Uji Variabel Uji Asumsi Klasik

4.8 Uji Asumsi Klasik

4.8.1 Uji Variabel

Uji variabel atau disebut uji F satu persatu digunakan untuk menguji satu per satu variabel yang terkait dengan penelitian. Uji F atau dapat disebut uji koefisien regresi dilakukan pada setiap variabel untuk meguji signifikansi pengaruh variabel independen terhadap variabel dependent. Uji Variabel satu per satu ini terdiri dari variabel tampilan fisik X 1 , keandalan X 2 , daya tanggapX 3 , jaminanX 4 , dan empati X 5 . A Variabel Tampilan Fisik X 1 Pengujian variabel satu per satu variabel yang terkait dengan penelitian. Uji variabel satu persatu ini adalah uji variabel tampilan fisik X 1 , terhadap kepuasan pelanggan. Hasil output model summary dari uji variabel tampilan fisik X 1 dapat dilihat pada Tabel 4.28. Tabel 4.28 Model Summary Variabel Tampilan Fisik Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .629 a .396 .392 .68729739 Sumber: Output olahan data dengan SPSS Tabel 4.28 menjelaskan mengenai ringkasan model, yang terdiri dari hasil nilai korelasi ganda R, koefisien determinasi R Squere, koefisien determinasi yang disesuaikan Adjusted R Squere dan ukuran kesalahan prediksi Std Error of the estimate. 1. R dalam regresi linier berganda menunjukkan nilai korelasi berganda, yaitu korelasi antara dua atau lebih variabel independen terhadap variabel dependen. Nilai R berkisar antara 0 sampai 1, jika mendekati 1 maka hubungan semakin erat, tetapi jika mendekati 0 maka hubungan semakin lemah. Angka R yang didapat adalah 0,629, artinya korelasi antara variabel tampilan fisik terhadap kepuasan pengunjung sebesar 62,9. 2. R Square R 2 atau kuadrat R, yaitu menunjukkan koefisien determinasi. Angka ini akan diubah dalam bentuk persen yang artinya persentase sumbangan pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. Nilai R 2 sebesar 0,396 artinya persentase sumbangan pengaruh variabel tampilan fisik sebesar 39,6 sedangkan 60,4 dipengaruhi oleh variabel lain. 3. Standart Error of the Estimate, merupakan ukuran kesalahan presiksi. Nilai dari Standart Error of the Estimate sebesar 0,68729739 yang artinya kesalahan yang dapat terjadi dalam memprediksi analisis kualitas pelayanan terhadap kepuasan pengunjung adalah sebesar 0,68729739. Tabel 4.29 ANOVA b Variabel Tampilan Fisik Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression 45.838 1 45.838 97.037 .000 a Residual 69.912 148 .472 Total 115.750 149 Sumber: Output olahan data dengan SPSS Pada Tabel 4.29 dijelaskan hasil uji F atau uji koefisienan regresi secara sama-sama. Uji F dilakukan untuk meguji signifikansi pengaruh variabel independen terhadap variabel dependent. Kepuasan pengunjung sebagai variabel independen sedangkan tampilan fisik sebagai variabel dependent. Nilai F hitung yang didapat sebesar 97,037. Tabel 4.30 Coefficients a Variabel Tampilan Fisik Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. B Std. Error Beta 1 Constant .974 .387 2.515 .013 Tampilan Fisik 1.070 .109 .629 9.851 .000 Sumber: Output olahan data dengan SPSS Output pada Tabel 4.30 ini menjelaskan tentang nilai koefisien, nilai hitung dan signifikansi. Langkah-langkah dalam melakukan uji F adalah: 1. Merumuskan hipotesis Ho : variabel tampilan fisik tidak berpengaruh terhadap kepuasan pengunjung. Ha : variabel tampilan fisik berpengaruh terhadap kepuasan pengunjung. 2. Menentukan F hitung Dari output yang diperoleh, F hitung sebesar 97,037 3. Menentukan F tabel F tabel dilihat dari tabel statistik terdapat pada lampiran pada tingkat signifikan 0,05 dengan df 1 jumlah variabel-1 =1, dan df 2 n-k-1 atau 150- 1-1 =148 n= jumlah data; k= jumlah variabel independen, hasil diperoleh untuk F tabel sebesar 3,91. 