Terlihat pada gambar hasil uji heteroskedastisitas di atas ternyata titik-titik tersebar tidak teratur dan tidak membentuk pola yang teratur serta berada di atas
maupun di bawah angka nol sumbu vertikal yang berarti model regresi tidak mengandung heteroskedastisitas. sehingga dapat disimpulkan bahwa data bebas
dari heteroskedastisitas.
4.5 Hasil Analisis Regresi Berganda
Berdasarkan analisis dengan program SPSS 16 for Windows diperoleh hasil regresi berganda seperti terangkum pada tabel berikut:
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant 9.514
2.642 3.600
.000 X1
.829 .114
.492 7.254
.000 X2
.378 .063
.409 6.039
.000 a. Dependent Variable: Y
Berdasarkan tabel di atas diperoleh persamaan regresi berganda sebagai berikut:
Y = 9,514 + 0,829X
1
+ 0,378X
2
. Persamaan regresi tersebut mempunyai makna sebagai berikut:
1. Konstanta = 9,514
Jika keputusan menginap tidak dipengaruhi oleh variabel harga dan kualitas layanan, maka mempunyai nilai sebesar 9,514.
2. Koefisien X
1
= 0,829 Jika variabel harga mengalami peningkatan sebesar satu poin, sementara
kualitas layanan dianggap tetap, maka akan menyebabkan kenaikan keputusan menginap sebesar 0,829.
3. Koefisien X
2
= 0,378 Jika variabel kualitas layanan mengalami peningkatan sebesar satu poin,
sementara harga dianggap tetap, maka akan menyebabkan kenaikan keputusan menginap sebesar 0,378.
4.6 Pengujian Hipotesis
1 Pengujian hipotesis secara simultan uji F
Uji F dilakukan untuk melihat keberartian pengaruh variabel independen secara simultan terhadap variabel dependen atau sering disebut uji kelinieran
persamaan regresi. Hipotesis:
:
H
Variabel X secara simultan tidak berpengaruh terhadap variabel Y :
1
H Variabel X secara simultan berpengaruh terhadap variabel Y
Pengambilan keputusan: Ho diterima jika F
hitung
F tabel atau sig 5. H
1
diterima jika F
hitung
Ftabel dan sig 5.
Untuk melakukan uji F dapat dilihat pada tabel anova dibawah ini.
ANOVA
b
Model Sum of Squares
df Mean Square
F Sig.
1 Regression
1980.671 2
990.336 65.074
.000
a
Residual 1704.494
112 15.219
Total 3685.165
114 a. Predictors: Constant, X2, X1
b. Dependent Variable: Y
Pada tabel Anova diperoleh nilai F = 65,074 3,07 nilai F tabel F
0,05;2;115
= 3,07 dan sig = 0,000 0,05 ini berarti variabel independen harga, dan kualitas layanan secara simultan benar-benar berpengaruh signifikan terhadap variabel
dependen keputusan menginap konsumen. Untuk melihat besarnya pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen secara keseluruhan dapat dilihat
pada tabel model summary berikut ini.
Model Summary
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the Estimate
1 .733
a
.537 .529
3.90111 a. Predictors: Constant, X2, X1
Pada tabel diatas diperoleh nilai Adjusted R
2
= 0,529 = 52,9 ini berarti variabel bebas tingkat harga dan kualitas layanan secara simultan mempengaruhi
variabel dependen keputusan menginap sebesar 52,9 dan sisanya dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak masuk dalam penelitian ini.
2 Pengujian hipotesis secara parsial uji t
Uji t dilakukan untuk mengetahui apakah secara individu parsial variabel independen mempengaruhi variabel dependen secara signifikan atau tidak.
Hasil output dari SPSS adalah sebagai berikut.
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant 9.514
2.642 3.600
.000 X1
.829 .114
.492 7.254
.000 X2
.378 .063
.409 6.039
.000 a. Dependent Variable: Y
Hipotesis : Ho : Variabel independen tidak berpengaruh terhadap variabel dependen.
Ha : Variabel independen berpengaruh terhadap variabel dependen. Kriteria pengambilan keputusan :
Dengan tingkat kepercayaan = 95 atau = 0,05. Derajat kebebasan
df = n-k-1 = 115-2-1 = 112, serta pengujian dua sisi diperoleh dari nilai t
0,05
= 1,98.
Ho diterima apabila t
hitung
t
tabel
atau sig ≥ 5
Ho ditolak apabila t
hitung
t
tabel
dan sig 5. Hasil pengujian statistik dengan SPSS pada variabel X
1
harga diperoleh nilai t
hitung
= 7,254 1,98 = t
tabel
, dan sig = 0,000 0,05 jadi Ho ditolak.. hal ini berarti bahwa variabel harga X
1
berpengaruh secara signifikan terhadap keputusan menginap Y yang berarti “Ada pengaruh variabel harga terhadap
keputusan menginap konsumen di Hotel Kudus Permata” diterima.
Pada variabel X
2
kualitas layanan diperoleh nilai t
hitung
= 6,039 1,98 = t
tabel
, dan sig = 0,000 0,05 jadi Ho ditolak. hal ini berarti bahwa variabel kualitas
layanan X
2
berpengaruh secara signifikan terhadap keputusan pembelian Y yang berarti “Ada pengaruh
variabel kualitas layanan terhadap keputusan
menginap konsumen di Hotel Kudus Permata ” diterima.
Selain melakukan uji t maka perlu juga mencari besarnya koefisien determinasi parsialnya untuk masing-masing variabel bebas. Uji determinasi
parsial ini digunakan untuk mengetahui seberapa besar sumbangan dari masing- masing variabel bebas terhadap variabel terikat.
Secara parsial kontribusi harga dan kualitas layanan terhadap tingkat keputusan menginap bisa dilihat pada tabel berikut ini:
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Correlations
B Std.
Error Beta
Zero- order
Partial Part
1 Constant
9.514 2.642
3.600 .000
X1 .829
.114 .492
7.254 .000
.622 .565
.466 X2
.378 .063
.409 6.039
.000 .566
.496 .388
a. Dependent Variable: Y
Berdasarkan tabel di atas, diketahui besarnya r
2
harga adalah 31,9, yang diperoleh dari koefisien korelasi parsial untuk variabel harga dikuadratkan yaitu
0,565
2
. Besarnya pengaruh kualitas layanan adalah 24,6, yang diperoleh dari koefisien korelasi parsial untuk variabel kualitas layanan dikuadratkan yaitu
0,496
2
. Hal ini menunjukkan bahwa variabel harga memberikan pengaruh lebih besar terhadap keputusan menginap dibandingkan variabel kualitas layanan.
4.7 Pembahasan
