penelitian dengan nilai r
tabel
. Pengujian validitas dan reliabilitas dalam penelitian ini menggunakan bantuan software SPSS
Statistic Package and Social Science 16.0 for windows. Adapun kriteria penerimaanpenolakan hipotesis adalah sebagai berikut:
1 Jika r
hitung
r
tabel,
maka pernyataan dinyatakan valid. 2 Jika
r
hitung
r
tabel,
maka pernyataan dinyatakan tidak valid. b. Uji Reliabilitas
Reliabilitas menunjukkan pada suatu pengertian bahwa suatu instrumen dapat dipercaya untuk digunakan sebagai alat
pengumpul data karena instrumen tersebut sudah tepat Arikunto, 2002. Reliabilitas menunjukkan tingkat kestabilan, konsistensi,
dan kehandalan instrumen untuk menggambarkan gejala seperti apa adanya. Suatu instrumen dikatakan reliabel apabila instrumen
tersebut digunakan untuk subjek yang sama, dalam waktu dan kondisi yang berbeda, tetapi tetap menunjukkan hasil yang relatif
sama. Adapun kriteria dari pengujian reliabilitas adalah: 1 Jika
r
alpha
positif atau r
tabel,
maka pernyataan reliabel. 2 Jika
r
alpha
negatif atau r
tabel,
maka pernyataan tidak reliabel.
3.10.2 Metode Analisis Data
a. Metode Analisis Deskriptif Suatu metode analisis dimana data-data yang dikumpulkan,
diklasifikasikan, dianalisis, dan diinteprestasikan secara objektif
Universitas Sumatera Utara
sehingga memberikan informasi dan gambaran mengenai topik yang akan dibahas.
b. Analisis Regresi Linear Berganda Analisis regresi bertujuan untuk memprediksi perubahan nilai
variabel terikat akibat pengaruh dari nilai variabel bebas atau dengan kata lain untuk mengetahui seberapa besar pengaruh
variabel bebas terhadap variabel terikat Juliandi, 2013. Jika terdapat lebih dari satu buah variabel independen dan hanya ada
satu buah variabel dependen, maka regresi yang digunakan adalah analisis regresi linear berganda. Model regresi linear
berganda yang digunakan adalah: Y = a + b
1
FB + b
2
SB + b
3
ST + e Dimana:
Y = Kepuasan pelanggan pada CV. Sempati Star a = Konstanta
b
1
,b
2
,b
3
= Koefisien regresi berganda FB = Financial Benefit
SB = Social Benefit ST = Structural Ties
e = Kesalahan pengganggu Standard error
Universitas Sumatera Utara
c. Pengujian Asumsi Klasik Model regresi linear berganda harus memenuhi syarat asumsi
klasik sebelum data tersebut dianalisis Gujarati dalam Juliandi, 2013. Adapun syarat asumsi klasik tersebut meliputi:
1 Uji Normalitas Uji Normalitas bertujuan untuk melihat apakah dalam sebuah
model regresi, variabel dependen dan indepenennya memiliki distribusi normal atau tidak. Jika data menyebar di sekitar
garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal maka model regresi memenuhi asumsi normalitas sehingga data dalam
model regresi penelitian tersebut adalah distribusi data normal atau mendekati normal. Cara lain menguji normalitas
data adalah dengan menggunakan pendekatan Kolmogorov- Smirnov. Dengan menggunakan tingkat signifikansi 5
0,05, maka jika nilai Asymp.Sig 2-tailed diatas nilai signifikansi 5 artinya variabel residual berdistribusi normal.
