GENI SOPA RISTINA,2014 PENGARUH WORD OF MOUTH TERHADAP KEPUTUSAN BERKUNJUNG WISATAWAN NUSANTARA DI
KEBUN RAYA BOGOR Universitas Pendidikan Indonesia
| repository.upi.edu
| perpustakaan.upi.edu
4. Menganalisis data Kegiatan ini dilakukan dimulai dari pengolahan data-data yang diperoleh
untuk kemudian dianalisis dengan menginterpretasi data berdasarkan hasil perhitungan dengan menggunakan rumus-rumus statistik.
5. Pengujian Penelitian ini menggunakan regresi berganda untuk mengetahui besarnya
pengaruh variabel Word of mouth X yang terdiri dari talker X1, topics X2, tools X3 taking partX4dan tracking X5. Sedangkan variabel terikat Y
adalah keputusan berkunjung, sehingga dalam penelitian ini dapat diketahui pengaruh word of mouth terhadap keputusan berkunjung. Adapun langkah-
langkah dalam pengujian ini sebagai berikut:
1. MSI Method of Successive Interval, Sugiyono, 2010:86
Penelitian ini menggunakan data ordinal seperti dijelaskan dalam operasional variabel sebelumnya, oleh karena itu semua data ordinal yang
terkumpul terlebih dahulu ditransformasi menjadi skala interval menjadi Method of Successive Interval MSI. Langkah-langkah untuk melakukan transformasi
data tersebut sebagai berikut:
a Menghitung frekuensi f pada setiap pilihan jawaban, berdasarkan hasil jawaban responden pada setiap pertanyaan.
b Berdasarkan frekuensi yang diperoleh untuk setiap pertanyaan, dilakukan
perhitungan proporsi p setiap pilihan jawaban dengan cara membagi frekuensi dengan jumlah responden.
c Berdasarkan proporsi tersebut, selanjutnya dilakukan perhitungan proporsi kumulatif untuk setiap pilihan jawaban.
d Menentukan nilai batas Z table normal untuk setiap pertanyaan dan setiap pilihan jawaban.
e Menentukan nilai interval rata-rata untuk setiap pilihan jawaban melalui persamaan berikut:
= −
−
GENI SOPA RISTINA,2014 PENGARUH WORD OF MOUTH TERHADAP KEPUTUSAN BERKUNJUNG WISATAWAN NUSANTARA DI
KEBUN RAYA BOGOR Universitas Pendidikan Indonesia
| repository.upi.edu
| perpustakaan.upi.edu
f Menghitung nilai hasil transformasi setiap pilihan jawaban melalui rumus persamaan berikut:
Nilai hasil transformasi : score =
+
Data penelitian yang telah berskala interval selanjutnya akan ditentukan pasangan data variabel independen dengan variabel dependen serta akan
ditentukan persamaan yang berlaku untuk pasangan variabel tersebut.
Uji Asumsi Regresi
Teknik analisis regresi linear berganda dilakukan dengan prosedur kerja sebagai berikut:
a. Uji asumsi normalitas Uji normalitas adalah untuk melihat apakah nilai residual terdistribusi
normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah memiliki nilai residual yang terdistribusi normal. Syarat pertama untuk melakukan analisis regresi
adalah normalitas, yaitu data sampel hendaknya memenuhi persyaratan distribusi normal atau tidak, dapat menggunakan normal probability plot.
b. Uji asumsi heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas adalah untuk melihat apakah terdapat ketidaksamaan
varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Model regresi yang memenuhi persyaratan adalah dimana terdapat kesamaan
varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap atau disebut homokedastisitas. Suatu regresi dikatakan tidak terdeteksi
heteroskedastisitas apabila diagram pancar residualnya tidak membentuk pola tertentu.
c. Uji asumsi multikolinearitas Uji multikolinearitas adalah untuk melihatt ada atau tidaknya korelasi yang
tinggi antara variabel-variabel bebas dalam suatu model regresi linear berganda. Jika ada korelasi yang tinggi di antara variabel-variabel bebasnya,
maka hubungan antara variabel bebas terhadap variabel terikatnya menjadi terganggu. Parameter yang sering digunakan untuk mendeeteksi
multikolinearitas adalah nilai VIF variance inflation factor.
d. Uji asumsi autokorelasi
GENI SOPA RISTINA,2014 PENGARUH WORD OF MOUTH TERHADAP KEPUTUSAN BERKUNJUNG WISATAWAN NUSANTARA DI
KEBUN RAYA BOGOR Universitas Pendidikan Indonesia
| repository.upi.edu
| perpustakaan.upi.edu
Autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu
pada periode t-1 atau sebelumnya Imam Ghozali, 2011:110. Secara sederhana, analisis regresi adalah untuk melihat pengaruh antara variabel
bebas terhadap variabel terikat, jadi tidak boleh ada korelasi antara observasi dengan data observasi sebelumnya. Untuk mendiagnosis adanya
autokorelasi dalam suatu model regresi dilakukan melalui pengujian dengan Run Test. Jika asymp sig 2-tailed pada output runs test lebih besar dari
5, maka data tidak mengalami atau mengandung autokorelasi dan sebaliknya.
2. Analisis Regresi Berganda
