89
heteroskedastisitas menunjukkan bahwa penaksir dalam model regresi tidak efisien dalam sampel besar maupun kecil.
Hasil uji heteroskedastisidas variabel penelitian dapat disajikan, sebagai berikut:
1. Uji Heteroskedastisitas dengan Analisis Grafik
1. Uji Heteroskedastisitas dengan Kepuasan Konsumen sebagai variabel dependen
Gambar 4.5 Hasil Uji Heteroskedastisitas
Variabel Dependen: Kepuasan Konsumen
2. Uji Heteroskedastisitas dengan Loyalitas Konsumen sebagai variabel dependen
Universitas Sumatera Utara
90
Gambar 4.6 Hasil Uji Heteroskedastisitas
Variabel Dependen: Loyalitas Konsumen
Berdasarkan Gambar dan Gambar , dapat dilihat bahwa titik-titik menyebar. Maka dari itu, dapat disimpulkan bahwa, baik Kepuasan Konsumen atau pun
Loyalitas Konsumen sebagai variabel dependen, tidak terjadi heteroskedastisitas.
3. Uji Heteroskedastisitas dengan Analisis Statistik
Analisis grafik plots memiliki kelemahan yang cukup signifikan oleh karena jumlah pengamatan memengaruhi hasil ploting. Semakin sedikit
jumlah pengamatan, semakin sulit menginterpretasikan hasil grafik plot. Oleh sebab itu, diperlukan uji statistik yang lebih dapat menjamin
keakuratan hasil Ghozali, 2011:107.
Universitas Sumatera Utara
91
Untuk menguji heteroskedastisitas, peneliti menggunakan Uji Park dengan meregres logaritma dari kuadrat residual LnU
2
i yang diperoleh dari kuadrat nilai residual U
2
i. Jika variabel independen signifikan secara statistik memengaruhi variabel dependen, maka ada indikasi terjadi
heteroskedastisitas. Hasil Uji Heteroskedastisitas disajikan pada tabel berikut:
Tabel 4.13 Hasil Uji Heteroskedastisitas
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
1,080 1,017
1,062 ,291
EV -,145
,057 -,339
-2,551 ,212
SV ,045
,065 ,101
,689 ,493
QV ,052
,059 ,113
,888 ,377
PV -,014
,060 -,026
-,227 ,821
CS -,029
,063 -,056
-,461 ,646
a. Dependent Variable: LnU2i
Sumber: Data Primer, 2016 data diolah
Pada Tabel 4.13, nilai probabilitas Emotional Value adalah 0,212; nilai probabilitas Social Value adalah 0,493; nilai probabilitas Quality
Performance Value adalah 0,377; nilai probabilitas dari Price Value of
Money adalah 0,821; dan nilai probabilitas dari Kepuasan Konsumen
adalah 0,646. Berdasarkan hasil tersebut, seluruh nilai probabilitas Sig. lebih besar dari 0,05 tidak signifikan. Maka dapat disimpulkan, tidak
terjadi heteroskedastisitas
Universitas Sumatera Utara
92
4.3.3 Uji Multikolinearitas
Uji multikoliniearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi di antara variable bebas independen. Jika variabel-
variabel independen saling berkorelasi 0,9 dan nilai R
2
yang dihasilkan oleh estimasi model regresi empiris sangat tinggi, dan nilai tolerance 0,10 atau sama
dengan nilai VIF Variance Inflation Factor 10 maka mengindikasikan adanya multikolinieritas Ghozali, 2011:92. Deteksi multikoliniearitas pada suatu model
dapat dilihat jika nilai variance inflation factor VIF tidak lebih dari 10 dan nilai tolerance tidak kurang dari 0,1 maka model dapat dikatakan terbebas dari
multikoliniearitas. Hasil uji multikolinearitas pada penelitian ini disajikan pada tabel berikut:
