Analisis Deskripsi Variabel Kepuasan Konsumen Y

66

3. Analisis Deskripsi Variabel Kepuasan Konsumen Y

Sebagaimana dijelaskan dalam definisi Variabel Kepuasan Konsumen Y yang merupakan salah satu variabel bebas dengan beberapa indikator yang ditunjukkan pada Tabel 4.7 sebagai berikut : Tabel 4.7 Hasil Penilaian Rata-rata Variabel Kepuasan Konsumen Y No Indikator Distribusi Skor STS TS N S SS 1 Setelah melakukan pembelian jasa internet pada warnet Zoe Net, anda merasa puas dan ingin melakukan pembelian ulang jasa internet pada warnet Zoe Net - 11 25 35 29 Persentase - 11.0 25.0 35.0 29.0 2 Setelah melakukan pembelian jasa internet pada warnet Zoe Net, anda merasa puas dan ingin merekomendasikan warnet Zoe Net ke teman, relasi,saudara - 1 12 55 32 Persentase - 1.0 12.0 55.0 32.0 3 Secara keseluruhan merasa puas atas jasa layanan yang sudah diberikan oleh pihak warnet Zoe Net - 4 26 60 10 Persentase - 4.0 26.0 60.0 10.0 Sumber : Lampiran 3, diolah Berdasarkan Tabel 4.7 diatas diketahui bahwa : 1 Untuk indikator ” Setelah melakukan pembelian jasa internet pada warnet Zoe Net, anda merasa puas dan ingin melakukan pembelian ulang jasa internet pada warnet Zoe Net” untuk responden yang menjawab tidak setuju dengan jumlah masing-masing sebanyak 11 responden atau sebesar 11.0, untuk responden yang menjawab netral dengan jumlah masing- masing sebesar 25 responden atau sebesar 25.0, sebagian besar 67 responden menjawab setuju dengan jumlah masing-masing sebanyak 35 responden atau sebesar 35.0, sedangkan responden yang menjawab sangat setuju dengan jumlah sebanyak 29 atau sebesar 29.0. 2 Untuk indikator “ Setelah melakukan pembelian jasa internet pada warnet Zoe Net, anda merasa puas dan ingin merekomendasikan warnet Zoe Net ke teman, relasi,saudara” untuk responden yang menjawab tidak setuju dengan jumlah masing-masing sebanyak 1 responden atau sebesar 1.0, untuk responden yang menjawab netral dengan jumlah masing-masing sebesar 12 responden atau sebesar 12.0, sebagian besar responden menjawab setuju dengan jumlah masing-masing sebanyak 55 responden atau sebesar 55.0, sedangkan responden yang menjawab sangat setuju dengan jumlah sebanyak 32 atau sebesar 32.0. 3 Untuk indikator “ Secara keseluruhan merasa puas atas jasa layanan yang sudah diberikan oleh pihak warnet Zoe Net” untuk responden yang menjawab tidak setuju dengan jumlah masing-masing sebanyak 4 responden atau sebesar 4.0, untuk responden yang menjawab netral dengan jumlah masing-masing sebesar 26 responden atau sebesar 26.0, sebagian besar responden menjawab setuju dengan jumlah masing-masing sebanyak 60 responden atau sebesar 60.0, sedangkan responden yang menjawab sangat setuju dengan jumlah sebanyak 10 atau sebesar 10.0. 68

4.3. Uji Validitas dan Reliabilitas

4.3.1. Uji Validitas

Uji validitas dilakukan untuk mengukur sah atau tidaknya suatu kuisioner. Berikut hasil pengujian validitas dengan perhitungan koefisien korelasi Pearson Product Moment : Tabel 4.8 Uji Validitas Variabel Pernyataan Koefisien Korelasi Sig r tabel Kesimpulan Fasilitas X 1 X 1 0.670 .1 0.000 0.1292 Valid X 1 0.841 .2 0.000 0.1292 Valid X 1 0.853 .3 0.000 0.1292 Valid X 1. 0.841 4 0.000 0.1292 Valid X 1. 0.853 5 0.000 0.1292 Valid Pelayanan X 2 X 2 0.883 .1 0.000 0.1292 Valid X 2 0.875 .2 0.000 0.1292 Valid X 2 0.883 .3 0.000 0.1292 Valid X 2 0.875 .4 0.000 0.1292 Valid Kepuasan Konsumen Y X 3 0.816 .1 0.000 0.1292 Valid X 3 0.801 .2 0.000 0.1292 Valid X 3 0.849 .3 0.000 0.1292 Valid Sumber: Lampiran 4, data diolah Berdasarkan Tabel 4.8 di atas menunjukkan bahwa hasil pengujian validitas indikator dari semua variabel bebas maupun variabel terikat menunjukkan valid, karena nilai korelasi lebih besar dari r tabel sehingga dinyatakan bahwa semua variabel penelitian telah valid. 69

