4. Pada Pernyataan keempat saya merasa puas dengan kompetensi
yang dimiliki oleh tenaga medis di RSUD Dr. Pirngadi , sebanyak 15 orang responden 15 menyatakan kurang setuju, 50 orang responden
4650 menyatakan setuju dan 35 orang responden 35 menyatakan sangat setuju. Dari perhitungan tersebut diketahui bahwa
responden paling banyak menyatakan setuju bahwa pasien merasa puas dengan kompetensi yang dimiliki oleh tenaga medis di RSUD Dr.
Pirngadi.
4.2.3 Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik digunakan untuk melihat atau menguji apakah suatu modek layak atau tidak digunakan dalm penelitian. Uji asumsi
klasik yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
4.2.3.1 Uji Normalitas
Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah suatu distribusi sebuah data mengikuti atau mendekati normal, yakni distribusi data dengan
bentuk lonceng dan distribusi tidak menceng kiri atau ke kanan. Uji normalitas dilakukan dengan menggunakan pendekatan histogram,
pendekatan grafik, pendekatan kolmograv-semirnov. Dengan menggunkan tingkat signifikansi 5 0,05 maka Asymp.sig 2-tailed di atas signifikansi
5 0,05 artinya variabel residual berdistribusi normal.
Universitas Sumatera Utara
1. Pendekatan Histogram
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS 2013
Gambar 4.1 Histogram Uji normalitas
Gambar 4.1 diatas terlihat bahwa variabel berdistribusi normal, hal ini ditunjukkan oleh distribusi data yang berbentuk lonceng dan distribusi data
tersebut tidak menceng ke kiri maupun menceng ke kanan.
Universitas Sumatera Utara
2. Pendekatan Grafik
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS 2013
Gambar 4.2 Normal P-P Plot Uji Normalitas
Gambar 4.2 di atas, terlihat titik-titik sebaran data mendekati garis diagonal. Hal ini berarti data berdistribusi normal.
Universitas Sumatera Utara
1. Pendekatan Kolmograv-Smirnov
Tabel 4.15 Hasil Uji Normalitas Pendekatan Kolmograv-Smirnov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized
Residual
N 100
Normal Parameters
a,,b
Mean .0000000
Std. Deviation .98375183
Most Extreme Differences
Absolute .103
Positive .103
Negative -.089
Kolmogorov-Smirnov Z 1.034
Asymp. Sig. 2-tailed .235
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Sumber : Hasil Pengolahan Data SPSS 2013 Tabel 4.15 di atas terlihat bahwa Asymp.Sig. 2 tailed adalah 0.235
dan di atas nilai signifikan, dengan kata lain variabel residual berdistribusi normal.
4.2.3.2 Uji Heteroskedastisitas
Metode ini digunakan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi terjadi kesamaan varians dari residual pada suatu
pengamatan ke pengamatan lainnya. Jika varians dari suatu residual suatu pengamatan ke pengamatan lainnya tetap, maka terjadi homoskedastisitas
Universitas Sumatera Utara
namun jika varians berbeda, maka disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang tidak terjadi heteroskedastisitas. Untuk
mengetahui ada tidaknya gejala heteroskedastisitas adalah dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik Scatterplot, jika ada pola tertentu
maka telah terjadi heteroskedastisitas pada model regresi. Untuk mengatasi kelemahan pengujian dengan grafik dapat
menggunakan pendekatan statistik dengan uji Glejser, Heteroskedastisitas tidak akan terjadi apabila tidak satupun variabel independen signifikan
secara statistik mempengaruhi variabel dependen nilai absolut Ut. Jika probabilitas signifikanya di atas tingkat kepercayaan 5 dapat
disimpulkan model regresi tidak mengarah adanya heteroskedastisitas.
Universitas Sumatera Utara
1. Pendekatan Grafik
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS 2013
Gambar 4.3 Scatterplot Uji Heteroskedastisitas
Gambar 4.3 grafik Scatterplot terlihat titik-titik menyebar secara acak dan tidak membentuk sebuah pola tertentu yang jelas, serta tersebar baik di atas
maupun di bawah angka nol pada sumbu Y. Hal ini berarti tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi, sehingga model regresi layak dipakai
untuk memprediksi kepuasaan pasien berdasarkan masukan variabel kualitas pelayanan.