4. Kriteria Pengujian Jika F hitung ≤ F Tabel maka Ho diterima Jika F hitung F Tabel maka Ho ditolak 5. Membuat Kesimpulan Karena F hitung F tabel 97,037 3,91 maka Ho ditolak. Jadi variabel tampilan fisik berpengaruh terhadap kepuasan pengunjung. B Variabel Keandalan X 2 Pengujian variabel satu per satu variabel yang terkait dengan penelitian. Uji variabel satu persatu ini adalah uji variabel keandalan X 2 , terhadap kepuasan pelanggan. Hasil output model summary dari uji variabel keandalan X 2 dapat dilihat pada Tabel 4.31. Tabel 4.31 Model Summary Variabel Keandalan Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .521 a .271 .266 .75495166 Sumber: Output olahan data dengan SPSS Tabel 4.31 menjelaskan mengenai ringkasan model, yang terdiri dari hasil nilai korelasi ganda R, koefisien determinasi R Squere, koefisien determinasi yang disesuaikan Adjusted R Squere dan ukuran kesalahan prediksi Std Error of the estimate. 1. R dalam regresi linier berganda menunjukkan nilai korelasi berganda, yaitu korelasi antara dua atau lebih variabel independen terhadap variabel dependen. Nilai R berkisar antara 0 sampai 1, jika mendekati 1 maka hubungan semakin erat, tetapi jika mendekati 0 maka hubungan semakin lemah. Angka R yang didapat adalah 0,521, artinya korelasi antara variabel keandalan terhadap kepuasan pengunjung sebesar 52,1. 2. R Square R 2 atau kuadrat R, yaitu menunjukkan koefisien determinasi. Angka ini akan diubah dalam bentuk persen yang artinya persentase sumbangan pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. Nilai R 2 sebesar 0,271 artinya persentase sumbangan pengaruh variabel keandalan, sebesar 27,1 sedangkan 72,9 dipengaruhi oleh variabel lain. 3. Standart Error of the Estimate, merupakan ukuran kesalahan presiksi. Nilai dari Standart Error of the Estimate sebesar 0,75495166 yang artinya kesalahan yang dapat terjadi dalam memprediksi analisis kualitas pelayanan terhadap kepuasan pengunjung adalah sebesar 0,75495166. Tabel 4.32 ANOVA Variabel Keandalan Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression 31.397 1 31.397 55.087 .000 a Residual 84.353 148 .570 Total 115.750 149 Sumber: Output olahan data dengan SPSS Pada Tabel 4.32 dijelaskan hasil uji F atau uji koefisienan regresi secara sama-sama. Uji F dilakukan untuk meguji signifikansi pengaruh variabel independen terhadap variabel dependent. Kepuasan pengunjung sebagai variabel independen sedangkan keandalan sebagai variabel dependent. Nilai F hitung yang didapat sebesar 55,087. Tabel 4.33 Coefficients a Variabel Keandalan Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 Constant 2.164 .354 6.117 .000 Keandalan .774 .104 .521 7.422 .000 Sumber: Output olahan data dengan SPSS Output pada Tabel 4.33 ini menjelaskan tentang nilai koefisien, nilai hitung dan signifikansi. Langkah-langkah dalam melakukan uji F adalah: 1. Merusmuskan hipotesis Ho : Variabel keandalan tidak berpengaruh terhadap kepuasan pengunjung. Ha : Variabel keandalan berpengaruh terhadap kepuasan pengunjung. 2. Menentukan F hitung Dari output yang diperoleh, F hitung sebesar 55,087 3. Menentukan F tabel F tabel dilihat dari tabel statistik terdapat pada lampiran pada tingkat signifikan 0,05 dengan df 1 jumlah variabel-1 =1, dan df 2 n-k-1 atau 150- 1-1 =148 n= jumlah data; k= jumlah variabel independen, hasil diperoleh untuk F tabel sebesar 3,91. 