Heri Rustandi, 2014 PENGARUH PENGETAHUAN DAN NILAI PELANGGAN TERHADAP KEPUTUSAN BERKUNJUNG
KE CIWANGUN INDAH CAMP
Universitas Pendidikan Indonesia |
repository.upi.edu |
perpustakaan.upi.edu
Teknik analisis data yang digunakan pada penelitian ini adalah regresi linier berganda. Teknik analis regresi linier berganda hanya dapat dilakukan apabila
jumlah variabel bebanya minimal sebanyak dua variabel. Penelitian ini menggunakan data ordinal seperti dijelaskan dalam operasional variabel
sebelumnya, oleh karena itu semua data ordinal yang terkumpul, terlebih dahulu harus ditransformasi menjadi skala interval atau Method of Successive Interval
MSI.
3.9.2.1 Method of Successive Interval MSI
Menurut Harun Al Rasyid dalam Kurnia 2011:62, menjelaskan langkah- langkah untuk melakukan transformasi data skala interval adalah sebagai berikut:
1. Menghitung frekuensi f pada setiap pilihan jawaban, berdasarkan hasil
jawaban responden pada setiap pertanyaan 2.
Berdasarkan frekuensi yang diperoleh untuk setiap pertanyaan, dilakukan perhitungan proporsi p setiap pilihan jawaban dengan cara membagi
frekuensi dengan jumlah responden 3.
Berdasarkan proporsi tersebut, selanjutnya dilakukan perhitungan proporsi kumulatif untuk setiap pilihan jawaban
4. Menentukan nilai batas Z untuk setiap pertanyaan dan setiap pilihan
jawaban. 5.
Menentukan nilai interval rata-rata untuk setiap pilihan jawaban melalui persamaan sebagai berikut:
3.9.2.2 Uji Asumsi Klasik
Menurut Nugroho 2005:36-40 teknik analisis regresi linier berganda digunakan dengan prosedur kerja sebagai berikut:
1. Uji Normalitas
Uji normalitas dilakukan untuk mengetaui apakah data yang diambil berasal dari populasi yang berdistribusi normal atau tidak. Jika tidak
Heri Rustandi, 2014 PENGARUH PENGETAHUAN DAN NILAI PELANGGAN TERHADAP KEPUTUSAN BERKUNJUNG
KE CIWANGUN INDAH CAMP
Universitas Pendidikan Indonesia |
repository.upi.edu |
perpustakaan.upi.edu
mengikuti pola sebaran distribusi normal, maka akan diperoleh taksiran yang bias. Pengujian normalitas dilakukan melalui test kolmogorov-
smirnov kereksi lilliofors dengan rumus sebagai berikut:
Dimana: Fo X = fungsi distribusi komultaif yang ditentukan
SN X = distribusi frekuensi komulatif yang diobsevasi dari suatu sampel random dengan N observasi
i = 1,2,....N Adapun kriteria Uji: Jika nilai probabilitas0,05 maka distribusi normal
dan Jika nilai probabilitas0,05 maka distribusi tidak normal. Uji normalitas ini menggunakan bantuan software SPPS ver.20 for windows
dan diperoleh hasil sebagi berikut:
Tabel 3.8 Hasil Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Standardized Residual
N 100
Normal Parameters
a,b
Mean 0E-7
Std. Deviation ,98984745
Most Extreme Differences Absolute
,075 Positive
,030 Negative
-,075 Kolmogorov-Smirnov Z
,753 Asymp. Sig. 2-tailed
,622 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2014 Berdasarkan kriteria uji normalitas yaitu jika p-value0,05 maka data
tersebut berdistribusi normal dan jika p-value0,05 maka data tersebut tidak berdistribusi normal. Data yang tertera pada tabel 3.8 diketahui,
bahwa data pada penelitian ini berdistribusi normal dimana nilai p-value asymp.sig. 0,622 lebih dari 0,05. Oleh karena itu, data tersebut dapat
Heri Rustandi, 2014 PENGARUH PENGETAHUAN DAN NILAI PELANGGAN TERHADAP KEPUTUSAN BERKUNJUNG
KE CIWANGUN INDAH CAMP
Universitas Pendidikan Indonesia |
repository.upi.edu |
perpustakaan.upi.edu
digunakan karena variabel residu berdistribusi normal. 2.
Uji Multikolinieritas Uji multikolinieritas digunakan untuk melihat ada atau tidaknya korelasi
yang tinggi antara variabel-variabel bebas dalam suatu model regresi linier berganda. Jika ada korelasi yang tinggi diantara varabel-variabel bebasnya,
maka hubungan antara variabel bebas terhadap variabel terikatnya menjadi terganggu. Uji Multikolinearitas dilakukan dengan melihat nilai tolerance
dan variance inflation factor VIF. Apabila nilai tolerance lebih tinggi daripada 0,10 atau VIF lebih kecil daripada 10 maka dapat disimpulkan
tidak terjadi multikolinearitas. Nilai tolerance a dan variance inflation factor VIF dapat dicari sebagai berikut:
a. Besar nilai tolerance a: a = 1 VIF
b. Besar nilai variance inflation factor VIF: VIF = 1 a
Hasil pengolahan data multikoliearitas dengan menggunakan SPSS ver.20 disajikan pada tabel 3.9.
