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