Universitas Sumatera Utara
2. Pendekatan Statistik Uji Glejser
Tabel 4.16 Hasil Uji Glejser Heteroskedastisitas
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients
T Sig.
B Std. Error
Beta
1
Constant .252
1.120 .225
.823 Bukti Fisik
.268 .059
.032 4.540
.000 Kehandalan
.208 .066
.260 3.126
.002 Tanggapan
.232 .061
.269 3.797
.000 Jaminan
.149 .058
.180 2.575
.012 Empati
.096 .059
.094 1.625
.107 a. Dependent Variable: Kepuasan Pelanggan
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS 2013 Berdasarkan Tabel 4.16 menunjukkan tidak satupun variabel independen
kualitas pelayanan yang signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dependen absolut Ut AbsUt. Hal ini terlihat dari probabilitas signifikansinya
di atas tingkat kepercayaan 5 0,05. Jadi, dapat disimpulkan model regresi tidak mengarah adanya heteroskedastisitas.
4.2.3.3 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi di antara variabel independen. Model regresi
yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Adanya multikolinearitas dapat dilihat dari nilai Variance Inflation Factor
VIF atau tolerance value, kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya.
Universitas Sumatera Utara
Tolerance adalah mengukur variabilitas independen yang terpilih dan tidak dijelaskan oleh variabel independen lain. Nilai cutoff yang umum dipakai
untuk menunjukkan adanya multikolinearitas adalah apabila tolerance value 0,1 sedangkan VIF 5 sebaliknya apabila tolerance value 0,1 sedangkan
VIF 5 maka tidak terjadi multikolinearitas.
Tabel 4.17 Hasil Uji Multikolinearitas
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity
Statistics B Std. Error
Beta Tolerance
VIF 1 Constant
.252 1.120
.823 .823
Bukti Fisik .268
.059 .301
.000 .000
.609 1.643
Kehandalan .208
.066 .260
.002 .002
.387 2.581
Tanggapan .232
.061 .269
.000 .000
.537 1.863
Jaminan .149
.058 .180
.012 .012
.548 1.824
Empati .096
.059 .094
.107 .107
.796 1.256
a. Dependent Variable: Kepuasan Pasien
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS 2013
Pada Tabel 4.17 menunjukkan bahwa nilai tolerance variabel independen 0,1 dan nilai VIF variabel independen 5 maka dapat disimpulkan bahwa regresi ini
tidak terkena multikolinearitas.
4.2.3.4 Analisis Regresi Linear Berganda
Digunakan untuk mengetahui pengaruk antara variabel bebas bukti fisik X1, kehandalan X2, tanggapan X3, jaminan X4, empati X5
terhadap kepuasaan pelanggan sebagai variabel terikat Y.
Universitas Sumatera Utara
Perasamaan regresi linear berganda yang digunakan adalah: Y = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
+ b
4
X
4
+ b
5
X
5
+ e Dimana:
Y = Kepuasaan Pelanggan
a = Konstanta
b1-b5 = Koefisien regresi X
1
= Bukti Fisik tangible X
2
= Kehandalan reliability X
3
= Ketanggapan responsiveness X
4
= Jaminan assurance X
5
= Empati emphaty e
= Standard error
Berdasarkan pengujian menggunakan SPSS Statistics 16.0 for windows, maka hasil persamaan regresi linear berganda penelitian dapat dilihat pada
Tabel 4.18 sebagai berikut:
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.18 Hasil Regresi Linear Berganda
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients
T Sig.
B Std. Error
Beta
1
Constant .252
1.120 .225
.823 Bukti Fisik
.268 .059
.032 4.540
.000 Kehandalan
.208 .066
.260 3.126
.002 Tanggapan
.232 .061
.269 3.797
.000 Jaminan
.149 .058
.180 2.575
.012 Empati
.096 .059
.094 1.625
.107 a. Dependent Variable: Kepuasan Pelanggan
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS 2013 Tabel 4.18 diketahui kolom kedua Unstandardized coefficients
bagian B diperoleh nilai b1, variabel bukti fisik sebesar 0,268, nilai b2 variabel kehandalan sebesar 0,208, nilai b3 variabel tanggapan sebesar 0,232, variabel
jaminan sebesar 0,149 dan variabel empati sebesar 0,096 dan nilai konstanta a adalah 0,252, maka diperoleh persamaan regresi linear berganda sebagai
berikut: Y= 0,252 +0,268X1+0,208X2+0,232X3+0,149 X4+0,096 X5+ e
Berdasarkan persamaan diatas maka dapat diuraikan sebagai berikut: 1.
