ftabel maka hipotesis Ho ditolak dan
Ha diterima artinya terdapat pengaruh yang signifikan secara bersama- sama dari variabel bebas Manfaat X
1
, Kemudahan dalam menggunakan X
2
, Resiko X
3
, Fitur Layanan X
4
, Kepercayaan X
5
, dan Website Customization X
6
terhadap Minat dalam Menggunakan Internet Banking Y.
• Parsial
Berdasarkan Tabel 6.8, pada kolom signifikansi didapat hasil bahwa keenam variabel independen mempunyai nilai sig 0.05 maka
Hipotesis Ho ditolak yang artinya variabel bebas Manfaat X
1
, Kemudahan dalam menggunakan X
2
, Resiko X
3
, Fitur Layanan X
4
, Kepercayaan X
5
, dan Website Customization X
6
secara
Universitas Sumatera Utara
parsial berpengaruh terhadap Minat dalam Menggunakan Internet Banking
Y. 3.
Faktor yang paling berpengaruh Dari keenam faktor tersebut berdasarkan Tabel 6.8 pada kolom
Unstandardized Coefficient
, faktor
yang paling
mempengaruhi penggunaan Internet Banking oleh nasabah yang telah menggunakan
Internet Banking urutan dari yang paling berpengaruh adalah :
a Fitur layanan
b Manfaat
c Resiko
d Kemudahan dalam penggunaan
e Website Customization
f Kepercayaan
b. Kelompok nasabah yang belum menggunakan Internet Banking
1. Persamaan Regresi
Y= -0.588+0.156 X
1
+0.137 X
2
+0.452X
3
+0.106X
4
+0.149 X
5
+0.138 X
6
2. Uji Hipotesis
• Simultan
Berdasarkan hasil uji Anova sebagaimana dapat dilihat pada tabel 6.14, didapat hasil bahwa Fhitung Ftabel maka hipotesis Ho ditolak
dan Ha diterima artinya terdapat pengaruh yang signifikan secara bersama-sama dari variabel bebas Manfaat X
1
, Kemudahan dalam menggunakan X
2
, Resiko X
3
, Fitur Layanan X
4
, Kepercayaan
Universitas Sumatera Utara
X
5
, dan Website Customization X
6
terhadap Minat dalam Menggunakan Internet Banking Y.
• Parsial
Berdasarkan Tabel 6.15, pada kolom signifikansi didapat hasil bahwa keenam variabel independen mempunyai nilai sig 0.05 maka
Hipotesis Ho ditolak yang artinya variabel bebas Manfaat X
1
, Kemudahan dalam menggunakan X
2
, Resiko X
3
, Fitur Layanan X
4
, Kepercayaan X
5
, dan Website Customization X
6
secara parsial berpengaruh terhadap Minat dalam Menggunakan Internet
Banking Y.
3. Faktor yang paling berpengaruh
Dari keenam faktor tersebut berdasarkan Tabel 6.15 pada kolom Unstandardized
coefficients , faktor yang paling mempengaruhi
penggunaan Internet Banking oleh nasabah yang belum menggunakan Internet Banking
urutan dari yang paling berpengaruh adalah a
Resiko b
Manfaat c
Kepercayaan d
Website Customization e
Kemudahan penggunaan f
Fitur layanan
6.6. Rumusan Strategi
Kategori