3. Jika nilai d terletak antara d
L
dan d
U
atau antara 4-d
L
dan 4-d
U
maka uji Durbin-Watson tidak menghasilkan kesimpulan yang pasti, untuk nilai-
nilai ini tidak dapat disimpulkan ada tidaknya autokorelasi di antara faktor-faktor penganggu.
Untuk mengetahui ada tidaknya gejala autokorelasi dalam model penelitian maka perlu dilihat nilai DW tabel. Diketahui jumlah variabel
bebas adalah 3 k=3 dan banyaknya data adalah n=100 sehingga diperoleh nilai DW tabel adalah sebesar d
L
= 1,613 dan d
U
= 1,736 Berdasarkan hasil analisis kesembilan sector, maka dalam model
regresi ini tidak terjadi gejala autokorelasi karena nilai DW tes yang diperoleh adalah sebagai berikur :
Tabel 13. Tes Autokorelasi
Variabel Nilai
DW Test
Ketentuan Daerah Keterangan
Kepuasan Konsumen 2,219
0 – 1,613 ada auto korelasi 1,613 – 1,736 daerah ketidak pastian
1,736 – 2,264 tidak ada autokorelasi 2,264 – 2,387 daerah ketidak pastian
2,387 - 4 ada autokorelasi Tidak ada
autokorelasi
Sumber :
Lampiran 9
d. Normalitas
Uji Normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel bebas independent variabel dan variabel terikat dependent
variabel mempunyai distribusi noemal atau tidak. Model regresi yang baik adalah mempunyai distribusi data normal atau mendekati normal.
Berdasarkan pada lampiran 9, dapat dilihat bahwa dengan melakukan Kolmogorov-Smirnov test pada seluruh variabel diketahui mempunyai nilai
probabilitas lebih besar dari 0,05 atau 5, hal ini berarti data distribusi normal atau asumsi normalitas data terpenuhi.
Dari hasil pengujian yang telah dilakukan, maka didapat model analisis regresi linier berganda tersebut telah memenuhi beberapa asumsi
regresi klasik yang berarti tidak bias dan analisis regresi linier berganda dapat dilanjutkan.
4.5.2 Analisis Statistik Regresi Linear Berganda
Data yang diperoleh selanjutnya dianalisis dengan menggunakan regresi linear berganda, untuk melihat model persamaan yang dibentuk dan
membuktikan hipotesis yang diajukan. Maka dari hasil analisis tersebut diperoleh nilai – nilai seperti yang disajikan pada tabel 4.14 di bawah ini :
Tabel 4.14 Hasil Analisis Regresi Berganda.
Variabel Koefisien
Regresi t hitung
Sig. Harga X
1
0,225 2,686
0,009 Pelayanan X
2
0,510 6,466
0,000 Fasilitas X
3
0,140 3,055
0,003 Multiple R = 0,860 R² = 0,739
Konstanta : 2,068 Sig = 0,000 Adjusted R Square = 0,731 F hitung = 90,608
Sumber : Lampiran 9 dan 10
Berdasarkan hasil perhitungan pada tabel 4.14 diatas, maka dapat dibuat model persamaan regresi linier berganda dari pengaruh Kepuasan
Konsumen Dalam menggunakan jasa internet pada warnet Mnet di Surabaya adalah sebagai berikut :
Y = 2,068 + 0,225 X
1
+ 0,510 X
2
+ 0,140 X
3
Interprestasi dari model regresi diatas adalah sebagau berikut : 1.
Nilai konstanta b menunjukkan besarnya nilai dari Kepuasan Konsumen
Y apabila variabel Harga X
1
, Pelayanan X
2
, dan Fasilitas X
3
adalah konstan atau nol, maka besarnya nilai Kepuasan Konsumen naik Y sebesar 2,068.
2. Nilai Koefisien regresi pada untuk variabel Harga X
1
adalah positif yaitu sebesar 0,225 artinya jika Harga X
1
naik sebesar satu satuan, maka Kepuasan Konsumen Y akan naik sebesar 0,225 dengan asumsi variabel
bebas lainnya adalah konstan. 3.
Nilai Koefisien regresi pada untuk variabel Pelayanan X
2
adalah positif yaitu sebesar 0,510 artinya jika Pelayanan X
2
naik sebesar satu satuan, maka Kepuasan Konsumen Y akan naik sebesar 0,510 dengan asumsi
variabel bebas lainnya adalah konstan. 4.
Nilai Koefisien regresi pada untuk variabel Fasilitas X
3
adalah positif yaitu sebesar 0,140 artinya jika Fasilitas X
3
naik sebesar satu satuan, maka Kepuasan Konsumen Y akan naik sebesar 0,140 dengan asumsi
variabel bebas lainnya adalah konstan
Nilai Koefesien korelasi berganda R atau Multiple R dari persamaan regresi linier berganda diatas adalah 0,860. Nilai Koefesien
korelasi berganda R sebesar 0,860 menunjukan adanya hubungan yang sangat kuat erat antara variabel yaitu Harga X
1
, Pelayanan X
2
, dan Fasilitas X
3
dengan Kepuasan Konsumen Dalam menggunakan jasa internet pada warnet Mnet di Surabaya Y.
Nilai Koefesien determinan berganda R² dari persamaan regresi linier berganda diatas digunakan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan
model dalam menerangkan variasi variabel terikat. Nilai Koefesien determinan berganda R² sebesar 0,739 menunjukan 73,9 yang berarti ;
Kepuasan Konsumen Dalam menggunakan jasa internet pada warnet Mnet di Surabaya yaitu Harga X
1
, Pelayanan X
2
, dan Fasilitas X
3
dan selebihnya sebesar 26,1 disebabkan oleh faktor lain yang tidak dimasukan
dalam penelitian.
4.6. Pengujian Hipotesis 4.6.1 Pembuktian hipotesis pengaruh variabel bebas secara simultan