Konstanta a = 0,252, ini menunjukkan nilai konstan, dimana jika variabel X
1,
X
2,
X
3,
X
4,
X
5
= 0, maka kepuasaan pasien RSUD Dr. Pirngadi Medan Y 0,252. Artinya apabila RSUD Dr. Pirngadi Medan tidak meningkatkan
kualitas pelayanan maka tinggkat kepuasaan pasien tetap bernilai 0,252. 2.
Koefisien b
1
X
1
= 0,268 menunjukkan bahwa bukti fisik tangible berpengaruh positif terhadap kepuasaan pasien RSUD Dr. Pirngadi
Universitas Sumatera Utara
Medan. Sehingga apabila reliabilitas pada RSUD Dr. Pirngadi Medan dinaikkan sebesar satu satuan maka kepuasaan pasien bertambah sebesar
0,268. 3.
Koefisien b
2
X
2
= 0,208 menunjukkan bahwa kehandalan reliability berpengaruh positif terhadap kepuasaan pelanggan RSUD Dr. Pirngadi
Medan. Sehingga apabila daya tanggap RSUD Dr. Pirngadi Medan dibesarkan sebesar satu satuan maka kepuasaan pelanggan RSUD Dr.
Pirngadi Medan akan meningkat sebesar 0,208. 4.
Koefisien b
3
X
3
= 0,232 menunjukkan bahwa tanggapan responsiveness berpengaruh positif terhadap kepuasaan pelanggan pelanggan RSUD Dr.
Pirngadi Medan. Sehingga apabila tanggapan pada pelanggan RSUD Dr. Pirngadi Medan dinaikkan sebesar satu satuan maka kepuasaan pelanggan
bertambah sebesar 0,232. 5.
Koefisien b
4
X
4
= 0,149 menunjukkan bahwa jaminan assurance berpengaruh positif terhadap kepuasaan pelanggan RSUD Dr. Pirngadi
Medan. Sehingga apabila jaminan pada RSUD Dr. Pirngadi Medan dinaikkan sebesar satu satuan maka kepuasaan pelanggan bertambah
sebesar 0,149. 6.
Koefisien b
5
X
5
= 0,096 menunjukkan bahwa empati emphaty berpengaruh positif terhadap kepuasaan pelanggan RSUD Dr. Pirngadi
Medan. Sehingga apabila empati pada RSUD Dr. Pirngadi Medan dinaikkan sebesar satu satuan maka kepuasaan pelanggan bertambah
sebesar 0,096.
Universitas Sumatera Utara
4.2.3.5 Uji Hipotesis
Pengujian hipotesis dilakukan dengan uji signifikansi simultan Uji-f, uji signifikansi parsial Uji –t dan pengujian koefisien
Determinan.
4.2.3.5.1 Uji Signifikansi Simultan Uji-F
Menunjukkan apakah semua variabel bebas X yang dimasukkan model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel
terikat Y. Kriteria pengujian Uji-F adalah sebagai berikut:
H
o
: b1= b2 = b3 = b4 = b5 = 0 Artinya secara bersama-sama tidak terdapat pengaruh yang positif
dari seluruh dimensi variabel bebas X terhadap variabel terikat Y. H
a
: b1 ≠ b2 ≠ b3 ≠ b4 ≠ b5 ≠ 0
Artinya secara bersama-sama terdapat pengaruh yang positif dari seluruh dimensi variabel bebas X terhadap variabel terikat Y.
