34 2.
Jika tidak ada pola yang jelas, seperti titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi
heteroskedastisitas.
3.6.4 Uji Regresi Linier Berganda
Analisis ini untuk mengetahui arah hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen apakah masing-masing variabel
independen berhubungan positif atau negatif dan untuk memprediksi nilai dari variabel dependen apabila nilai variabel independen mengalami kenaikan
atau penurunan.
Persamaan regresi linear berganda sebagai berikut: Y’ = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+e Keterangan:
Y’ = Kualitas pelayanan kesehatan
X
1
= Kemampuan pegawai X
2
= Kepuasan masyarakat a
= Konstanta nilai Y’ apabila X
1
, X
2
…..X
n
= 0 b
= Koefisien regresi nilai kenaikan atau penurunan
e = error 3.6.5 Uji Hipotesis
3.6.5.1 Uji Signifikansi Individual Uji t
Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruhsatu variabel penjelasindependen secara individual dalam
menerangkan variasi variabel dependen. Uji statistik t digunakan untuk
Universitas Sumatera Utara
35 menemukan pengaruh paling dominan antara masing-masing variabel
independen untuk menjelaskan variabel dependen dengan tingkat significant level 0,05 α=5. Penerimaan atau penolakan hipotesis
dilakukan dengan kriteria sebagai berikut:
1 Jika nilai signifikan 0,05 maka hipotesis ditolak koefisien
regresi tidak signifikan. Hal ini berarti bahwa secara parsial variabel independen tersebut tidak mempunyai pengaruh yang
signifikan terhadap variable dependen. 2
Jika nilai signifikan ≤ 0,05 maka hipotesis diterima koefisien regresi signifikan. Hal ini berarti secara parsial variabel
independen tersebut mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen.
3.6.5.2 Uji Signifikansi Simultan Uji F
Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variable independen atau bebas yang dimasukkan dalam model
mempunyai pengaruh secara
bersama-sama terhadap variabel
dependenterikat. Untuk menguji hipotesis ini digunakan statistik F
dengan criteria pengambilan keputusan sebagai berikut:
1 Quick look: bila nilai F lebih besar dari pada 4 maka Ho dapat
ditolak pada derajat kepercayaan 5. Dengan kata lain kita menerima hipotesis alternatif, yang menyatakan bahwa semua
variable independen secara serentak dan signifikan mempengaruhi variabel dependen.
Universitas Sumatera Utara
36 2
Membandingkan nilai F hasil perhitungan dengan nilai F menurut tabel. Bila nilai F hitung lebih besar dari pada nilai F tabel, maka
Ho ditolak dan menerima Ha Ghozali, 2011:98.
3.6.5.3 Koefisien Determinan R
2
Koefisien determinasi R² pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model variabel independen dalam menerangkan variasi
variabel dependen. Dalam output SPSS, koefisien determinasi terletak pada Model Summaryb. Jika nilai R² = 0 maka tidak ada sedikitpun
presentase pengaruh yang diberikan variabel independen terhadap variable dependen. Sebaliknya R² = 1 maka presentase pengaruh yang
diberikan variabel independen terhadap variabel dependen adalah sempurna atau variasi variabel independen yang digunakan dalam
model menjelaskan 100 variabel variasi variabel dependen. Adjusted R Square
adalah nilai R Square yang telah disesuaikan. Menurut Santoso 2001 bahwa untuk regresi dengan lebih dari dua variabel
independen digunakan Adjusted R² sebagai koefisisen determinasi. Sedangkan Standard Error of the Estimate adalah suatu ukuran
banyaknya kesalahan model regresi dalam memprediksi nilai Y Priyatno, 2013:120.
Universitas Sumatera Utara
37
BAB 1V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1 Gambaran Umum Responden
Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh masyarakat Kelurahan Tebing Tinggi Kota yang berusia 15-64 tahun. Sampel yang digunakan adalah masyarakat
kelurahan tebing tinggi kota yang pernah berobat di puskesmas pasar gambir sebanyak 50 orang. Gambaran umum responden yang menjadi objek penelitian ini
dapat menjadi 3 kategori:
4.1.1 Responden Berdasarkan Umur Responden
Gambaran Umum Responden berdasarkan usia dapat dilihat dari hasil pemetaan responden dengan program SPSS berikut ini. Berdasarkan table di
bawah dapat dilihat responden berusia 16-59 tahun, dan yang memiliki frekuensi terbanyak usia 36 tahun 6 kemudian usia 30, 32, 34, 40, 45
masing-masing memiliki persentase 3, usia 16, 19, 21, 33, 35, 37, 38, 39, 49, 55 masing-masing memiliki persentase 2 dan sisanya 1 untuk usia
29,41, 42, 43, 44, 48, 50, 54, 59 tahun.
Tabel 4.1 Umur Responden
Frequency Percent
Valid Percent
Cumulative Percent
Frequency 50
50.0 50.0
50.0 16 Tahun
2 2.0
2.0 52.0
19 Tahun 2
2.0 2.0
54.0 21 Tahun
2 2.0
2.0 56.0
29 Tahun 1
1.0 1.0
57.0 30 Tahun
3 3.0
3.0 60.0
32 Tahun 3
3.0 3.0
63.0
Universitas Sumatera Utara
