Dari hasil perhitungan dengan menggunakan SPSS 16,0 didapat. rxxrxy, dan bila dikonsultasikan dengan ketepatan reliablitas maka dapat
dikatakan Tinggi Antara 6.00 – 8.00 Arikonto,2006:82, Maka dapat disimpulkan bahwa semua butir-butir pertanyaan merupakan pertanyaan
yang reliabel.
C. DATA DAN ANALISIS
Berdasarkan data yang telah dikumpulkan, jawaban dari responden telah direkapitulasi kemudian dianalisis untuk mengetahui pengaruh faktor–
faktor yang meliputi harga, penggolongan dan keragaman produkjasa, pelayanan, lokasi, desain tempat dan promosi terhadap loyalitas pelanggan
wanita pada klinik kecantikan Larissa Skin Care Hair Treatment Yogyakarta, dengan menggunakan analisis kuantitatif.
Analisis kuantitatif yang digunakan dalam penelitian ini adalah Regresi Linier Berganda, Uji F, Uji Determinansi, Uji Realibilitas dan Uji Validitas.
Model analisis regresi linier berganda dipilih untuk mengetahui besarnya pengaruh faktor-faktor loyalitas yang meliputi harga X
1
, penggolongan dan keragaman produkjasa X
2
, pelayanan X
3
, lokasi X
4
, desain tempat X
5
, promosi X
6
terhadap loyalitas Y pelanggan wanita pada klinik kecantikan Larissa Skin Care Hair Treatment Yogyakarta
1. Analisis Regresi Linier Berganda
Model Regresi Linier Berganda digunakan untuk menjawab hipotesis yaitu apakah harga, penggolongan dan keragaman produkjasa,
pelayanan, lokasi, desain tempat dan promosi secara simultan berpengaruh positif terhadap loyalitas pelanggan wanita pada klinik kecantikan. Hasil
analisis regresi linier berganda dapat ditunjukkan seperti pada tabel II.3 sebagai berikut :
Tabel II.3 Hasil Estimasi Regresi Linier Berganda
Variabel Koef. Regresi
B Koef.
Beta Thitung Sig t
Keterangan
Konstanta 0, 015
0,053 0,958
Harga X
1
0,170 0,231
3,104 0,003
Signifikan
Penggolongan dan Keragaman ProdukJasa X
2
0,229 0,263
3,153 0,002
Signifikan
Pelayanan X
3
0,202 0,233
3,574 0,001
Signifikan
Lokasi X
4
0,124 0,154
2,442 0,017
Signifikan
Desain Tempat X
5
0,203 0,219
3,626 0,000
Signifikan
Promosi X
6
0,118 0,155
2,608 0,011
Signifikan
Standar error = 0,29057 Adjusted R Square = 0,700
Multiple R = 0,718 F hitung = 39,504
Signifikan F = 0,000 Sumber : Data Primer yang diolah, 2010
Dari hasil analisis regresi didapatkan koefisien regresi yang dapat dibuat persamaan regresi sebagai berikut :
Y = 0,015 + 0,170X
1
+ 0,229X
2
+ 0,202X
3
+ 0,124X
4
+ 0,203X
5
+ 0,118X
6
a. Uji Asumsi Klasik
1 Uji Multikolonieritas
Uji multikolinieritas dimaksudkan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya kolerasi antara variabel bebasindependen.
Untuk mendeteksi adanya multikolinieritas, jika nilai Variance Inflation Factor VIF tidak lebih dari 10 maka terbebas dari
multikolinieritas. Hasil nilai Variance Inflation Factor VIF dengan menggunakan SPSS 16.0 yaitu sebagai berikut: 1,833 variabel harga,
2,304 variabel penggolongan keragaman produkjasa, 1.406 variabel pelayanan dan 1,318 variabel lokasi, 1,318 variabel
desain tempat, 1,318 variabel promosi. Hasil ini berarti variabel terbebas dari asumsi klasik multikolinieritas, karena hasilnya lebih
kecil dari 10. 2
Uji Autokorelasi Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi
linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 sebelumnya. Jika terjadi
korelasi, maka dinamakan ada problem autokorelasi. Menurut Makridakis dkk., 1995 dalam Sujianto, 2009:80 salah satu ukuran
dalam menentukan ada tidaknya masalah autokorelasi dengan uji Durbin-Watson DW dengan ketentuan sebagai berikut:
a 1,65 DW 2,35 maka tidak ada autokorelas.
b 1,21 DW 1,65 atau 2,35 DW 2,79 maka tidak dapat
disimpulkan. c
DW 1,21 atau DW 2,79 maka terjadi autokorelasi. Dengan menggunakan SPSS 16.0 diperoleh hasil nilai Durbin-
Watson pada Model Summary sebesar 2,031. Jadi karena 1,65 2,031 2,35 maka tidak ada autokorelasi.