1. Uji multikonliearitas dengan Kepuasan Konsumen sebagai variabel dependen.
Tabel 4.14 Hasil Uji Multikolinearitas
Variabel Dependen: Kepuasan Konsumen Coefficient Correlations
a
Model PV
QV EV
SV 1
Correlations PV
1,000 -,028
-,024 -,384
QV -,028
1,000 -,174
-,335 EV
-,024 -,174
1,000 -,448
SV -,384
-,335 -,448
1,000 Covariances
PV ,010
,000 ,000
-,004 QV
,000 ,008
-,001 -,003
EV ,000
-,001 ,008
-,004 SV
-,004 -,003
-,004 ,011
a. Dependent Variable: CS
Universitas Sumatera Utara
93
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients T
Sig. Collinearity
Statistics B
Std. Error
Beta Tolerance
VIF 1
Constant 6,168 1,538
4,010 ,000 EV
,268 ,089
,325 3,009 ,003 ,604 1,657
SV -,081
,106 -,095 -,762 ,448
,457 2,190 QV
,345 ,090
,389 3,844 ,000 ,687 1,455
PV ,067
,098 ,068
,688 ,493 ,731 1,369
a. Dependent Variable: CS
Sumber: Data Primer, 2016 data diolah
Berdasarkan tabel, tidak terdapat variabel-variabel yang saling berkorelasi 0,95 dan tidak terdapat juga nilai tolerance 0,10 atau
sama dengan nilai VIF 10. Variabel-variabel yang saling berkorelasi satu
dengan yang
lain 0,95 mengindikasikan telah terjadi
multikolinearitas, namun menilik kepada Tabel 4.14, tidak terdapat nila koefisien korelasi yang lebih tinggi dari 0,95 0,95. Selain itu,
merujuk kepada nilai tolerance 0,10 atau nilai VIF Variance Inflation Freedom
10, tidak terdapat angka yang lebih tinggi dari 10 10. Maka dari itu, dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi
multikolinearitas antarveriabel dengan Kepuasan Konsumen sebagai variabel dependen.
Universitas Sumatera Utara
94
2. Uji multikoliniearitas dengan Loyalitas Konsumen sebagai Variabel dependen.
Tabel 4.15 Hasil Uji Multikolinearitas
Variabel Dependen: Loyalitas Konsumen Coefficient Correlations
a
Model CS
PV EV
QV SV
1 Correlations
CS 1,000
-,070 -,295
-,367 ,078
PV -,070
1,000 -,002
,000 -,388
EV -,295
-,002 1,000
-,047 -,449
QV -,367
,000 -,047
1,000 -,339
SV ,078
-,388 -,449
-,339 1,000
Covariances CS ,010
-,001 -,003
-,003 ,001
PV -,001
,009 -1,804E-5 1,765E-6 -,004
EV -,003 -1,804E-5
,008 ,000
-,004 QV
-,003 1,765E-6
,000 ,009
-,003 SV
,001 -,004
-,004 -,003
,011 a. Dependent Variable: CL
Coefficients
a
Model Unstandardize
d Coefficients Standardized
Coefficients T
Sig. Collinearity
Statistics B
Std. Error
Beta Tolerance
VIF 1
Constant 8,837 1,608
5,496 ,000 EV
,287 ,090
,350 3,187 ,002 ,551 1,815
SV ,136
,103 ,160 1,321 ,190
,454 2,203 QV
,168 ,093
,191 1,805 ,074 ,595 1,681
PV ,046
,095 ,046
,485 ,629 ,727 1,375
CS ,325
,095 ,327 3,425 ,001
,669 1,494 a. Dependent Variable: CL
Sumber: Data Primer, 2016 data diolah
Berdasarkan tabel, tidak terdapat variabel-variabel yang saling berkorelasi 0,95 dan tidak terdapat juga nilai tolerance 0,10
atau sama dengan nilai VIF 10. Variabel-variabel yang saling berkorelasi satu dengan yang lain 0,95 mengindikasikan telah
Universitas Sumatera Utara
95
terjadi multikolinearitas, namun menilik kepada Tabel 4.14, tidak terdapat nila koefisien korelasi yang lebih tinggi dari 0,95 0,95.
Selain itu, merujuk kepada nilai tolerance 0,10 atau nilai VIF Variance Inflation Freedom 10, tidak terdapat angka yang lebih
tinggi dari 10 10. Maka dari itu, dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi multikolinearitas antarveriabel dengan Loyalitas Konsumen
sebagai variabel dependen.