4. Kriteria Pengujian Jika F hitung ≤ F Tabel maka Ho diterima Jika F hitung F Tabel maka Ho ditolak 5. Membuat Kesimpulan Karena F hitung F tabel 55,087 3,91 maka Ho ditolak. Jadi variabel keandalan berpengaruh terhadap kepuasan pengunjung. C Variabel Daya Tanggap X 3 Pengujian variabel satu per satu variabel yang terkait dengan penelitian. Uji variabel satu persatu ini adalah uji variabel daya tanggap X 3 , terhadap kepuasan pelanggan. Hasil output model summary dari uji variabel daya tanggap X 3 dapat dilihat pada Tabel 4.34. Tabel 4.34 Model Summary Variabel Daya Tanggap Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .717 a .514 .511 .61621302 Sumber: Output olahan data dengan SPSS Tabel 4.34 menjelaskan mengenai ringkasan model, yang terdiri dari hasil nilai korelasi ganda R, koefisien determinasi R Squere, koefisien determinasi yang disesuaikan Adjusted R Squere dan ukuran kesalahan prediksi Std Error of the estimate. 1. R dalam regresi linier berganda menunjukkan nilai korelasi berganda, yaitu korelasi antara dua atau lebih variabel independen terhadap variabel dependen. Nilai R berkisar antara 0 sampai 1, jika mendekati 1 maka hubungan semakin erat, tetapi jika mendekati 0 maka hubungan semakin lemah. Angka R yang didapat adalah 0,717, artinya korelasi antara variabel daya tanggap terhadap kepuasan pengunjung sebesar 71,7. 2. R Square R 2 atau kuadrat R, yaitu menunjukkan koefisien determinasi. Angka ini akan diubah dalam bentuk persen yang artinya persentase sumbangan pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. Nilai R 2 sebesar 0,514 artinya persentase sumbangan pengaruh variabel daya tanggap sebesar 51,4 sedangkan 48,6 dipengaruhi oleh variabel. 3. Standart Error of the Estimate, merupakan ukuran kesalahan presiksi. Nilai dari Standart Error of the Estimate sebesar 0,61621302 yang artinya kesalahan yang dapat terjadi dalam memprediksi analisis kualitas pelayanan terhadap kepuasan pengunjung adalah sebesar 0,61621302. Tabel 4.35 ANOVA b Variabel Daya Tanggap Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression 59.552 1 59.552 156.831 .000 a Residual 56.198 148 .380 Total 115.750 149 Sumber: Output olahan data dengan SPSS Pada Tabel 4.35 dijelaskan hasil uji F atau uji koefisienan regresi secara sama-sama. Uji F dilakukan untuk meguji signifikansi pengaruh variabel independen terhadap variabel dependent. Kepuasan pengunjung sebagai variabel independen sedangkan daya tanggap sebagai variabel dependent. Nilai F tabel yang didapat sebesar 156,831. Tabel 4.36 Coefficients a Variabel Daya Tanggap Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 Constant 1.192 .289 4.133 .000 Daya Tanggap .972 .078 .717 12.523 .000 Sumber: Output olahan data dengan SPSS Berdasarkan Output pada Tabel 4.36 ini menjelaskan tentang nilai koefisien, nilai hitung dan signifikansi. Langkah-langkah dalam melakukan uji F adalah: 1. Merusmuskan hipotesis Ho : variabel daya tanggap tidak berpengaruh terhadap kepuasan pengunjung. Ha : variabel daya tanggap berpengaruh terhadap kepuasan pengunjung. 2. Menentukan F hitung Dari output yang diperoleh, F hitung sebesar 156,831 3. Menentukan F tabel F tabel dilihat dari tabel statistik terdapat pada lampiran pada tingkat signifikan 0,05 dengan df 1 jumlah variabel-1 =1, dan df 2 n-k-1 atau 150- 1-1 =148 n= jumlah data; k= jumlah variabel independen, hasil diperoleh untuk F tabel sebesar 3,91. 