Krtiteria pengambilan keputusannya adalah sebagai berikut : H
o
diterima jika f
hitung
F
tabel
pada α = 5 H
a
diterima jika f
hitung
F
tabel
pada α = 5 Tingkat kesalahan α = 10 dan derajat kebebasan df = k-1; n-k
Derajat bebas pembilang = k-1 = 6-1 = 5 Derajat bebas penyebut = n-k = 100 – 6 = 94
Maka F tabel 0,05 5;94 = 2,30 Hasil Uji F dapat dilihat pada Tabel 4.19 sebagai berikut:
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.19 Hasil Uji Signifikan Simultan Uji-F
ANOVA
b
Model Sum of
Squares df
Mean Square F
Sig. 1
Regression 283.830
5 56.766
55.693 .000
a
Residual 95.810
94 1.019
Total 379.640
99 a. Predictors: Constant, Empati, Tanggapan, Bukti Fisik, Asuransi, Kehandalan
b. Dependent Variable: Kepuasan Pelanggan Sumber : Hasil Pengolahan SPSS 2013
Pada Tabel 4.19 hasil Uji-F maka dapat diperoleh F
hitung
= 55,6. Hal ini menunjukkan bahwa nilai F
hitung
F
tabel
yaitu 55,6 2,30 dengan demikian hipotesis H ditolak dan
H
a
diterima. Artinya secara bersama-sama variabel independen X
1,
X
2,
X
3,
X
4,
X
5,
yaitu berupa bukti fisik, kehandalan, tanggapan, jaminan, dan empati berpengaruh positif dan signifikan terhadap variabel kepuasaan pasien Y RSUD Dr. Pirngadi
Medan.
4.2.3.5.2 Uji Signifikansi Parsial Uji-t
Uji signifikansi parsial Uji-t menunjukkan seberapa besar pengaruh variabel bebas X secara individual terhadap variabel terikat
Y. Kriteria pengujiannya adalah sebagai berikut:
H
o
: b1= b2 = b3 = b4 = b5 = 0 Artinya secara bersama-sama tidak terdapat pengaruh yang positif dari
seluruh dimensi variabel bebas X terhadap variabel terikat Y. H
a
: b1 ≠ b2 ≠ b3 ≠ b4 ≠ b5 ≠ 0
Universitas Sumatera Utara
Artinya secara bersama-sama terdapat pengaruh yang positif dari seluruh dimensi variabel bebas X terhadap variabel terikat Y.
Krtiteria pengambilan keputusan : H
o
diterima jika f
hitung
F
tabel
pada α = 5 H
a
diterima jika f
hitung
F
tabel
pada α = 5 Hasil pengujiannya adalah:
Tingkat kesalahan α = 5 dan derajat kebebasan df = n-k N= jumlah sampel , n = 100
K= jumlah variabel yang digunakan , k = 6 Maka derajat bebas df = n-k = 100-6 = 94
Uji t yang digunakan adalah uji dua arah, maka t
tabel
yang digunakan adalah t
0,05
94 = 1,658 hasill uji-t dapat dilihat pada Tabel 4.20 sebagai berikut:
Tabel 4.20 Hasil Uji Signifikansi Parsial Uji-t
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients
T Sig.
B Std. Error
Beta
Constant .252
1.120 .225
.823 Bukti Fisik
.268 .059
.032 4.540
.000 Kehandalan
.208 .066
.260 3.126
.002 Tanggapan
.232 .061
.269 3.797
.000 Jaminan
.149 .058
.180 2.575
.012 Empati
.096 .059
.094 1.625
.107 a. Dependent Variable: Kepuasan Pelanggan
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS 2013
Universitas Sumatera Utara
Pada Tabel 4.20 diatas maka dapat dijelaskan : 1.
Variabel bukti fisik tangible berepengaruh secara positif dan signifikan terhadap kepuasaan pasien RSUD Dr. Pirngadi Medan. Hal
ini terlihat dari nilai signifikan reliabilitas 0,000 0,05, dan nilai t
hitung
4,450 nilai t
tabel
1,658 artinya jika ditingkatkan variabel bukti fisik sebesar satu satuan unit maka kepuasaan pasien akan meningkat
sebesar 0,268. 2.
Variabel kehandalan reliability berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap kepuasaan pasien RSUD Dr. Pirngadi Medan. Hal
ini terlihat dari nilai signifikan kehandalan 0,002 0,05 dan nilai t
hitung
3,126 nilai t
tabel
1,658 artinya jika ditingkatkan variabel kehandalan sebesar satu satuan unit maka kepuasaan pasien akan
meningkat sebesar 0,208. 3.