4.3.2. Uji Reliabilitas

Uji reliabilitas digunakan untuk mengetahui apakah pertanyaan yang diajukan terhadap responden akan memberikan jawaban yang cenderung konsisten. Uji reliabilitas pada penelitian ini dilakukan pada variabel kepuasan konsumen fasilitas dan pelayanan nilai koefisien korelasi product moment lebih besar daripada nilai r dalam tabel pada α = 5. Hasil uji reliabilitas terhadap kedua variabel tersebut dapat dilihat pada tabel 4.9 berikut : Tabel 4.9 Hasil Uji Reliabilitas Variabel Alpha Kesimpulan Fasilitas X 1 0.8712 Reliabel Pelayanan X 2 0.9020 Reliabel Kepuasan Konsumen Y 0.7350 Reliabel Sumber: Lampiran 5, diolah Dari tabel 4.9 dapat dilihat bahwa variabel kepuasan konsumen Fasilitas, Pelayanan mempunyai nilai koefisien korelasi product moment yang lebih besar dari r tabel, sehingga semua variabel tersebut dinyatakan reliabel.

4.4. Hasil uji asumsi klasik

4.4.1 Uji Normalitas

Uji normalitas berujuan untuk menguji apakah model regresi variabel terikat dan variabel bebas keduanya mempunyai distribusi normal ataukah tidak. Berdasarkan hasil perhitungan uji kolmogorov smirnov terhadap residual regresi dengan menggunakan program SPSS diperoleh hasil sebagai berikut : 70 Tabel 4.10 Hasil Uji Normalitas Model One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test 100 ,0000000 ,43402135 ,064 ,055 -,064 ,642 ,804 N Mean Std. Deviation Normal Parameters a,b Absolute Positive Negative Most Extreme Differences Kolmogorov-Smirnov Z Asymp. Sig. 2-tailed Unstandardiz ed Residual Test distribution is Normal. a. Calculated from data. b. Langkah-langkah pengujian : 1. Hipotesa : H : Residual regresi berdistribusi normal H 1 2. Statistik uji : nilai Kolmogorov Smirnov : Residual regresi tidak berdistribusi normal 3. Kritera penerimaan dan penolakan hipotesis yaitu : a. Bila siginifikansi α , maka H ditolak b. Bila signifikansi α, maka H 4. Ti ngkat kesalahan α yang digunakan adalah sebesar 5 atau 0,05 diterima. 5. Besarnya signifikansi adalah sebesar untuk variabel Fasilitas dan Pelayanan kerja adalah sebesar 0.804. 6. Keputusan : karena signifikansi lebih dari α, maka H Karena nilai signifikansi lebih dari α maka disimpulkan bahwa residual berdistribusi normal. Maka asumsi normalitas terpenuhi. diterima, yang berarti residual regresi berdistribusi normal. 71

4.4.2 Multikolinieritas

Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen. Menguji adanya multikolinieritas dapat dilihat dari nilai VIF Variance Inflation Factor. Jika nilai VIF lebih besar dari 10, maka variabel tersebut mempunyai persoalan multikolinieritas dengan variabel bebas yang lainnya, sedangkan jika nilai VIF lebih kecil dari 10, maka variabel tersebut tidak memiliki persoalan dengan multikolinieritas. Hasil perhitungan nilai VIF Variance Inflation Factor dan matrik korelasi dari variabel independen dapat dilihat pada tabel berikut ini: Tabel 4.11 Nilai Variance Inflation Variabel Bebas Variabel Nilai VIF Fasilitas X 1 1.166 Pelayanan X 2 1.166 Sumber: Lampiran 6, diolah Dan hasil perhitungan multikolinearitas dengan melihat nilai VIF, dapat ketahui bahwa untuk semua variabel mempunyai nilai VIF di bawah angka 10. Sehingga hasil uji multikolinearitas dengan menghitung matrik korelasi dan VIF menunjukkan tidak adanya multikolinearitas antar variabel bebas, karena nilai VIF dibawah angka 10. 72

4.4.3 Heterokedastisitas

Berikut adalah gambar terjadi tidaknya heterokedastisitas : Gambar 4.1 Uji Heterokedastisitas Scatterplot Dependent Variable: Kepuasan Kon Regression Standardized Predicted Value 3 2 1 -1 -2 -3 R egr essi on S tude nt ize d R esi d ual 3 2 1 -1 -2 -3 -4 Dari gambar 4.1 diketahui bahwa plot atau titik-titik tidak membentuk suatu pola tertentu sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heterokedastisitas.