4. Kriteria Pengujian Jika F hitung ≤ F Tabel maka Ho diterima Jika F hitung F Tabel maka Ho ditolak 5. Membuat Kesimpulan Karena F hitung F tabel 156,831 3,91 maka Ho ditolak. Jadi variabel daya tanggap berpengaruh terhadap kepuasan pengunjung. D Variabel Jaminan X 4 Pengujian variabel satu per satu variabel yang terkait dengan penelitian. Uji variabel satu persatu ini adalah uji variabel jaminan X 4 , terhadap kepuasan pelanggan. Hasil output model summary dari uji variabel jaminan X 4 dapat dilihat pada Tabel 4.37. Tabel 4.37 Model Summary Variabel Jaminan Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .641 a .411 .407 .67868077 Sumber: Output olahan data dengan SPSS Tabel 4.37 menjelaskan mengenai ringkasan model, yang terdiri dari hasil nilai korelasi ganda R, koefisien determinasi R Squere, koefisien determinasi yang disesuaikan Adjusted R Squere dan ukuran kesalahan prediksi Std Error of the estimate. 1. R dalam regresi linier berganda menunjukkan nilai korelasi berganda, yaitu korelasi antara dua atau lebih variabel independen terhadap variabel dependen. Nilai R berkisar antara 0 sampai 1, jika mendekati 1 maka hubungan semakin erat, tetapi jika mendekati 0 maka hubungan semakin lemah. Angka R yang didapat adalah 0,641, artinya korelasi antara variabel jaminan terhadap kepuasan pengunjung sebesar 64,1. 2. R Square R 2 atau kuadrat R, yaitu menunjukkan koefisien determinasi. Angka ini akan diubah dalam bentuk persen yang artinya persentase sumbangan pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. Nilai R 2 sebesar 0,411 artinya persentase sumbangan pengaruh variabel jaminan sebesar 41,1 sedangkan 58,9 dipengaruhi oleh variabel lain. 3. Standart Error of the Estimate, merupakan ukuran kesalahan presiksi. Nilai dari Standart Error of the Estimate sebesar 0,67868077 yang artinya kesalahan yang dapat terjadi dalam memprediksi analisis kualitas pelayanan terhadap kepuasan pengunjung adalah sebesar 0,67868077. Tabel 4.38 ANOVA b Variabel Jaminan Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression 47.580 1 47.580 103.299 .000 a Residual 68.170 148 .461 Total 115.750 149 Sumber: Output olahan data dengan SPSS Pada Tabel 4.38 dijelaskan hasil uji F atau uji koefisienan regresi secara sama-sama. Uji F dilakukan untuk meguji signifikansi pengaruh variabel independen terhadap variabel dependent. Kepuasan pengunjung sebagai variabel independen sedangkan jaminan sebagai variabel dependent. Nilai F tabel yang didapat sebesar 103,299. Tabel 4.39 Coefficients a Variabel Jaminan Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. B Std. Error Beta 1 Constant 1.852 .290 6.375 .000 Jaminan .813 .080 .641 10.164 .000 Sumber: Output olahan data dengan SPSS Output pada Tabel 4.39 ini menjelaskan tentang nilai koefisien, nilai hitung dan signifikansi. Langkah-langkah dalam melakukan uji F adalah: 1. Merusmuskan hipotesis Ho : variabel jaminan tidak berpengaruh terhadap kepuasan pengunjung. Ha : variabel jaminan berpengaruh terhadap kepuasan pengunjung. 2. Menentukan F hitung Dari output yang diperoleh, F hitung sebesar 103,299 3. Menentukan F tabel F tabel dilihat dari tabel statistik terdapat pada lampiran pada tingkat signifikan 0,05 dengan df 1 jumlah variabel-1 =1, dan df 2 n-k-1 atau 150- 1-1 =148 n= jumlah data; k= jumlah variabel independen, hasil diperoleh untuk F tabel sebesar 3,91. 4. Kriteria Pengujian Jika F hit ung ≤ F Tabel maka Ho diterima Jika F hitung F Tabel maka Ho ditolak 5. Membuat Kesimpulan Karena F hitung F tabel 103,299 3,91 maka Ho ditolak. Jadi variabel jaminan berpengaruh terhadap kepuasan pengunjung. E Variabel Empati X 5 Pengujian variabel satu per satu variabel yang terkait dengan penelitian. Uji variabel satu persatu ini adalah uji variabel empati X 5 , terhadap kepuasan pelanggan. Hasil output model summary dari uji variabel empati X 5 dapat dilihat pada Tabel 4.40. Tabel 4.40 Model Summary Variabel Empati Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .574 a .329 .325 .72423017 Sumber: Output olahan data dengan SPSS Tabel 4.40 menjelaskan mengenai ringkasan model, yang terdiri dari hasil nilai korelasi ganda R, koefisien determinasi R Squere, koefisien determinasi yang disesuaikan Adjusted R Squere dan ukuran kesalahan prediksi Std Error of the estimate. 