76
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS 2012 Gambar 4.2 : Normal P-P Plot Uji Normalitas
Pada Gambar 4.2 Normal P-P Plot terlihat titik-titik mengikuti data di sepanjang garis normal, hal ini menunjukkan residural data berdistribusi normal.
b. Uji Multikolinieritas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi diantara variabel independen. Model regresi yang baik
seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen. Adanya multikolinearitas dapat dilihat dari tolerance value atau nilai
Variance Inflation Factor VIF, kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Tolerance
adalah mengukur variabilitas variabel independen yang terpilih dan tidak dijelaskan
Universitas Sumatera Utara
77 oleh variabel independen yang lain. Nilai cutoff yang umum dipakai untuk
menunjukkan adanya multikolinearitas adalah apabila tolerance value 0.1 sedangkan VIF 5 dan sebaliknya apabila tolerance value 0.1 sedangkan VIF 5
maka tidak terjadi multikolinearitas.
Tabel 4.19 Hasil Uji Multikolinearitas
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardize
d Coefficients
t Sig.
Collinearity Statistics B
Std. Error Beta
Tolerance VIF
1 Constant 6,114
4,016 1,523
,131 Product
,379 ,145
,280 2,621
,010 ,722
1,385 Price
-,128 ,114
-,104 -1,124 ,264
,971 1,030
Promotion ,223
,129 ,170
1,734 ,086
,864 1,157
Place -,190
,158 -,134 -1,204
,232 ,671
1,491 People
,235 ,149
,149 1,579
,118 ,924
1,082 Process
,324 ,130
,234 2,496
,014 ,942
1,061 Physical Devidence
,367 ,136
,256 2,706
,008 ,922
1,085 a. Dependent Variable: Keputusan Pasien
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS 2012
Tabel 4.19 menunjukkan bahwa nilai tolerance variabel independen 0.1 dan nilai VIF nariabel independen 5 maka dapat disimpulkan regresi ini tidak terkena
multikolinearitas.
c. Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas terjadi karena adanya perubahan situasi yang tidak tergambarkan dalam spesifikasi model regresi. Dalam pengujian ini menggunakan
Universitas Sumatera Utara
78 diagram pancar residual. Cara pengambilan keputusan yaitu:
a. Jika diagram pancar membentuk pola-pola tertentu yang teratur, maka regresi mengalami gangguan heteroskedastisitas.
b. Jika diagram pancar tidak membentuk pola atau acak, maka regresi tidak mengalami gangguan heteroskedastisitas.
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS 2012 Gambar 4.3 : Scatterplot Uji Heteroskedastisitas
Berdasarkan Gambar 4.3 terlihat bahwa titik-titik menyebar di atas dan di bawah
angka 0 pada sumbu Y. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa persamaan regresi hipotesis terbebas dari asumsi heteroskedastisitas.
Universitas Sumatera Utara
79
4.2.3. Analisis Regresi Linear Berganda
Analisis regresi linier berganda dilakukan dengan bantuan SPSS 16.0 for windows dengan tujuan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh variabel bebas
yang terdiri dari Produk Product, Harga Price, Promosi Promotion, Lokasi Place, Orang People, Proses Process, dan Bukti Fisik Physical Devidence
terhadap variabel terikat yaitu Keputusan Pasien Y. Model persamaan yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
Y = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
+ b
4
X
4
+ b
5
X
5
+ b
6
X
6
+ b
7
X
7
+ e Penjelasan dari hasil pengolahan SPSS akan ditunjukkan pada Tabel 4.20
berikut ini:
Tabel 4.20 Hasil Regresi Linear Berganda
Model Unstandardized
Coefficients Standardize
d Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta 1 Constant
6,114 4,016
1,523 ,131
Product ,379
,145 ,280
2,621 ,010
Price -,128
,114 -,104
-1,124 ,264
Promotion ,223
,129 ,170
1,734 ,086
Place -,190
,158 -,134
-1,204 ,232
People ,235
,149 ,149
1,579 ,118
Process ,324
,130 ,234
2,496 ,014
Physical Devidence ,367
,136 ,256
2,706 ,008
a. Dependent Variable: Keputusan Pasien
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS 2012
Universitas Sumatera Utara
80 Berdasarkan hasil pengolahan data yang ditunjukkan dalam Tabel 4.20 maka
diperoleh persamaan hasil regresi linear berganda sebagai berikut :
Y= 6.114+0.379 �
�
-0.128
�
�
+0.223
�
�
-0.190
�
�
+0.235
�
�
+0.324
�
�
+0.367
�
�
Berdasarkan persamaan tersebut dapat digambarkan sebagai berikut :
1. Konstanta a = 6.114, ini mengandung arti bahwa variabel Produk X
1
, Harga
X
2
, Promosi X
3
, Lokasi X
4
, Orang X
5
, Proses X
6
, Bukti Fisik X
7
di anggap konstan, maka tingkat variabel Keputusan Pasien sebesar 6.114.