4.4.4 Uji Autokorelasi

Uji autokorelasi adalah untuk melihat apakah antara anggota pengamatan dalam variabel-variabel bebas yang sama memiliki keterkaitan satu sama lainnya. Jika ada, maka model kurang akurat dalam memprediksi. Untuk mendeteksi terjadinya autokorelasi dilakukan dengan membandingkan antara nilai Durbin Watson hitung dengan nilai Durbin Watson tabel. 73 Tabel 4.12 Nilai Durbin Watson Model Summary b 1,784 a Model 1 Durbin-W atson Predictors: Constant, Pelayanan X2, Fasilitas X1 a. Dependent Variable: Kepuasan Konsumen Y b. Sumber: Lampiran 6, diolah Berdasarkan hasil non autokorelasi atau uji Durbin-Watson diperoleh nilai D-W sebesar 1.784 d = 1784. Karena d = 1.784 d u

4.5. Hasil Analisis Regresi Linear Berganda

= 1.709 maka tidak terdapat autokorelasi. Berdasarkan dari hasil perhitungan diperoleh persamaan regresi linier berganda pada tabel 4.13. Tabel 4.13 Hasil Analisis Regresi Linier Berganda Model Unstandardized Coefficients t hitung Sig B Std. Error Constant 0.373 0.352 1.060 0.292 Fasilitas X 1 0.546 0.078 7.048 0.000 Pelayanan X 2 0.473 0.100 4.741 0.000 R = 0.734 R Square = 0.539 F Hitung = 56.813 Sig. = 0.000 F tabel = df: 297 ; α = 2 = 3.09 t tabel = df:97 ; α=52 = 1.9847 Sumber: Lampiran 7, Data Diolah Berdasarkan hasil perhitungan tersebut diatas, diperoleh persamaan regresi linier berganda sebagai berikut : 74 Interprestasi dari model regresi diatas adalah sebagai berikut : 1. Konstanta a yang dihasilkan sebesar 0.373 menunjukkan bahwa besarnya nilai Kepuasan Konsumen Y sebesar 0.373 jika Fasilitas X 1 dan Pelayanan X 2 2. Nilai koefisien Fasilitas β adalah konstan. 1 sebesar 0.546 menunjukkan bahwa jika variabel Fasilitas X 1 3. Nilai koefisien Pelayanan β ditingkatkan, maka akan mengakibatkan peningkatan Kepuasan Konsumen sebesar 0.546 dengan asumsi variabel lain konstan. 2 sebesar 0.473 menunjukkan bahwa jika variabel Pelayanan X 2 4. e ditingkatkan, maka akan mengakibatkan peningkatan Kepuasan Konsumen sebesar 0.473, dengan asumsi variabel lain konstan. i menunjukkan faktor pengganggu di luar model yang diteliti.

4.5.1. Analisis Koefisien Korelasi Koefisien Determinasi

Tabel 4.14 Koefisien Korelasi Dan Koefisien Determinasi Model Summary b ,734 a ,539 ,530 ,43847 Model 1 R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Predictors: Constant, Pelayanan X2, Fasilitas X1 a. Dependent Variable: Kepuasan Konsumen Y b. Sumber: Lampiran 7, Data Diolah Y = 0.373 + 0.546 X 1 + 0.473 X 2 + e i 75 Nilai koefisien korelasi R menunjukkan seberapa erat hubungan antara variabel bebas Fasilitas X 1 , Pelayanan X 2 , dengan variabel tak bebas Kepuasan Konsumen Y, besarnya nilai koefisien korelasi adalah 0.734. Nilai tersebut menunjukkan bahwa hubungan variabel Fasilitas X 1 , Pelayanan X 2 , dengan variabel Kepuasan Konsumen Y adalah sangat erat atau sangat kuat yaitu sebesar 73.4. Nilai koefisien determinasi atau R 2 digunakan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel tak bebas Y yaitu variabel Kepuasan Konsumen. Hasil dari perhitungan SPSS diperoleh nilai R 2

