penelitian ini dapat diandalkan. Hal tersebut sesuai dengan pendapat Malhoytra 1996:305 yang menyatakan bahwa criteria reliabilitas
α alpha diaktakan reliable apabila koefisien
α alpha lebih besar dari 0,6 hal ini menunjukan tidak adanya konsistensi.
Untuk hasil uji reliabilitas pada variabel Kepuasan Konsumen, dapat dilihat pada tabel 4.10 sebagai berikut :
Tabel 4.10 Hasil Uji Reliabilitas
Variabel R Alpha Hasil
Harga X
1
0,824 Realiable Pelayanan X
2
0,854 Realiable Fasilitas X
3
0,786 Realiable Kepuasan Konsumen Y
0,805 Realiable
Sumber : Lampiran 7 dan 8
Hasil penilaian terhadap reliabilitas dari semua variabel bebas menunjukan nilai yang lebih besar dari 0,6, sehingga dapat disimpulkan
seluruh variabel bebas dalam penelitian ini reliable. Sementara faktor terikat Y yaitu Kepuasan Konsumen dalam menggunakan jasa internet pada
warnet Mnet di Surabaya juga menunjukan niali lebih besar dari 0,6 sehingga dapat dikatakan reliable.
4.5. Analisis dan Pembahasan 4.5.1 Uji Asumsi Klasik
Beberapa uji asumsi klasik yang harus dipenuhi adalah multikolinieritas, heteroskedastisitas dan normalitas :
a. Multikolinieritas
Uji Multikolinieritas pada penelitian ini digunakan untuk mendeteksi adanya gejala Multikolinieritas dalam pengujian keeratan
hubungan antar variabel bebas, tercermin dari Coefficient. Hal ini tampak
pada nilai tolerance dan Variance Inflation Factor VIF untuk setiap
variabel bebas. Jila nilai tolerance lebih dari 0,10 dan nilai kurang dari 10, artinya menunjukan tidak terdapat korelasi antar satu variabel bebas .
Tabel 4.11 Nilai VIF Variance Inflation Factor
Variabel Bebas Tolerance
VIF
Harga X
1
0,361 2,770 Pelayanan X
2
0,496 2,015 Fasilitas X
3
0,406 2,463 Sumber : Lampiran 10
Berdasarkan hasil perhitungan menunjukan bahwa nilai Variance Inflation factor VIF dari semua variabel bebas yang meliputi : Harga X
1
, Pelayanan X
2
, dan Fasilitas X
3
memperlihatkan nilai yang kurang dari 10. Ini berarti persoalan Multikolinieritas di antara semua variabel bebas
dapat ditolerir atau tidak terdapat adanya gejala Multikolinieritas.
b. Heteroskedastisitas
Heterokedatisitas di identifikasikan dengan koefisien korelasi Rank Spearman Berdasarkan tabel dibawah, diperoleh tingkat
signifikansi koefisien korelasi Rank Spearman untuk semua variabel bebas terhadap residual lebih besar dari 0,05 5.
Tabel 4.12 : Hasil Pengujian Heterokedastisitas
Variabel Taraf Signifikasi
Dari Korelasi Rank Spearman
Taraf
Uji Kesimpulan
Harga X
1
0,531 0,05 Homoskedastisitas
Pelayanan X
2
0,949 0,05 Homoskedastisitas
Fasilitas X
3
0,940 0,05 Homoskedastisitas
Sumber : Lampiran 10 Dari hasil pengujian heterokedastisitas diperoleh tingkat
signifikansi dari korelasi Rank Spearman lebih besar dari taraf level of signifikan yaitu 5 0,05.
c. Autokorelasi
Autokorelasi dapat didefinisikan sebagai “korelasi antara data observasi yang diurutkan berdasarkan urut waktu data time series atau data
yang diambil pada waktu tertentu data cross-sectional” Gujarati, 1995:201. Untuk menguji variabel-variabel yang diteliti apakah terjadi
autokorelasi atau tidak dapat digunakan uji Durbin Watson, yaitu dengan cara membandingkan nilai Durbin Watson yang dihitung dengan nilai
Durbin Watson dL dan du dalam tabel. Distribusi penetuan keputusan dimulai dari 0 nol sampai 4 empat.
Kaidah keputusan dapat dijelaskan sebagai berikut : 1.
Jika d lebih kecil daripada d
L
atau lebih besar daripada 4-d
L
, maka hipotesis nol ditolak yang berarti terdapat autokorelasi.
2. Jika d teletak antara d
U
dan 4-d
U
, maka hipotesis nol diterima yang berarti tidak ada autokorelasi.
3. Jika nilai d terletak antara d
L
dan d
U
atau antara 4-d
L
dan 4-d
U
maka uji Durbin-Watson tidak menghasilkan kesimpulan yang pasti, untuk nilai-
nilai ini tidak dapat disimpulkan ada tidaknya autokorelasi di antara faktor-faktor penganggu.
Untuk mengetahui ada tidaknya gejala autokorelasi dalam model penelitian maka perlu dilihat nilai DW tabel. Diketahui jumlah variabel
bebas adalah 3 k=3 dan banyaknya data adalah n=100 sehingga diperoleh nilai DW tabel adalah sebesar d
L
= 1,613 dan d
U
= 1,736 Berdasarkan hasil analisis kesembilan sector, maka dalam model
regresi ini tidak terjadi gejala autokorelasi karena nilai DW tes yang diperoleh adalah sebagai berikur :
Tabel 13. Tes Autokorelasi
Variabel Nilai
DW Test
Ketentuan Daerah Keterangan
Kepuasan Konsumen 2,219
0 – 1,613 ada auto korelasi 1,613 – 1,736 daerah ketidak pastian
1,736 – 2,264 tidak ada autokorelasi 2,264 – 2,387 daerah ketidak pastian
2,387 - 4 ada autokorelasi Tidak ada
autokorelasi
Sumber :
Lampiran 9
d. Normalitas
