Sumber : Hasil Pengolahan SPSS April 2014 Gambar 4.6 Grafik
ScatterPlot Uji heteroskedastisitas
Berdasarkan Gambar 4.6, dari grafik ScatterPlot yang disajikan, terlihat titik- titik menyebar secara acak tidak membentuk suatu pola tertentu yang jelas serta
tersebar baik diatas maupun dibawah angka nol pada sumbu Y. Hal ini berarti tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi sehingga model regresi layak
dipakai untuk memprediksi harga, berdasarkan masukan variabel independennya.
4.2.3.2 Pengujian Koefisien Determinan R
2
Pengujian koefisien determinan R
2
digunakan untuk mengukur proporsi atau persentase kemampuan model dalam menerangkan variabel terikat. Koefisien
determinan berkisar antara nol sampai satu 0 ≤ R
2
≥ 1. Jika R
2
semakin besar mendekati satu, maka dapat dikatakan bahwa pengaruh bebas X adalah besar
terhadap variabel terikat Y. Hal ini berarti model yang digunakan semakin kuat
Universitas Sumatera Utara
untuk menerangkan pangaruh variabel bebas terhadap terikat dan demikian sebaliknya.
Tabel 4.18 Pengujian Koefisien Determinan R
2
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate 1
.385
a
.148 .138
3.01506 a. Predictors: Constant, Harga
b. Dependent Variable: KepuasanPelanggan
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS April 2014
Berdasarkan Tabel 4.18 dapat dilihat bahwa : 1. R = 0,385 berarti hubungan variabel Harga X
6
terhadap variabel Kepuasan Pelanggan Y sebesar 38,5. Artinya hubungannya tidak erat.
2. R Square sebesar 0,148 berarti 14,8 variabel Kepuasan Pelanggan dapat dijelaskan oleh variabel Harga. Sedangkan sisanya 85,2 dapat dijelaskan oleh
variabel lain yang tidak diteliti oleh penelitian ini. 3. Standard Error of the Estimate standar deviasi artinya menilai ukuran variasi
dari nilai yang diprediksi. Dalam penelitian ini standar deviasinya sebesar
3,01506. Semakin kecil standar deviasi berarti model semakin baik.
Universitas Sumatera Utara
4.2.3.3 Analisis Regresi Sederhana Tabel 4.19
Hasil Uji Regresi Sederhana
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant 16.760
3.109 5.391
.000 Harga
.909 .238
.385 3.827
.000 a. Dependent Variable: KepuasanPelanggan
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS April 2014
Berdasarkan Tabel 4.19 dapat dilihat bahwa : 1. Variabel Harga X
6
Nilai T
hitung
variabel Harga adalah 5,338 dan nilai T
tabel
1,985 maka T
hitung
T
tabel
3,827 1,985 sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel Harga
berpengaruh positif dan siginfikan 0,000 0,05 terhadap Kepuasan Pelanggan.
Artinya jika ditingkatkan variabel Harga sebesar satu satuan maka Kepuasan Pelanggan akan meningkat sebesar 0,909 satuan.
Berdasarkan hasil pengolahan data yang ditunjukkan dalam Tabel 4.19 maka diperoleh persamaan hasil analisis regresi linear sederhana sebagai berikut:
Y = 16,760 + 0,909X
6
+ e
Berdasarkan persamaan tersebut dapat digambarkan sebagai berikut: a. Konstanta = 16,760, ini menunjukkan harga konstan, dimana jika variabel
Harga adalah konstan, maka Kepuasan Pelanggan = 16,760
Universitas Sumatera Utara
b. Koefisien X
6
= 0,909, ini menunjukkan bahwa apabila variabel Harga ditingkatkan, maka akan meningkatkan Kepuasan Pelanggan sebesar 0,909
satuan.
4.3 Pembahasan