3 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas digunakan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi terjadi ketidaksamaan varian dan residual dari
suatu pengamatan ke pengamatan yang lain. Berdasarkan pola gambar Scatterplot model di bawah ini terlihat bahwa titik-titik
menyebar secara acak serta tersebar baik di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y. Hal ini dapat disimpulkan bahwa tidak
terjadi heteroskedastisitas pada model regresi, sehingga model regresi layak dipakai untuk memprediksi loyalitas pelanggan
berdasarkan masukkan variabel independen harga, penggolongan dan keragaman produkjasa, pelayanan, lokasi, desain tempat dan
promosi.
.
4 Uji Normalitas
Uji normalitas dilakukan untuk mengetahui apakah sebuah model regresi, variabel independen dan variabel dependenatau tidak.
Normal disini dalam arti mempunyai distribusi data normal. Keduanya digunakan uji Kolmongorov-Smirnov dengan signifikan
atau α = 5 dan untuk pengambilan keputusan dengan pedoman
sebagai berikut dalam Sujianto, 2009:83: a
Nilai signifikan α atau nilai probabilitas 0,05, distribusi data
adalah tidak normal. b
Nilai signifikan α atau nilai probabilitas 0,05, distribusi data
adalah normal.
Model regresi yang baik adalah berdistribusi normal atau mendekati normal
. Dari tabel One-Sample Kolmongorov-Smirnov Test dengan menggunakan SPSS 16.0 diperoleh angka probabilitas
atau Asym. Sig. 2-tailed, m
aka model regresi ini memenuhi asumsi normalitas.
Hasil uji normalitas dapat ditunjukkan seperti pada tabel V.10 sebagai berikut:
Tabel II.4 Hasil Uji Normalitas
Sumber: Data primer yang diolah, 2010
Dari hasil uji asumsi klasik menyatakan bahwa model regresi linier berganda terbebas dari asumsi klasik dan dari persamaan regresi linier
berganda tersebut, diketahui bahwa koefisien regresi linier berganda dari ke enam variabel bebas yang meliputi harga, penggolongan dan keragaman
produkjasa, pelayanan, lokasi, desain tempat dan promosi bertanda positif, yang berarti bahwa semua variabel berpengaruh terhadap variabel terikat
yaitu loyalitas pelanggan wanita.
Nama Variabel Nilai
Asymp. Sig. 2-tailed
Taraf signifikansi
Keputusan
Harga X
1
0,083 0,05 Normal
Penggolongan dan Keragaman ProdukJasa X
2
0,064 0,05 Normal
Pelayanan X
3
0,087 0,05 Normal
Lokasi X
4
0,056 0,05 Normal
Desain Tempat X
5
0,062 0,05 Normal
Promosi X
6
0,051 0,05 Normal
Loyalitas Y
0,64 0,05 Normal
Dari persamaan Regresi Linier Berganda, diketahui bahwa koefisien Regresi linier Berganda dari ke enam variabel bebas yang meliputi harga,
penggolongan dan keragaman produkjasa, pelayanan, lokasi, desain tempat
dan promosi bertanda positif, yang berarti bahwa semua variabel bebas
memiliki pengaruh terhadap variabel terikat yaitu Loyalitas. a.
Secara matematis jika X
1
= X
2
= X
3
= X
4
= X
5
= X
6
= 0, maka nilai Y=0.015. Hal ini menunjukan bahwa apabila variabel harga,
penggolongan dan keragaman produkjasa, pelayanan, lokasi, desain tempat dan promosi dianggap nol atau tidak ada maka loyalitas
pelanggan wanita pada klinik kecantikan Larissa Skin Care Hair Treatment Yogyakarta telah ada sebesar 0.015 atau pembentukan
loyalitas sudah ada sebesar 0.015. b.
Koefisien b
1
mengukur besarnya perubahan variabel terikat Y akibat perubahan variabel bebas X
1
, sebesar satu satuan, dengan asumsi variabel bebas X
2
, X
3
, X
4
, X
5
dan X
6
adalah tetapkonstan. Nilai b
1
=0.170, dapat diartikan bahwa apabila persepsi harga meningkat satu satuan, maka loyalitas pelanggan wanita akan meningkat sebesar 0.170
satuan. c.
Kefisien b
2
mengukur besarnya perubahan variabel terikat Y akibat perubahan variabel bebas X
2
, sebesar satu satuan, dengan asumsi variabel bebas X
1
, X
3
, X
4
, X
5
dan X
6
adalah tetapkonsatan. Nilai b2=0.229, dapat diartikan bahwa apabila persepsi penggolongan dan
keragaman produkjasa meningkat satu satuan, maka loyalitas pelanggan wanita akan meningkat sebesar 0.229 satuan.
d. Koefisien b
3
mengukur besarnya perubahan variabel terikat Y akibat perubahan variabel bebas X3, sebesar satu satuan, dengan asumsi
variabel bebas X
1
, X
2
, X
4
, X
5
dan X
6
adalah tetapkonstan. Nilai b
3
=0.202, dapat diartikan bahwa apabila persepsi pelayanan meningkat satu satuan, maka loyalitas pelanggan wanita akan meningkat sebesar
0.203 satuan. e.