2 Uji Heteroskedastisitas Heteroskedastisitas digunakan untuk menguji apakah dalam
model regresi, terjadi ketidaksamaan varians residual dari suatu pengamatan ke pengamatan lain. Jika variasi residual
dari satu pengamatan ke pengamatan lain sama atau tetap, maka disebut homokedastisitas, dan jika varians berbeda
disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah
Universitas Sumatera Utara
tidak terjadi heteroskedastisitas. Cara mendeteksinya adalah dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik
scatterplot yang disajikan yaitu terlihat titik-titik menyebar secara acak dan tidak membentuk suatu pola tertentu yang
jelas serta tersebar baik diatas maupun dibawah angka nol pada sumbu Y. Hal ini berarti tidak terjadi heteroskedastisitas
pada model regresi. 3 Uji Multikolinearitas
Multikolinearitas digunakan untuk menguji ada tidaknya gejala multikolinearitas atau korelasi antar variabel
independent variabel bebas dalam suatu model regresi. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi korelasi antar
variabel independent. Untuk mengetahui ada tidaknya gejala multikolinearitas didalam model regresi, dapat dilihat dari
nilai Tolerance dan nilai VIF Variance Inflation Factor melalui program SPSS. Tolerance mengukur variabilitas
variabel terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independent lainnya. Suatu model regresi dapat dikatakan
tidak mengalami gejala multikolinearitas yaitu apabila nilai Tolerance 0,1 dan nilai VIF 5.
d. Pengujian Hipotesis
Model regresi linear berganda yang sudah memenuhi syarat asumsi klasik tersebut akan digunakan untuk mengetahui
pengaruh
Universitas Sumatera Utara
financial benefit, social benefit dan structural ties terhadap kepuasan pelanggan
melalui pengujian hipotesis sebagai berikut:
1 Uji Signifikansi Simultan Uji-F Uji-F ini dilakukan untuk mengetahui signifikansi dari
seluruh variabel bebas secara simultan bersama-sama terhadap variabel terikat. Bentuk pengujiannya adalah:
i. H0 : b
1
= b
2
= b
3
= 0, artinya secara simultan tidak terdapat pengaruh yang positif dan signifikan dari
variabel bebas terhadap variabel terikat. ii. H0 : b
1
≠ b
2
≠ b
3
≠ 0, artinya secara simultan terdapat pengaruh yang positif dan signifikan dari variabel bebas
terhadap variabel terikat. Kriteria penilaian hipotesis pada uji-F yaitu:
1. H diterima bila
F
hitung
F
tabel
pada α = 5 2. H
ditolak bila F
hitung
F
tabel
pada α = 5 2 Uji Signifikansi Parsial Uji-t
Uji-t dilakukan untuk melihat secara parsial individual bagaimana pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat.
Model hipotesis yang digunakan dalam Uji-t ini adalah: i. H0 : b
1
, b
2
, b
3
= 0, artinya secara parsial tidak terdapat pengaruh yang positif dan signifikan dari variabel bebas
terhadap variabel terikat.
Universitas Sumatera Utara
ii. H0 : b
1
, b
2
, b
3
≠ 0, artinya secara parsial terdapat pengaruh yang positif dan signifikan dari variabel bebas
terhadap variabel terikat. Kriteria penilaian hipotesis pada uji-t yaitu:
1. H diterima bila
t
hitung
t
tabel
pada α = 5 2. H
ditolak bila t
hitung
t
tabel
pada α = 5 e. Koefisien Determinasi R
2
Koefisien Determinasi R
2
digunakan untuk mengukur seberapa besar kontribusi variabel bebas X terhadap variabel terikat Y.
Jika Koefisien Determinasi R
2
semakin besar mendekati satu maka menunjukkan semakin kuat kemampuan X menerangkan
atau mempengaruhi Y dimana 0 R
2
1. Sebaliknya, jika R
2
semakin kecil mendekati nol, maka menunjukkan semakin lemah kemampuan X mempengaruhi Y. Berikut ini adalah tabel
yang menjelaskan tipe hubungan antar
variabel.
Tabel 3.3 Tipe Hubungan Antar Variabel
Sumber: Ginting dan Situmorang 2008:113 Nilai R
Interpretasi 0,0 – 0,19
Sangat Tidak Erat 0,2 – 0,39
Tidak Erat 0,4 – 0,59
Cukup Erat 0,6 – 0,79
Erat 0,8 – 0,99
Sangat Erat
Universitas Sumatera Utara
3.11 Jadwal Penelitian