1. R dalam regresi linier berganda menunjukkan nilai korelasi berganda, yaitu korelasi antara dua atau lebih variabel independen terhadap variabel dependen. Nilai R berkisar antara 0 sampai 1, jika mendekati 1 maka hubungan semakin erat, tetapi jika mendekati 0 maka hubungan semakin lemah. Angka R yang didapat adalah 0,547, artinya korelasi antara variabel empati terhadap kepuasan pengunjung sebesar 54,7. 2. R Square R 2 atau kuadrat R, yaitu menunjukkan koefisien determinasi. Angka ini akan diubah dalam bentuk persen yang artinya persentase sumbangan pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. Nilai R 2 sebesar 0,329 artinya persentase sumbangan pengaruh variabel empati, daya tanggap, keandalan, jaminan dan tampilan fisik sebesar 32,9 sedangkan 67,1 dipengaruhi oleh variabel lain. 3. Standart Error of the Estimate, merupakan ukuran kesalahan presiksi. Nilai dari Standart Error of the Estimate sebesar 0,72423017 yang artinya kesalahan yang dapat terjadi dalam memprediksi analisis kualitas pelayanan terhadap kepuasan pengunjung adalah sebesar 0,72423017. Tabel 4.41 ANOVA b Variabel Empati Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression 38.123 1 38.123 72.682 .000 a Residual 77.627 148 .525 Total 115.750 149 Sumber: Output olahan data dengan SPSS Pada Tabel 4.41 dijelaskan hasil uji F atau uji koefisienan regresi secara sama-sama. Uji F dilakukan untuk meguji signifikansi pengaruh variabel independen terhadap variabel dependent. Kepuasan pengunjung sebagai variabel independen sedangkan keandalan sebagai variabel dependent. Nilai F tabel yang didapat sebesar 72,682. Tabel 4.42 Coefficients a Variabel Empati Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 Constant 1.843 .346 5.326 .000 Empati .846 .099 .574 8.525 .000 Sumber: Output olahan data dengan SPSS Output pada Tabel 4.42 ini menjelaskan tentang nilai koefisien, nilai hitung dan signifikansi. Langkah-langkah dalam melakukan uji F adalah: 1. Merusmuskan hipotesis Ho : variabel empati tidak berpengaruh terhadap kepuasan pengunjung. Ha : variabel empati berpengaruh terhadap kepuasan pengunjung. 2. Menentukan F hitung Dari output yang diperoleh, F hitung sebesar 72,682 3. Menentukan F tabel F tabel dilihat dari tabel statistik terdapat pada lampiran pada tingkat signifikan 0,05 dengan df 1 jumlah variabel-1 =1, dan df 2 n-k-1 atau 150- 1-1 =148 n= jumlah data; k= jumlah variabel independen, hasil diperoleh untuk F tabel sebesar 3,91. 4. Kriteria Pengujian Jika F hitung ≤ F Tabel maka Ho diterima Jika F hitung F Tabel maka Ho ditolak 5. Membuat Kesimpulan Karena F hitung F tabel 72,682 3,91 maka Ho ditolak. Jadi variabel empati berpengaruh terhadap kepuasan pengunjung. Hasil dari kelima uji variable yang dilakukan maka dapat diketahui bahwa nilai R yang terkecil adalah 0,521 yang didapat dari variabel X 2 yaitu tampilan fisik, sedangkan nilai R yang terbesar sebesar 0,717 yang didapat dari variabel X 3 yaitu daya tanggap. Tabel 4.43 Model Summary variabel Variable R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate X 1 0,629 0,396 0,392 0,68729739 X 2 0,521 0,271 0,266 0,75495166 X 3 0.717 0,514 0,511 0,61621302 X 4 0,641 0,411 0,407 0,67868077 X 5 0,574 0,329 0,325 0,72423017

4.8.2 Uji Normalitas