2. Koefisien
�
�
�
�
= 0.379, ini berarti bahwa variabel Produk
X
1
berpengaruh positif terhadap Keputusan Pasien, atau dengan kata lain jika Produk
X
1
ditingkatkan sebesar satu-satuan, maka Keputusan Pasien untuk berobat akan meningkat sebesar 0.379
3. Koefisien
�
�
�
�
= -0.128, ini berarti bahwa variabel Harga
X
2
berpengaruh negatif terhadap Keputusan Pasien, atau dengan kata lain jika Harga
X
2
ditingkatkan sebesar satu-satuan, maka Keputusan Pasien tidak akan meningkat sebesar -0.128
4. Koefisien
�
�
�
�
= 0.223,
ini berarti bahwa variabel Promosi X
3
berpengaruh positif terhadap Keputusan Pasien, atau dengan kata lain jika Promosi
X
3
ditingkatkan sebesar satu-satuan, maka Keputusan Pasien akan meningkat sebesar 0.223
Universitas Sumatera Utara
81
5. Koefisien
�
�
�
�
= -0.190, ini berarti bahwa variabel Lokasi
X
4
berpengaruh positif terhadap Keputusan Pasien, atau dengan kata lain jika
Lokasi X
4
ditingkatkan sebesar satu-satuan, maka Keputusan Pasien akan meningkat sebesar -0.190.
6. Koefisien
�
�
�
�
= 0.235 , ini berarti bahwa variabel Orang
X
5
berpengaruh positif terhadap Keputusan Pasien, atau dengan kata lain jika kualitas Orang penyaji jasa
X
5
ditingkatkan sebesar satu-satuan, maka Keputusan Pasien akan meningkat sebesar 0.235.
7. Koefisien
�
�
�
�
= 0.324, ini berarti bahwa variabel Proses
X
6
berpengaruh positif terhadap Keputusan Pasien, atau dengan kata lain jika kualitas Proses
X
6
ditingkatkan sebesar satu-satuan, maka Keputusan Pasien akan meningkat sebesar 0.324.
8. Koefisien
�
�
�
�
= 0.367, ini berarti bahwa variabel Bukti Fisik
X
7
berpengaruh positif terhadap Keputusan Pasien, atau dengan kata lain jika Bukti Fisik
X
7
ditingkatkan sebesar satu-satuan, maka Keputusan Pasien akan meningkat sebesar 0.367.
4.2.4 Pengujian Hipotesis a. Uji Signifikan Simultan Uji-F
Pengujian ini dilakukan untuk melihat apakah semua variabel bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap
veriabel terikat. Kriteria pengujiannya adalah :
Universitas Sumatera Utara
82 H
: b
1 =
b
2=
b
3
=b
4
=b
5
= b
6
= b
7
=0 Artinya secara bersama-sama tidak terdapat pengaruh yang positif dari
seluruh variabel bebas yaitu Produk X
1
, Harga X
2
, Promosi X
3
, Lokasi X
4
, Orang
X
5
, Proses X
6
, dan Bukti Fisik X
7
terhadap variabel terikat yaitu Keputusan Pasien Y.
H
a
: b
1
≠ b
2
≠ b
3
≠ b
4
≠ b
5
≠ b
6
≠ b
7
≠0
Artinya secara bersama-sama terdapat pengaruh yang positif dari seluruh variabel bebas yaitu Produk
X
1
, Harga X
2
, Promosi X
3
, Lokasi X
4
, Orang X
5
, Proses
X
6
, dan Bukti Fisik X
7
terhadap variabel terikat yaitu Keputusan Pasien Y.
Untuk menentukan nilai F, maka diperlukan adanya derajat bebas pembilang dan derajat bebas penyebut, dengan rumus sebagai berikut:
Df Pembilang = k - 1 Df Penyebut = n – k
Keterangan : n = jumlah sampel penelitian
k = jumlah variabel bebas dan terikat
Universitas Sumatera Utara
83 Pada penelitian ini diketahui jumlah sampel n 83 dan jumlah keseluruhan variabel
k adalah 8, sehingga diperoleh : 1. df pembilang = 8 – 2 = 6
2. df penyebut = 83 – 8 = 75 Nilai
F
hitung
akan diperoleh dengan menggunakan bantuan SPSS 16.0 for windows, kemudian akan dibandingkan dengan
F
tabel
pada tingkat α = 5, dengan kriteria uji sebagai berikut :
Ho diterima bila F
hitung
F
tabel
pada α = 5.
Ha diterima bila F
hitung
F
tabel
pada α = 5.
Tabel 4.21 Hasil Uji Signifikansi Simultan Uji-F
ANOVA
b
Model Sum of Squares
df Mean Square
F Sig.