Tabel 3.9 Hasil Uji Multikolinieritas
Coefficients
a
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1 Pengetahuan Pelanggan
,667 1,498
Nilai Pelanggan ,667
1,498 a. Dependent Variable: Keputusan Berkunjung
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2014 Berdasarkan hasil pengolahan data pada tabel 3.9, untuk menguji terjadi
atau tidaknya multikolinieritas dapat melihat nilai tolerance dan nilai VIF pada masing-masing variabel bebas. Diketahui nilai tolerance X
1
, X
2
adalah 0,667 dan nilai VIF X
1
,X
2
adalah 1,498. Ini artinya nilai tolerance yang diperoleh lebih dari 0,10 dan nilai VIF pada kedua variabel bebas
Heri Rustandi, 2014 PENGARUH PENGETAHUAN DAN NILAI PELANGGAN TERHADAP KEPUTUSAN BERKUNJUNG
KE CIWANGUN INDAH CAMP
Universitas Pendidikan Indonesia |
repository.upi.edu |
perpustakaan.upi.edu
kurang dari 10. Maka dapat diperoleh kesimpulan bahwa diantara variabel bebas tersebut tidak terjadi multikolinieritas.
3. Uji Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedastisitas dengan menggunakan uji Glejser bertujuan untuk melihat apakah terdapat ketidaksamaan varians dari residual satu
pengamatan ke pengamatan yang lain. Model regresi yang memenuhi persyaratan adalah tidak terjadi heteroskedastisitas. Adapun dasar
pengambilan keputusan uji heteroskedastisitas adalah sebagai berikut: a.
Ho: tidak terjadi heteroskedastisitas jika p-value 0,05 b.
Ha: terjadi heteroskedastisitas jika p-value 0,05 Berkaitan dengan hasil pengolahan data uji heteroskedastisitas dengan
menggunakan bantuan software SPSS ver.20 dapat dilihat pada tabel 3.10.
Tabel 3.10 Hasil Uji Heteroskedastisitas
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
T Sig.
B Std. Error
Beta
1 Constant
1,954E-014 3,447
,000 1,000
Pengetahuan Pelanggan
,000 ,090
,000 ,000
1,000 Nilai
Pelanggan ,000
,068 ,000
,000 1,000
a. Dependent Variable: abresid
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2014 Berdasarkan hasil pengolahan data SPSS ver.20 pada tabel 3.10, dapat diketahui
bahwa nilai p-value sig. untuk variabel pengetahuan dan nilai pelanggan atau wisatawan adalah sebesar 1,000. Karena nilai p-value 0,05 maka Ho diterima
dan Ha ditolak. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa data tidak terjadi heteroskedastisitas.
4. Uji Autokorelasi
Heri Rustandi, 2014 PENGARUH PENGETAHUAN DAN NILAI PELANGGAN TERHADAP KEPUTUSAN BERKUNJUNG
KE CIWANGUN INDAH CAMP
Universitas Pendidikan Indonesia |
repository.upi.edu |
perpustakaan.upi.edu
Uji Autokorelasi digunakan untuk melihat apakah terjadi korelasi antara suatu periode t dengan periode sebelumnya t
–1. Secara sederhana bahwa analisis regresi adalah untuk melihat pengaruh antara variabel bebas terhadap variabel
terikat. Jadi tidak boleh ada korelasi antara observasi dengan data observasi sebelumnya. Uji autokorelasi hanya dilakukan pada data time series runtut
waktu dan tidak perlu dilakukan pada data cross section seperti pada kuesioner dimana pengukuran semua variabel dilakukan secara serempak pada saat yang
bersamaan. Ukuaran dalam menentukan ada tidaknya masalah autokorelasi dengan uji Durbin-Watson DW, dengan ketentuan sebagai berikut: terjadi
autokorelasi positif jika DW di bawah -2 DW -2. Dan tidak terjadi autokorelasi jika DW berada di antara -2 dan +2 atau -2 DW +2. Namun dalam
penelitian ini penulis tidak melakukan uji autokorelasi. Karena uji autokorelasi lebih cocok digunakan untuk data keuangan
5. Uji Linieritas
Uji linieritas digunakan untuk melihat apakah model yang dibangun mempunyai hubungan linier atau tidak. Uji linieritas ini jarang digunakan pada berbagai
penelitian, karena biasanya model dibentuk berdasasrkan telaah teoritis bahwa hubungan antara variabel bebas dengan variabel tertikat adalah linier. Hubungan
antara variabel yang secara teori bukan merupakan hubungan yang sebenarnya sehingga tidak dapat dianalisis dengan regresi linier, misalnya masalah elastisitas.
Oleh karena itu dalam penelitian ini peneliti tidak menggunakan uji linieritas.
3.9.2.3 Uji Regresi Linier Berganda