4.5.2. Pengujian Hipotesis

= 0.539 yang berarti bahwa sebesar 53.9 Kepuasan Pelanggan dapat dijelaskan oleh variabel fasilitas dan pelayanan. Sedangkan sisanya 46.1 dipengaruhi oleh variabel lain diluar model yang diteliti. Sehubungan dengan perumusan masalah dan hipotesis penelitian yang diajukan sebagaimana diuraikan pada bagian sebelumnya, maka dapat dijelaskan bahwa variabel-variabel yang mempunyai hubungan Kepuasan Konsumen Y adalah Fasilitas X 1 dan Pelayanan X 2

4.5.2.1. Uji F Uji Simultan

. Uji Simultan uji F menunjukkan bahwa seluruh variabel bebas yang terdiri dari Fasilitas X 1 dan Pelayanan X 2 , pengaruh signifikan secara nyata terhadap variabel terikat Kepuasan Konsumen. 76 Tabel 4.15 Hasil Perhitungan Uji F Model Anova Sum of Squares Df Mean Square F hit Regression 21.846 2 10.923 56.813 Residual 18.649 97 0.192 Total 40.495 99 Sumber: Lampiran 7, Data Diolah Langkah-langkah pengujian : 1. Hipotesis H : b 1 = b 2 = 0 artinya variabel X 1 , dan X 2 , , tidak memberikan pengaruh terhadap variabel terikat Y. H 1 : b 1 ≠ b 2 ≠0 artinya variabel X 1 , dan X 2 2. Besarnya nilai , memberikan pengaruh terhadap variabel terikat Y. F tabel = F α df regresi, df residual= F α k, n – k – 1 F tabel = F 0.05 3. Daerah kritis atau daerah penolakan 2, 97 = 3.09 Bila F hitung ≥ F tabel maka H ditolak Bila F hitung F tabel maka H 4. F diterima hitung = 56.813 77 Gambar 4.2 Daerah Penerimaan H 1 dan Penolakan H Uji F 5. Kesimpulan Karena F hitung ≥ F tabel yaitu 56.813 ≥ 3.09, maka H

4.5.2.2. Uji t Uji Parsial

ditolak pada tingkat signifikansi 5 sehingga dapat diambil kesimpulan bahwa semua variabel bebas variabel Fasilitas dan Pelayanan berpengaruh secara signifikan terhadap variabel terikat Y Kepuasan Konsumen. Untuk menguji hipotesis digunakan uji t yang menunjukkan pengaruh secara parsial dari masing-masing variabel bebas terhadap variabel terikat tak bebas. Pada tahapan ini dilakukan pengujian terhadap pengaruh variabel bebas yang terdapat pada model yang terbentuk untuk mengetahui apakah variabel bebas X yang ada dalam model secara parsial mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel terikat Y. Daerah Penerimaan H 1 3.09 Daerah Penolakan H o 56.813 78 Tabel 4.16 Hasil Perhitungan Uji t Model Anova t hitung t tabel Fasilitas X 1 7.048 1.9847 Pelayanan X 2 4.741 1.9847 Sumber: Lampiran 7, Data Diolah a. Uji Parsial Antara Variabel Fasilitas X 1 Untuk menguji hipotesis digunakan uji t yang menunjukkan pengaruh secara parsial variabel Fasilitas X Terhadap Kepuasan Konsumen Y 1 • H terhadap variabel Kepuasan Konsumen Y. Hipotesis : : β 1 = 0 Artinya, variabel Fasilitas X 1 H tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel Kepuasan Konsumen 1 : β 1 ≠ 0 Artinya, variabel Fasilitas X 1 • α = 0,052 = 0.025 dengan df n - k - 1 = 97 dimana t mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel Kepuasan Konsumen tabel • t = 1.9847 hitung = 7.048 79 Gambar 4.3 Kriteria Daerah Penerimaan Atau Penolakan Variabel X 1 • Kesimpulan : Berdasarkan perhitungan diperoleh t hitung sebesar 7.048 lebih besar dari t tabel sebesar 1.9847 maka H ditolak pada tingkat signifikansi 5 sehingga kesimpulannya secara parsial variabel Fasilitas X 1

b. Uji Parsial Antara Variabel Pelayanan X

mempunyai pengaruh signifikan terhadap Kepuasan Pelanggan. 2 Untuk menguji hipotesis digunakan uji t yang menunjukkan pengaruh secara parsial variabel Pelayanan X Terhadap Variabel Kepuasan Konsumen Y 2 • H terhadap variabel Kepuasan Konsumen Y. Hipotesis : : β 2 = 0 Artinya, variabel Pelayanan X 2 H tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel Kepuasan Konsumen 1 : β 2 ≠ 0 Artinya, variabel Pelayanan X 2 mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel Kepuasan Konsumen 7.048 1.9847 Daerah penolakan H Daerah penolakan H Daerah penerimaan H 1 -1.9847 80 • α = 0,052 = 0.025 dengan df n - k - 1 = 97 dimana t tabel • t = 1.9847 hitung = 4.741 Gambar 4.4 Kriteria Daerah Penerimaan Atau Penolakan Variabel X 2 • Kesimpulan : Berdasarkan perhitungan diperoleh t hitung sebesar 4.741 lebih besar dari t tabel sebesar 1.9847 maka H ditolak pada tingkat signifikansi 5 sehingga kesimpulannya secara parsial variabel Pelayanan X 2

