Keterangan: r
11
: reliabilitas instrumen k
: banyaknya butir pertanyaanpernyataan atau banyaknya soal
∑
σ
2
b
: jumlah varians butir
σ
2
t
: varians total Menurut Nunnaly dalam Ghozali, 2016: 48 suatu konstruk atau
variabel dikatakan reliabel jika memberikan nilai Cronbach Alpha 0,70. Suatu alat ukur dikatakan baik, bila tidak berubah-ubah pengukurannya
dan dapat diandalkan apabila alat ukur tersebut digunakan berkali-kali akan memberikan hasil yang serupa. Jadi, apabila hasil koefisien
α
0,70 maka daftar pernyataan itu reliabel sebaliknya jika koefisien
α
¿
0,70 maka daftar pernyataan itu tidak reliabel.
2. Analisis Statistik Deskriptif
Menurut Ghozali 2016: 19, statistik deskriptif memberikan gambaran atau deskripsi suatu data yang dilihat dari nilai rata-rata mean,
standar deviasi, varian, maksimum, minimum, sum, range, kurtosis, dan skewness kemencengan distribusi. Analisis statistik deskriptif dalam
penelitian ini digunakan untuk mendeskripsikan data-data tentang strategi promosi X
1
dan kualitas pelayanan X
2
serta kepuasan konsumen Y. Alat analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah standar deviasi,
mean, maksimum dan minimum.
3. Uji Asumsi Klasik
55
Uji asumsi klasik yang digunakan dalam penelitian meliputi beberapa uji berikut ini:
a. Uji Normalitas Data Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model
regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Seperti diketahui bahwa uji t dan F mengasumsikan bahwa nilai residual
mengikuti distribusi normal. Kalau asumsi ini dilanggar maka uji statistik menjadi tidak valid untuk jumlah sampel kecil Ghozali, 2016: 154.
Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi data normal atau
mendekati normal. Metode yang digunakan untuk uji normalitas adalah
one sample kolmogorov-smirnov yang diolah dengan program SPSS Ghozali, 2016: 158-159. Apabila nilai probabilitas signifikansi 0,05,
maka data terdistribusi normal. b. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinieritas bertujuan untuk mengetahui apakah ditemukan adanya korelasi yang sangat kuat antar variabel bebas Ghozali, 2016:
103. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi yang sangat kuat di antara variabel bebas. Multikolinieritas dapat dilihat dari
nilai tolerance dan variance inflation factor VIF. Tolerance mengukur variabilitas variabel independen yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh
variabel independen lainnya. Nilai tolerance yang rendah sama dengan nilai VIF tinggi karena VIF=1tolerance dan menunjukkan adanya
56
kolonieritas yang tinggi. Nilai yang umum dipakai adalah nilai tolerance 0,10 atau sama dengan VIF 10
Ghozali, 2016: 104. Cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolinieritas adalah
dengan melihat nilai tolerance dan VIF variance inflation factor dari output SPSS. Apabila nilai tolerance lebih dari 0,1 dan VIF kurang dari
10 maka pada masing-masing variabel bebas tidak terjadi multikolinieritas.
c. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedasitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu
pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke
pengamatan lain tetap, maka disebut homoskesdastisitas dan jika berbeda maka disebut heteroskedastisitas Ghozali, 2016: 134.
Model regresi yang baik adalah jika terjadi homoskedastisitas. Untuk mengetahui ada tidaknya gejala ini, digunakan uji koefisien
korelasi Spearman rho. Apabila nilai signifikansi 0,05, maka dalam persamaan regresi tidak terjadi heteroskedastisitas.
d. Uji Autokorelasi Uji autokorelasi bertujuan untuk mengetahui ada tidaknya korelasi
antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1 sebelumnya Ghozali, 2016: 107. Model regresi yang baik
adalah regresi yang bebas dari autokorelasi. Untuk mendeteksi ada tidaknya autokorelasi dengan menggunakan uji Durbin-Watson DW
57
Test. Menurut Ghozali 2016: 108 DW Test dilakukan untuk melihat ada tidaknya autokorelasi dalam suatu model regresi.
Menurut Ghozali 2016: 108 pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi adalah sebagai berikut:
Tabel 3.4. Kriteria Pengujian Autokorelasi
Hipotesis nol Keputusan
Jika
Tidak ada autokorelasi positif Tidak ada autokorelasi positif
Tidak ada korelasi negatif Tidak ada korelasi negatif
Tidak ada autokorelasi, positif atau negatif
Tolak No decision
Tolak No decision
Tidak ditolak 0 d dl
dl ≤ d ≤ du 4 – dl d 4
4 – du ≤ d ≤ 4 – dl du d 4 - du
Sumber: Ghozali 2016: 108
4. Analisis Regresi Linear Berganda
