4.2.3 Analisis Regresi Linier Berganda
Analisis regresi linier berganda dilakukan dengan aplikasi SPSS 19.0 for windows. Analisis ini dilakukan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh
variabel independen yang terdiri dari consumer information dan complaint
handling terhadap variabel dependen yaitu nilai pelanggan. Mnodel regresi yang dilakukan dalam penelitian ini adalah :
Y = a + b
1
.x
1
+ b
2
.x
2 +
e Hasil pengolahan data pada SPSS yang dilakukan ditunjukkan pada tabel berikut :
Tabel 4.11 Analisis Regresi Linier Berganda
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant 4.901
5.356 .915
.363 Consumer Information
.640 .162
.396 3.940
.000 Complaint Handling
.505 .246
.206 2.053
.043 a. Dependent Variable: Nilai Pelanggan
Sumber : Output SPSS Oktober 2013
Berdasarkan hasil olahan data pada Tabel 4.11 , maka diperoleh persamaan regresi sebagai berikut :
Y = 4,901 + 0,640 X
1
+ 0,505 X
2
+ e
Berdasarkan persamaan tersebut dapat digambarkan sebagai berikut: a.
Konstanta a sebesar 4,901 artinya bahwa consumer information dan
complaint handling atau nilai variabel bebas adalah 0, maka besarnya nilai
Universitas Sumatera Utara
dari nilai pelanggan adalah sebesar 4,901. Atau jika tidak ada consumer
information dan complaint handling maka nilai pelanggan akan berkurang.
b. Koefisien X
1
b
1
= 0,640 menunjukkan bahwa jika variabel independen lain nilainya tetap, maka variabel ada consumer information mengalami
kenaikan. c.
Koefisien X
2
b
2
= 0,505 menunjukkan bahwa jika variabel independen lain nilainya tetap, maka variabel complaint handling mengalami
kenaikan.
4.2.4 Uji Hipotesis 4.2.4.1. Uji Signifikansi Simultan Uji-F
Pengujian ini dilakukan untuk melihat apakah semua variabel bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama
terhadap variabel terikat. Kriteria pengujiannya adalah: H
: b
1
, b
2
= 0, artinya secara serempak tidak terdapat pengaruh yang positif dan signifikan dari variabel bebas terhadap variabel terikat.
H
a
: b
1
, b
2
≠ 0, artinya secara serempak terdapat pengaruh yang positif dan signifikan dari variabel bebas terhadap variabel terikat.
Untuk menentukan nilai F, maka diperlukan adanya derajat bebas pembilang dan derajat bebas penyebut, dengan rumus sebagai berikut :
df Pembilang = k – 1
df Penyebut = n – k
Universitas Sumatera Utara
Keterangan : n = jumlah sampel penelitian
k = jumlah variabel bebas dan terikat Pada penelitian ini diketahui jumlah sampel n 85 dan jumlah keseluruhan
variabel k adalah 3, sehingga diperoleh : 1. df pembilang = 3
– 1 = 2 2. df penyebut = 85
– 3 = 82 Nilai F
hitung
akan diperoleh dengan menggunakan bantuan SPSS 19.0 for windows, kemudian akan dibandingkan dengan F
tabel
pada tingkat α = 5, dengan kriteria uji sebagai berikut :
H diterima jika F
hitung
F
tabel
pada α = 5 H
ditolak jika F
hitung
F
tabel
pada α = 5
Tabel 4.12 Hasil Uji Signifikan Simultan Uji-F
ANOVA
a
Model Sum of Squares
Df Mean Square
F Sig.
1 Regression
212.022 2
106.011 13.557
.000
b
Residual 641.202
82 7.820
Total 853.224
84 a. Dependent Variable: Nilai Pelanggan
b. Predictors: Constant, Complaint Handling, Consumer Information
Sumber : Output SPSS Oktober 2013
Tabel 4.12 menunjukkan perolehan F
hitung
pada kolom F sebesar 13,557 dengan tingkat signifikan 0,000. Nilai F
tabel
dengan pembilang 2 dan penyebut 82
Universitas Sumatera Utara
adalah 3,11 dengan tingkat kesalahan 5. Berdasarkan kriteria pengujian hipotesis jika F
hitung
F
tabel
dan tingkat signifikansinya 0,000 0,05 dimana 13,557 3,11 menunjukkan bahwa pengaruh variabel independen consumer
information dan complaint handling secara serempak adalah signifikan terhadap
nilai pelanggan.
4.2.4.2. Uji Signifikansi Parsial Uji-t
Pengujian ini dilakukan untuk menguji apakah variabel consumer
information dan complaint handling mempunyai pengaruh yang signifikan
terhadap variabel nilai pelanggan. Kriteria pengujiannya adalah: H
: b
1
= 0, artinya secara parsial tidak terdapat pengaruh yang positif dan signifikan dari variabel independen terhadap variabel dependen.
H
a
: b
1
≠ 0, artinya secara parsial terdapat pengaruh yang positif dan signifikan dari variabel independen terhadap variabel dependen.
Kriteria pengambilan keputusan adalah: H
diterima jika F
hitung
F
tabel
pada α = 5
H ditolak jika F
hitung
F
tabel
pada α = 5
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.13 Hasil Uji Signifikan Parsial Uji - t
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant 4.901
5.356 .915
.363 Consumer Information
.640 .162
.396 3.940
.000 Complaint Handling
.505 .246
.206 2.053
.043 a. Dependent Variable : Nilai Pelanggan
Sumber : Output SPSS Oktober 2013
Berdasarkan Tabel 4.13 di atas didapat kesimpulan sebagai berikut: a.
Variabel consumer information berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap nilai pelanggan, hal ini terlihat dari tingkat signifikansi sebesar
0,000 lebih kecil dari 0,05. Nilai t hitung 3.940 t tabel 1,663, ini berarti jika variabel consumer information ditingkatkan, maka nilai
pelanggan akan meningkat. b.
Variabel complaint handling berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap nilai pelanggan, hal ini terlihat dari tingkat signifikansi sebesar
0,043 lebih kecil dari 0,05. Nilai t hitung 2,053 t tabel 1,663, ini berarti jika variabel complaint handling ditingkatkan, maka nilai
pelanggan akan meningkat. c.
consumer information mempengaruhi nilai pelanggan lebih besar daripada complaint handling, maka consumer information adalah variabel yang
lebih dominan dalam mempengaruhi nilai pelanggan.
Universitas Sumatera Utara
4.2.5 Pengujian Koefisien Determinasi R
Kategori