4.5.3. Koefisien Korelasi Parsial

mempunyai pengaruh signifikan terhadap Kepuasan Konsumen. Nilai korelasi parsial r menunjukkan berapa erat hubungan antara variabel bebas yang meliputi variabel Fasilitas X 1 , dan Pelayanan X 2 , parsial terhadap variabel terikat Kepuasan Konsumen. 4.741 1.9847 Daerah penolakan H Daerah penolakan H Daerah penerimaan H 1 -1.9847 81 Tabel 4.17 Nilai Koefisien Korelasi Parsial Variable r r 2 Dalam Persentase Fasilitas X 1 0.582 0.3387 33.87 Pelayanan X 2 0.434 0.1883 18.83 Sumber: Lampiran 7, Data Diolah Berdasarkan data yang didapat dilihat pada Tabel 4.14 diatas, terlihat bahwa nilai koefisien determinasi r 2 terbesar adalah untuk variabel Fasilitas X 1 sebesar 33.87, artinya secara parsial variabel Fasilitas X 1 memberikan pengaruh yang paling dominan terhadap Kepuasan Konsumen dengan nilai prosentase hubungan sebesar 33.87. Sedangkan yang memberikan pengaruh yang terkecil terhadap Kepuasan Konsumen adalah variabel Pelayanan X 2

4.6. Interpretasi

yaitu sebesar 18.83. Berdasarkan hasil perhitungan dengan analisis regresi linear berganda diperoleh persamaan regresi model di bawah ini: Y = 0.373 + 0.546 X 1 + 0.473 X 2 + e Dari nilai perolehan persamaan regresi model diketahui bahwa variabel Fasilitas X i 1 , dan Pelayanan X 2 menunjukkan nilai koefisien regresi positif, hal tersebut menunjukkan adanya arah positif atau hubungan searah dari variabel Fasilitas, dan Pelayanan terhadap Kepuasan Konsumen. Hal ini dapat diartikan bahwa jika semakin meningkat Fasilitas, dan Pelayanan maka Kepuasan Konsumen akan semakin meningkat, begitu pula sebaliknya jika semakin 82 menurun Fasilitas, dan Pelayanan maka Kepuasan Konsumen akan semakin menurun.

a. Hasil uji F Uji Simultan

Hasil analisis menunjukkan Fasilitas X 1 , dan Pelayanan X 2 secara simultan secara bersama-sama berpengaruh secara signifikan terhadap Kepuasan Konsumen Y. Hal ini diketahui dari hasil uji F yang menunjukkan bahwa nilai F hitung 56.813 dan dengan probabilitas kesalahan model yang diuji adalah 0,000 yang berarti probabilitas lebih kecil dari tingkat signifikansi 0,05, sehingga pengaruh seluruh variabel independen Fasilitas, dan Pelayanan terhadap variabel dependennya Kepuasan Konsumen adalah bermakna. Dengan demikian hipotesis pertama penelitian yang berbunyi “Apakah variabel Fasilitas, dan Pelayanan secara simultan berpengaruh terhadap Kepuasan Konsumen” adalah terbukti. Seluruh variabel independen atau variabel bebas berpengaruh atau dapat menjelaskan variasi dari variabel terikat sebesar 53.9. Hal ini dibuktikan dengan melihat nilai koefisien determinasi R Square sebesar 0.539 dari hasil analisis regresi linier berganda dalam lampiran, sedangkan sisanya yaitu 46.1 adalah dipengaruhi oleh faktor-faktor lain di luar model. Angka koefisien korelasi R menunjukkan hubungan keterikatan antara variabel bebas Fasilitas, dan Pelayanan secara bersama-sama terhadap Kepuasan Konsumen pada warnet Zoe Net di Surabaya Y sangat kuat karena menunjukkan angka sebesar 0.734. 83

b. Hasil uji t Uji Parsial

1. Variabel fasilitas X