4.4 Analisis Regresi Linear Berganda
Berdasarkan hasil pengujian asumsi klasik, disimpulkan bahwa data-data kuisioner yang diperoleh layak dilakukan analisa regresi. Untuk menguji
hipoteseis, maka Peneliti menggunakan Analisis Regresi Linear Berganda. Analisis Regresi Linear Berganda dalam penelitian ini menuntut dua kali
persamaan, karena akan menghitung pengaruh Nilai Pelanggan terhadap Loyalitas Konsumen secara langsung dan Nilai Pelanggan terhadap Loyalitas Konsumen
melalui Kepuasan Konsumen sebagai variabel mediasi. Hal ini dilakukan dengan melakukan analisis regresi linear berganda Nilai Pelanggan terhadap Kepuasan
Konsumen terlebih dahulu, lalu dilanjutkan dengan melakukan analisis regresi linear berganda Nilai Pelanggan dan Kepuasan Konsumen terhadap Loyalitas
Konsumen.
Dalam analisis regresi linear berganda yang dilakukan, disajikan hasil sebagai berikut:
Universitas Sumatera Utara
96
1. Persamaan 1
Tabel 4.16 Hasil Analisis Regresi Linear Berganda
Persamaan 1: Nilai Pelanggan Emotional Value, Social Value, Quality PerformanceValue, dan PriceValue of Money terhadap Kepuasan
Konsumen Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
6,168 1,538
4,010 ,000
EV ,268
,089 ,325
3,009 ,003
SV -,081
,106 -,095
-,762 ,448
QV ,345
,090 ,389
3,844 ,000
PV ,067
,098 ,068
,688 ,493
a. Dependent Variable: CS
Sumber: Data Primer, 2016 data diolah
Hasil pengolahan data pada Tabel 4.15 di atas menunjukkan persamaan linear sebagai berikut:
Y = 6,168 + 0,268X
1
+ -0,081X
2
+ 0,345X
3
+ 0,067X
4
+ e
Dimana: Y
= Kepuasan Konsumen CS X
1
= Emotional Value EV X
2
= Social Value SV X
3
= Quality Performance Value QV X
4
= Price Value of Money PV α
= Konstanta b
1
,b
2
,b
3
,b
4
= Koefisien Regresi e
= Standar Eror
Keterangan: a.
Konstanta α = 6,168, hasil dari nilai kosntanta pada regresi tersebut adalah 6,168 Hal ini menunjukkan bahwa jika nilai variabel independen
—
Universitas Sumatera Utara
97
Emotional Value X1, Social Value X2, Quality Performance Value
X3, dan Social Value of Money X4 —bernilai 0, maka variabel dependen
keputusan pembelian Y adalah 6,168. b.
Koefisien X1 b
1
= 0, 268, hasil dari koefisien periklanan adalah 0,268 bernilai positif, berarti Emotional Value memiliki pengaruh positif
terhadap Kepuasan Konsumen. Tingkat pencapaian emotional value yang semakin tinggi cenderung meningkatkan Kepuasan Konsumen.
c. Koefisien X2 b
2
= -0,081, hasil dari koefisien Social Value adalah -0,081 bernilai negatif, berarti Social Value memiliki pengaruh negatif terhadap
Kepuasan Konsumen. Tingkat pencapaian Social Value yang semakin tinggi tidak meningkatkan Kepuasan Konsumen.
d. Koefisien X3 b
3
= 0,345, hasil dari koefisien Quality Performance Value adalah 0,345 bernilai positif, berarti Quality Performance Value memiliki
pengaruh positif terhadap Kepuasan Konsumen. Tingkat pencapaian Quality Performance Value
yang semakin tinggi cenderung meningkatkan Kepuasan Konsumen.
e. Koefisien X4 b
4
= 0,067, hasil dari koefisien Price Value of Money adalah 0,067 bernilai positif, berarti Price Value of Money memiliki pengaruh
positif terhadap Kepuasan Konsumen. Tingkat pencapaian Price Value of Money
yang semakin tinggi cenderung meningkatkan Kepuasan Konsumen.
Universitas Sumatera Utara
98
2. Persamaan 2