Kefisien b
4
mengukur besarnya perubahan variabel terikat Y akibat perubahan variabel bebas X
4
, sebesar satu satuan, dengan asumsi variabel bebas X
1
, X
2
, X
3
, X
5
dan X
6
adalah tetapkonstan. Nilai b
4
=0.124, dapat diartiakan bahwa apabila persepsi lokasi meningkat satu satuan, maka loyalitas pelanggan wanita akan meningkat sebesar
0.124 satuan. f.
Koefisien b
5
mengukur besarnya perubahan variabel terikat Y akibat perubahan variabel bebas X
5
, sebesar satu satuan, dengan asumsi variabel bebas X
1
, X
2
, X
3
, X
4
dan X
6
adalah tetapkonsatan. Nilai b5=0.203, dapat diartikan bahwa apabila persepsi desain tempat
meningkat satu satuan, maka loyalitas pelanggan wanita akan meningkat sebesar 0.203 satuan.
g. Koefisien b
6
mengukur besarnya perubahan variabel terikat Y akibat perubahan variabel bebas X
6
, sebesar satu satuan, dengan asumsi variabel bebas X
1
, X
2
, X
3
, X
4
dan X
5
adalah tetapkonstan. Nilai
b
6
=0.118, dapat diartikan bahwa apabila persepsi promosi meningkat satu satuan, maka loyalitas pelanggan wanita akan meningkat sebesar
0.118 satuan. 2.
Koefisien Determinasi R² Nilai koefisien Determinan R² menunjukkan besarnya variasi dari
variabel dependen yang dapat dijelaskan oleh variabel independen dalam model. Nilai R² berkisar antara 0 sampai 1. Apabila R² mendekati 1, ini
menunjukkan bahwa variasi variabel dependen secara bersama -sama simultan dapat dijelaskan oleh variasi variabel independen. Sebaliknya
jika nilai R² mendekati 0, maka variasi dari variabel dependen tidak dapat dijelaskan oleh variabel independen.
Hasil uji memperoleh nilai koefisien determinasi R² sebesar=0,718 atau 71,8. Hal ini menunjukan bahwa 71,8 loyalitas
pelanggan wanita pada klinik kecantikan Larissa Skin Care Hair Treatment di Yogyakarta dapat dijelaskan oleh variabel independen yang
terdiri dari harga X
1
, penggolongan dan keragaman produkjasa X
2
, pelayanan X
3
, lokasi X
4
, desain tempat X
5
dan promosi X
6
, sedangkan 28,2 lainnya dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak
dimasukkan dalam model penelitian. 3.
Pengujian Signifikan a.
Pengujian Hipotesis dengan Uji F pada Regresi Linier Berganda Uji statistik uji F dimaksudkan untuk menguji pengaruh antara
variabel-variabel faktor-faktor pengaruh loyalitas yang meliputi harga
X
1
, penggolongan dan keragaman produkjasa X
2
, pelayanan X
3
, lokasi X
4
, desain tempat X
5
dan promosi X
6
secara simultan terhadap loyalitas pelanggan wanita Y pada Larissa Skin Care
Hair Treatment Yogyakarta. Adapun langkah-langkah yang dilakukan dalam Uji F ini adalah
sebagai berikut: Ho : Harga, penggolongan dan keragaman produkjasa, pelayanan,
lokasi, desain tempat dan promosi secara simultan tidak berpengaruh terhadap loyalitas pelanggan wanita pada klinik
kecantikan. Ha : Harga, penggolongan dan keragaman produkjasa, pelayanan,
lokasi, desain tempat dan promosi secara simultan berpengaruh terhadap loyalitas pelanggan wanita pada klinik kecantikan.
Dari uji ANOVA atau Ftest dengan menggunakan program SPSS versi 16.0, didapat Fhitung adalah 39,504, dengan taraf signifikan
α= 5 dan derajat kebebasan n - k - 1 = 100 - 6 - 1 = 93, maka Ftabel 0,05 ; 93 = 2,19, setelah Fhitung dan Ftabel diketahui, maka langkah
selanjutnya adalah membandingkan nilai Fhitung dengan Ftabel .
Apabila Fhitung Ftabel maka ada pengaruh yang signifikan, sebaliknya apabila Fhitung
≥ F tabel maka tidak ada pengaruh yang signifikan.
Dari hasil perhitungan diperoleh Fhitung = 39,504, sedangkan Ftabel=2,19, artinya Fhitung
≥ Ftabel. Hal ini menunjukkan bahwa Ho
ditolak dan Ha diterima. Jadi, dapat disimpulkan bahwa harga, penggolongan dan keragaman produkjasa, pelayanan, lokasi, desain
tempat dan promosi secara simultan berpengaruh terhadap loyalitas pelanggan wanita pada klinik kecantikan Larissa Skin Care Hair
Treatment Yogyakarta.
D. PEMBAHASAN
