Uji Asumsi Klasik Analisis Kapal General Cargo

Analisis Faktor – Faktor Yang Mempengaruhi Waktu Tunggu Kapal lxxvi Di Pelabuhan Tanjung Emas semarang Sumber : Data sekunder yang diolah Penelitian ini mendapatkan nilai adjusted R 2 diperoleh sebesar 0,527. Hal ini berarti bahwa pengaruh variabel bebas atau Independent variabel Kapal Penumpang Permintaan Kapal Pandu, Produktivitas Bongkar Muat, Waktu Kedatangan, Cuaca dan Waktu Pengurusan Dokumen terhadap pariabel terikat atau Dependent variabel dapat dijelaskan sebesar 52,7 sedangkan sisanya 47,3 merupakan pengaruh dari variabel lain yang tidak diteliti.

4.2.2 Analisis Kapal General Cargo

1. Uji Asumsi Klasik

a. Normalitas Pengujian normalitas data akan dilakukan dengan menggunakan normalitas yang akan diuji dengan P-P Plot terhadap residual regresi dan Uji Kolmogrov-Smirnov. Hasil uji PP Plot, data yang normal ditunjukkan dengan titik-titik yang menyebar di sekitar garis diagonal garis normal. Hasil pengujian normalitas data regresi dapat dilihat pada P-P Plot berikut ini. Gambar 4.3 Uji Normalitas Residual – Kapal General Cargo Gambar 4.3 menunjukkan adanya titik-titik menyebar tidak jauh dari garis diagonal. Hal ini menunjukkkan bahwa data regresi Kapal General Cargo dalam model ini sudah berdistribusi normal. Asumsi normalitas dalam pengujian regresi dapat diterima dalam penelitian ini. Tabel 4.14 Uji Kolmogrov - Smirnov 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 Observed Cum Prob 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 Ex pect ed Cum Pr ob Dependent Variable: Waiting Time Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual Analisis Faktor – Faktor Yang Mempengaruhi Waktu Tunggu Kapal lxxvii Di Pelabuhan Tanjung Emas semarang Hasil pengujian normalitas dengan uji Kolmogorov Smirnov juga menunjukkan nilai signifikansi sebesar 0,997 0,05. Dengan demikian, asumsi normalitas dalam pengujian regresi dapat diterima dalam penelitian ini. b. Multikolinieritas Pengujian Multikolinieritas bertujuan untuk mengukur tingkat keeratan asosiasi hubungan pengaruh anatar variabel bebas tersebut melalui besaran koefesien korelasi r. Multikolinieritas dalam model regresi dilakukan dengan melihat nilai Tolerance dan VIF variance inflation factor dari output regresi. Nilai VIF yang lebih besar dari 10 atau Tolerance yang lebih kecil dari 0,1 menunjukkan adanya gejala multikolinieritas dalam model regresi. Nilai VIF dan Tolerance dari masing-masing variabel bebas diperoleh sebagai berikut : Tabel 4.15 Pengujian Multikolinieritas – Kapal General Cargo Sumber : Data Sekunder yang diolah Hasil pengujian Multikolinieritas pada tabel diatas menunjukkan bahwa cukup banyak nilai-nilai VIF variance inflation factor lebih kecil dari angka 10 dan nilai tolerance lebih besar dari angka 0,1. Hal ini menunjukkan tidak adanya masalah One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test 27 .0000000 .15763525 .078 .078 -.074 .404 .997 N Mean Std. Deviation Normal Parameters a,b Absolute Positive Negative Most Extreme Differences Kolmogorov-Smirnov Z Asymp. Sig. 2-tailed Unstandardiz ed Residual Test distribution is Normal. a. Calculated from data. b. .952 1.051 .861 1.162 .851 1.175 .991 1.009 .913 1.096 .951 1.051 Permintaan Kapal Pandu Kesiapan Alat Bongkar Produktivitas Bongkar Muat Waktu Kedatangan Cuaca Waktu Pengurusan Dokumen Model 1 Tolerance VIF Collinearity Statistics Analisis Faktor – Faktor Yang Mempengaruhi Waktu Tunggu Kapal lxxviii Di Pelabuhan Tanjung Emas semarang Multikolinieritas dalam model regresi tersebut atau antar variabel bebas kapal General Cargo bebas dari masalah Multikolinieritas. c. Heteroskedastisitas Pengujian Heteroskedastisitas dilakukan dengan menggunakan Scatter plot dan uji Glejser. Jika hasilnya nampak menyebar, maka berarti tidak terdapat gejala Heteroskedastisitas pada model regresi. Hasil pengujian diperoleh sebagai berikut : Gambar 4.4 Uji Heteroskedastisitas – Kapal General Cargo Pola Scatter plot nampak terlihat titik-titk menyebar secara acak random baik diatas maupun dibawah angka 0 pada sumbu Y Pada bidang diagram pencar. Dengan demikian dapat disimpulkan tidak terdapat masalah Heteroskerdastisitas pada model regresi atau model regresi bersifat Homoskedastisitas. Tabel 4.16 Uji Glejser 3 2 1 -1 -2 Regression Standardized Predicted Value 2 1 -1 -2 -3 R e gr es s ion S tud en ti ze d R e si d u a l Dependent Variable: Waiting Time Scatterplot Analisis Faktor – Faktor Yang Mempengaruhi Waktu Tunggu Kapal lxxix Di Pelabuhan Tanjung Emas semarang Hasil pengujian dengan uji Glejser menunjukkan tidak satupun variabel bebas yang memiliki hubungan yang signifikan dengan nilai residualnya. Dengan demikian maka tidak terdapat masalah Heteroskedastisitas pada model regresi.

2. Analisis Regresi Kapal General Cargo