Variabel tanggapan responsiveness berpengaruh positif dan signifikan terhadap kepuasaan pasien RSUD Dr. Pirngadi Medan. Hal
ini terlihat dari nilai signifikan tanggapan 0,000 0,05 dan nilai t
hitung
3,797 nilai t
tabel
1,658 artinya jika ditingkatkan variabel tanggapan sebesar satu satuan unit maka kepuasaan pasien RSUD Dr.
Pirngadi Medan akan meningkat sebesar 0,232. 4.
Variabel jaminan assurance berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap kepuasaan pasien RSUD Dr. Pirngadi Medan. Hal
ini terlihat dari nilai signifikan reliabilitas 0,012 0,05, dan nilai t
hitung
2,575 nilai t
tabel
1,658 artinya jika ditingkatkan variabel jaminan
Universitas Sumatera Utara
sebesar satu satuan unit maka kepuasaan pasien RSUD Dr. Pirngadi Medan akan meningkat sebesar 0,149.
5. Variabel empati emphaty berpengaruh secara positif dan tidak
signifikan terhadap kepuasaan pasien RSUD Dr. Pirngadi Medan. Hal ini terlihat dari nilai signifikan bukti fisik 0,013 0,05, dan nilai t
hitung
1,625 nilai t
tabel
1,658 artinya walaupun ditingkatkan variabel reliabilitas sebesar satu satuan unit maka kepuasaan pasien RSUD
Dr. Pirngadi Medan tidak akan meningkat sebesar 0,096.
4.2.3.5.3 Pengujian Koefisien Determinan R
2
Pengujian Koefisien Determinan digunakan untuk mengukur seberapa besar kontribusi variabel bebas kualitas pelayanan terhadap
variabel terikat kepuasan pelanggan. Koefisien determinan berkisar antara nol sampai dengan satu 0 R
2
1. Jika R
2
semakin besar mendekati satu, maka dapat dikatakan bahwa pengaruh variabel bebas X yaitu
kualitas pelayanan adalah besar terhadap variabel terikat Y yaitu kepuasan pelanggan. Sebaliknya, jika R
2
semakin kecil mendekati nol, maka dapat dikatakan bahwa pengaruh variabel bebas X yaitu kualitas pelayanan
adalah kecil terhadap variabel terikat Y yaitu kepuasan pelanggan. Hasil pengujian koefisien determinasi menggunakan program SPSS
Statistics 16.0 for windows dapat terlihat pada Tabel 4.20 sebagai berikut :
Universitas Sumatera Utara
TABEL 4.21 Hasil Pengujian Koefisien Determinan R
2
Model Summary
b
Model R
R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1 .865
a
.748 .734
1.00958 a. Predictors: Constant, Empati, Tanggapan, Bukti Fisik, Asuransi, Kehandalan
b. Dependent Variable: Kepuasan Pelanggan Sumber : Hasil Pengolahan SPSS 2013
Tabel 4.21 di atas dapat dijelaskan sebagai berikut : 1.
Nilai R = 0,865 berarti hubungan antara bukti fisik, kehandalan, tanggapan, jaminan, dan empati terhadap kepuasan pelanggan
sebesar 86,5, artinya hubungannya erat. 2.
Nilai R Square sebesar 0,748 berarti sebesar 74,8 faktor – faktor kepuasan pelanggan dapat dijelaskan oleh bukti fisik, kehandalan,
tanggapan, jaminan, dan empati sedangkan sisanya dapat dijelaskan oleh faktor lain seperti promosi, tanggung jawab sosial, hubungan
masyarakat dan lain-lain. 3.
Nilai Adjusted R Square sebesar 0,734 berarti sebesar 73,4 faktor – faktor kepuasan pelanggan dapat dijelaskan oleh bukti fisik,
kehandalan, tanggapan, jaminan, dan empati sedangkan sisanya dapat dijelaskan oleh faktor – faktor lain seperti promosi, tanggung
jawab sosial, hubungan masyarakat dan lain-lain.
Universitas Sumatera Utara
4.3 Pembahasan
