tidak mengalami multikolinearitas yaitu apabila nilai Tolerance 0,1 dan nilai VIF 5.
Tabel 4.14 Uji Multikolinearitas
a. Dependent Variable: Kepuasan Pelanggan
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS 16.0 Juni 2013 Berdasarkan Tabel 4.14 dapat dilihat bahwa:
a. Nilai Tolerance dari variabel bebas Financial Benefit, Social Benefit dan Structural Ties lebih besar atau diatas 0.1 Tolerance 0,1 ini
berarti model regresi dalam penelitian ini tidak mengalami multikolinearitas atau korelasi antar variabel bebas independent.
b. Nilai VIF dari variabel bebas Financial Benefit, Social Benefit dan Structural Ties lebih kecil atau dibawah 5 VIF 5, ini berarti model
regresi dalam penelitian ini tidak mengalami multikolinearitas atau korelasi antar variabel bebas independent.
4.3.2 Analisis Regresi Linear Berganda
Model regresi linear berganda yang telah memenuhi syarat asumsi klasik tersebut kemudian akan dilakukan analisis regresi linear berganda
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients T
Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Tolerance
VIF 1 Constant
1.859 1.617
1.149 .253
Financial Benefit .028
.104 .018
.273 .785
.917 1.090
Social Benefit .215
.055 .321
3.890 .000
.597 1.675
Structural Ties .353
.055 .542
6.440 .000
.574 1.741
Universitas Sumatera Utara
dengan bantuan SPSS 16.0. Tujuan analisis regresi linear berganda adalah untuk mengetahui seberapa besar pengaruh variabel bebas yang terdiri dari
financial benefit, social benefit, dan structural ties terhadap variabel terikat yaitu kepuasan pelanggan. Model regresi yang digunakan dalam
penelitian ini adalah sebagai berikut: 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
Tabel 4.15 Analisis Regresi Linear Berganda
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant 1.859
1.617 1.149
.253 Financial Benefit
.028 .104
.018 .273
.785 Social Benefit
.215 .055
.321 3.890
.000 Structural Ties
.353 .055
.542 6.440
.000 a. Dependent Variable: Kepuasan Pelanggan
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS 16.0 Juni 2013
Universitas Sumatera Utara
Berdasarkan hasil pengolahan data pada Tabel 4.15, maka diperoleh persamaan hasil regresi linear berganda sebagai berikut:
Y = 1,859 + 0,028X
1
+ 0,215X
2
+ 0,353X
3
Berdasarkan persamaan tersebut dapat digambarkan sebagai berikut: 1. Nilai konstanta a sebesar 1,859 menunjukkan bahwa walaupun
semua variabel bebas financial benefit, social benefit dan structural ties bernilai nol atau dengan kata lain tidak berpengaruh, nilai
variabel terikat kepuasan pelanggan adalah tetap 1,859. 2. Nilai koefisien X
1
b
1
sebesar 0,028 ini berarti bahwa variabel financial benefit X
1
berpengaruh positif terhadap variabel kepuasan pelanggan, atau dengan kata lain jika variabel financial benefit
ditingkatkan sebesar satu-satuan, maka variabel kepuasan pelanggan akan bertambah sebesar 0,028.
3. Nilai koefisien X
2
b
2
sebesar 0,215 ini berarti bahwa variabel social benefit X
2
berpengaruh positif terhadap variabel kepuasan pelanggan, atau dengan kata lain jika variabel social benefit
ditingkatkan sebesar satu-satuan, maka variabel kepuasan pelanggan akan bertambah sebesar 0,215.
4. Nilai koefisien X
3
b
3
sebesar 0,353 ini berarti bahwa variabel structural ties X
1
berpengaruh positif terhadap variabel kepuasan pelanggan, atau dengan kata lain jika variabel structural ties
ditingkatkan sebesar satu-satuan, maka variabel kepuasan pelanggan akan bertambah sebesar 0,353.
Universitas Sumatera Utara
4.3.3 Pengujian Hipotesis
