c. Uji Koefisien Determinasi R
2
Determinan digunakan untuk melihat seberapa besar pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat, dengan kata lain Koefisien Determinan digunakan
untuk mengukur besarnya variabel bebas X yang diteliti yaitu berupa variabel produk, variabel suku bunga, variabel biaya dan variabel pelayanan.tehadap
variabel terikat Y yaitu kepuasan nasabah. Koefisien Determinasi R
2
berkisar antara Nol sampai dengan 1 0 ≤ R
2
≤ 1, hal ini berarti bila R
2
= 0 menunjukkan tidak adanya pengaruh variabel bebas pada variabel terikat dan
bila R
2
mendekati 1 maka menunjukkan semakin kuatnya pengaruh variabel bebas kepada vaiabel terikat.
3.10 Teknik Analis Data
3.10.1 Analisis Deskritif
Analisis deskriptif adalah metode penganalisisan dilakukan dengan cara mengumpulkan, mengklasifikasikan, menganalisis dan menginterpresentasikan data
sehingga dapat menggambarkan dengan jelas masalah yang dihadapi Sugiyono, 2004 :132 .
3.10.2 Regresi Linear Berganda
Regresi Linear Berganda digunakan sebagai metode untuk melihat seberapa besar pengaruh antara beberapa variabel independen Produk, Suku Bunga, Biaya,
Pelayanan dengan variabel dependen Kepuasan Nasabah. Untuk membantu penulis
Universitas Sumatera Utara
mendapatkan hasil penelitian yang lebih terarah maka penulis menggunakan bantuan Software SPSS Statistic Product and Service Solution Versi 17.00. Adapun bentuk
rumusan persamaan dari metode tesebut adalah :
Dimana : Y
= Kepuasan Nasabah a
= Konstanta b₁, b₂, b₃, b₄
= Koefisien Regresi Berganda X
₁ = Skor Dimensi Produk
X ₂
= Skor Dimensi Suku Bunga X
₃ = Skor Dimensi Biaya
X ₄
= Skor Dimensi Pelayanan
E = Standar Error
Namun teknik analisis data Regresi Linear Berganda dapat dikatakan baik jika analisis data tersebut memenuhi beberapa uji asumsi yang disebut dengan Asumsi
Klasik. Proses pengujian Asumsi Klasik dilakukan bersama dengan proses uji
regresi sehingga langkah-langkah yang dilakukan dalam pengujian Asumsi Klasik menggunakan langkah kerja yang sama dengan uji regresi, uji Asumsi Klasik terdiri
atas :
Y = a + b₁X₁ + b₂X₂ + b₃X₃ + b₄X₄ + e
Universitas Sumatera Utara
a. Uji Normalitas
Uji normalitas adalah untuk melihat apakah nilai residual terdistribusi normal
atau tidak. Model regresi yang baik adalah memiliki nilai residual yang terdistribusi normal. Jadi uji normalitas bukan dilakukan pada masing-masing variabel tetapi pada
nilai residualnya. Sering terjadi kesalahan yang jamak yaitu bahwa uji normalitas dilakukan pada masing-masing variabel. Hal ini tidak dilarang tetapi model regresi
memerlukan normalitas pada nilai residualnya bukan pada masing-masing variabel penelitian.
Uji normalitas dapat dilakukan dengan uji histogram, uji normal P Plot, uji Chi Square, Skewness dan Kurtosis atau uji Kolmogorov Smirnov. Tidak ada metode
yang paling baik atau paling tepat. b.
Uji Heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas adalah untuk melihat apakah terdapat ketidaksamaan
varians dari residual satu ke pengamatan ke pengamatan yang lain. Model regresi yang memenuhi persyaratan adalah di mana terdapat kesamaan varians dari residual
satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap atau disebut homoskedastisitas. Deteksi heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan metode scatter plot dengan
memplotkan nilai ZPRED nilai prediksi dengan SRESID nilai residualnya. Model yang baik didapatkan jika tidak terdapat pola tertentu pada grafik, seperti mengumpul
di tengah, menyempit kemudian melebar atau sebaliknya melebar kemudian menyempit. Uji statistik yang dapat digunakan adalah uji Glejser, uji Park atau uji
White.
Universitas Sumatera Utara
c. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas adalah untuk melihat ada atau tidaknya korelasi yang
tinggi antara variabel-variabel bebas dalam suatu model regresi linear berganda. Jika ada korelasi yang tinggi di antara variabel-variabel bebasnya, maka hubungan antara
variabel bebas terhadap variabel terikatnya menjadi terganggu. Sebagai ilustrasi, adalah model regresi dengan variabel bebasnya motivasi, kepemimpinan dan
kepuasan kerja dengan variabel terikatnya adalah kinerja. Logika sederhananya adalah bahwa model tersebut untuk mencari pengaruh antara motivasi, kepemimpinan
dan kepuasan kerja terhadap kinerja. Jadi tidak boleh ada korelasi yang tinggi antara motivasi dengan kepemimpinan, motivasi dengan kepuasan kerja atau antara
kepemimpinan dengan kepuasan kerja. Alat statistik yang sering dipergunakan untuk menguji gangguan
multikolinearitas adalah dengan variance inflation factor VIF, korelasi pearson antara variabel-variabel bebas, atau dengan melihat eigenvalues dan condition index
CI.
Universitas Sumatera Utara
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
