Uji Kesesuaian Model Uji Asumsi Klasik i. Uji Normalitas Data

Tabel 4.43. Koefisien Multi Regressi Linier Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 Constant -.594 .192 -3.092 .003 MUTU .352 .062 .382 5.721 .000 SISTEM .245 .075 .225 3.274 .001 KEBIJAK .396 .066 .417 5.966 .000 a Dependent Variable: PUAS Dari Tabel 4.43 dapat dilihat koefisien untuk tiap-tiap faktor sehingga dapat dirumuskan persamaan multi regressi linier sebagai berikut: Kepuasan=-0.594+0.352 Mutu Pelayanan+0.245 Sistem Pelayanan+0.396 Kebijakan Karena nilai Sig untuk ketiga faktor 0.05 maka ketiga faktor adalah signifikan untuk tingkat signifikansi α = 0.05. Dari ketiga faktor yang mempengaruhi kepuasan pemohon paspor, dapat dilihat bahwa faktor yang paling mempengaruhi secara berurutan adalah kebijakan 0.396, diikuti mutu pelayanan 0.352 dan sistem pelayanan 0.245.

c. Uji Kesesuaian Model

Kesesuaian dari model yang terbentuk dapat dilihat dari Lampiran 2 dan dirangkum pada Tabel 4.44. Tabel 4.44. Uji Kesesuaian Model Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 24.409 3 8.136 68.724 .000a Residual 11.366 96 .118 Total 35.775 99 a Predictors: Constant, KEBIJAK, MUTU, SISTEM b Dependent Variable: PUAS p d f Machine I s a pdf w rit er t ha t produces qua lit y PDF files w it h ea se Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, if you can print from a windows application you can use pdfMachine. Get yours now Universitas Sumatera Utara Dari Tabel 4.44 dapat dilihat bahwa nilai sig 0.000 0.05 α maka model regressi linier yang menunjukkan pengaruh mutu pelayanan, sistem pelayana, kebijakan pelayanan terhadap kepuasan pemohon, berbentuk Multi Regressi Linier dapat diterima untuk tingkat signifikansi α 5 dapat diterima.

d. Uji Asumsi Klasik i. Uji Normalitas Data

Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual berdistribusi normal. Seperti diketahui bahwa uji t dan F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal. Untuk mengetahui apakah data berdistribusi normal atau mendekati normal bisa dilakukan uji statistik non parametrik Kolmogorov-Smirnov yaitu dengan menggunakan tabel Kolmogorov-Smirnov Test. Adapun hasil pengujian dengan menggunakan Kolmogorov-Smirnov Test dapat dilihat pada Tabel 4.45: Tabel 4.45. One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test PUAS N 100 Normal Parametersa,b Mean 2.0179 Std. Deviation .60113 Most Extreme Differences Absolute .117 Positive .117 Negative -.109 Kolmogorov-Smirnov Z 1.167 Asymp. Sig. 2-tailed .131 a Test distribution is Normal. b Calculated from data. p d f Machine I s a pdf w rit er t ha t produces qua lit y PDF files w it h ea se Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, if you can print from a windows application you can use pdfMachine. Get yours now Universitas Sumatera Utara Diketahui bahwa nilai kolmogorov -smirnov Z sebesar 0.542 dan nilai asymp.Sig. 2-tailed 0.131 α 0.05, maka data adalah benar berdistribusi secara normal. ii. Uji Multikolonieritas Pada regresi linier berganda selain dilakukan uji normalitas juga perlu diadakan pengujian yang berkaitan dengan multikolonieritas, karena hal tersebut mempengaruhi bias tidaknya kesimpulan satu analisa regresi berganda. Multikolonieritas adalah kejadian yang menginformasikan terjadinya hubungan antara variabel-variabel bebas dan hubungan yang terjadi cukup besar. Hal ini menyebabkan koefisien-koefisien menjadi tidak dapat ditaksir dan nilai standard eror setiap koefisien regresi menjadi tak terhingga. Terdapat beberapa cara yang dapat dilakukan untuk mendeteksi multikolonieritas antara lain: a. Dengan melakukan analisis korelasi diantara variabel bebasnya apakah terdapat multikolonieritas diantara variabel bebas. b. Dengan melihat toleransi variabel dan Variance Inplation Factor VIF Jika VIF 5 maka diduga mempunyai persoalan multikolinieritas. Jika VIF 5 maka tidak terdapat multikolinieritas. p d f Machine I s a pdf w rit er t ha t produces qua lit y PDF files w it h ea se Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, if you can print from a windows application you can use pdfMachine. Get yours now Universitas Sumatera Utara Dari perhitungan pada Lampiran 2 diperoleh hasil sebagai berikut: Tabel 4.46. Nilai Variance Inplation Factor VIF Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 Constant -.594 .192 MUTU .352 .062 .382 .504 .329 SISTEM .245 .075 .225 .317 .188 KEBIJAK .396 .066 .417 .520 .343 a Dependent Variable: PUAS Sumber: Diolah dengan SPSS 2008 Dari Hasil perhitungan nilai Variance Inflation Factor menunjukkan tidak ada variabel independen yang memiliki nilai VIF lebih dari 5. Jadi dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolinieritas antara variabel independen dalam model regresi, sehingga model regresi layak dipakai untuk memprediksikan kepuasan pemohon. iii. Uji Heteroskedastisitas Uji Heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam sebuah regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual suatu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varians dari residual ke residual lain tetap maka disebut homokedastisitas dan jika varians berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas Ghozali, 2003. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya gejala heteroskedastisitas dalam regresi linier dapat digunakan residual yang berupa grafik, dengan dasar pengambilan keputusan jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk suatu pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar, kemudian menyempit maka telah terjadi heteroskedastisitas. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar p d f Machine I s a pdf w rit er t ha t produces qua lit y PDF files w it h ea se Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, if you can print from a windows application you can use pdfMachine. Get yours now Universitas Sumatera Utara di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y maka tidak terjadi heteroskedastisitas Santoso, 2000. Pada hasil pengolahan data dengan menggunakan SPSS 15, jelas terlihat bahwa pola penyebaran titik-titik di atas dan di bawah 0 pada sumbu Y tidak membentuk pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar, kemudian menyempit, maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas. Hasil pengolahan datanya dapat dilihat pada gambar berikut: Regression Studentized Deleted Press Residual 4 2 -2 R eg re ss io n S ta n d ar d iz ed P re d ic te d V al u e 2 1 -1 -2 -3 Scatterplot Dependent Variable: PUAS Gambar 4.2. Uji Heteroskedastisitas p d f Machine I s a pdf w rit er t ha t produces qua lit y PDF files w it h ea se Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, if you can print from a windows application you can use pdfMachine. Get yours now Universitas Sumatera Utara

4.4. Pembahasan