1 Regression
82.822 7
11.832 14.234
.001
a
Residual 262.168
75 2.850
Total 344.990
82 a. Predictors: Constant, Physical Evidence, Product, Place, Promosi, Price, Process, People
b. Dependent Variable: Keputusan Pasien
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS 2012
Berdasarkan Tabel 4.21 dapat dilihat hasil perolehan F
hitung
pada kolom F yakni 14.234 dengan tingkat signifikansi = 0.001 lebih besar dari nilai
F
tabel
yakni 2.33, dengan tingkat kesalahan α = 5, atau dengan kata lain F
hitung
F
tabel
Universitas Sumatera Utara
84 14.234 2.33 dengan nilai signifikan = 0.001 yang b
erarti lebih kecil dari α 0.001 0.05, maka kesimpulan dapat di ambil adalah
H
���
di tolak dan H
�
diterima yang berarti pengaruh bauran pemasaran 7P secara serempak adalah signifikan terhadap
Keputusan Pasien.
b. Uji Signifikan Simultan Uji-t
Uji signifikansi parsian Uji-t seberapa besar pengaruh variabel Produk X
1
, Harga X
2
, Promosi X
3
, Lokasi X
4
, Orang X
5
, Proses X
6
, dan Bukti Fisik
X
7
terhadap variabel terikat yaitu Keputusan Pasien Y. Kritaria pengujian Uji-t adalah sebagai berikut :
H : b
1 =
b
2=
b
3
=b
4
=b
5
= b
6
= b
7
=0 Artinya secara parsial tidak terdapat pengaruh yang positif dan signifikan
dari seluruh dimensi variabel bebas yaitu Produk X
1
, Harga X
2
, Promosi X
3
, Lokasi
X
4
, Orang X
5
, Proses X
6
, dan Bukti Fisik X
7
terhadap variabel terikat yaitu Keputusan Pasien Y.
H
a
: b
1
≠ b
2
≠ b
3
≠ b
4
≠ b
5
≠ b
6
≠ b
7
≠0
Artinya secara parsial terdapat pengaruh yang positif dari seluruh dimensi variabel bebas yaitu Produk
X
1
, Harga X
2
, Promosi X
3
, Lokasi X
4
, Orang X
5
, Proses
X
6
, dan Bukti Fisik X
7
terhadap variabel terikat yaitu Keputusan Pasien Y.
Universitas Sumatera Utara
85 Kriteria pengambilan keputusan adalah :
Ho diterima bila t hitung t tabel pada α = 5.
Ha diterima bila t hitung t tabel pada α = 5.
Nilai t hitung akan diperoleh dengan menggunakan SPSS 16.0, kemudian akan dibandingkan dengan nilai t tabel pada tingkat α = 5 Hasil uji-t dapat dilihat
pada tabel 4.22 berikut ini :
Tabel 4.22 Hasil Uji Secara Parsial Uji-t
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant 6,114
4,016 1,523
,131 Product
,379 ,145
,280 2,621
,010 Price
-,128 ,114
-,104 -1,124 ,264
Promotion ,223
,129 ,170
1,734 ,086
Place -,190
,158 -,134 -1,204
,232 People
,235 ,149
,149 1,579
,118 Process
,324 ,130
,234 2,496
,014 Physical Devidence
,367 ,136
,256 2,706
,008 a. Dependent Variable: Keputusan Pasien
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS 2012
Tabel 4.22 diketahui kolom kedua Unstandardized Coefficients, berdasarkan terlihat bahwa :
1. Nilai t
ℎ�����
variabel Product berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap Keputusan Pasien, hal ini terlihat dari nilai
Universitas Sumatera Utara
86 signifikan 0,010 di bawah lebih kecil dari 5, dan nilai t
hitung
2.621 t
tabel
1.664 artinya walaupun variabel Product ditingkatkan sebesar satu satuan maka Keputusan Pasien Y tidak
akan meningkat sebesar 0.379 2. Nilai
t
ℎ�����
variabel Price berpengaruh secara negatif dan tidak signifikan terhadap Keputusan Pasien, hal ini terlihat dari nilai
signifikan 0.264 di atas lebih besar dari 5, dan nilai t
hitung
-1.124 t
tabel
1.664 artinya jika variabel Price ditingkatkan sebesar satu satuan maka Keputusan Pasien Y tidak akan
berkurang sebesar -1.128 3. Nilai
t
ℎ�����
variabel Promotion berpengaruh secara positif namun tidak signifikan terhadap Keputusan Pasien, hal ini terlihat dari
nilai signifikan 0,086 di atas lebih besar dari 5, dan nilai t
hitung
1.734 t
tabel
1.664 artinya walaupun variabel Promotion ditingkatkan sebesar satu satuan maka Keputusan Pasien Y tidak
akan meningkat sebesar 0.223 4. Nilai
t
ℎ�����
variabel Place berpengaruh secara negatif dan tidak signifikan terhadap Keputusan Pasien, hal ini terlihat dari nilai
signifikan 0.232 di atas lebih besar dari 5, dan nilai t
hitung
-1.204 t
tabel
1.664 artinya jika variabel Place ditingkatkan
Universitas Sumatera Utara
87 sebesar satu satuan maka Keputusan Pasien Y tidak akan
berkurang sebesar -0.190 5. Nilai
t
ℎ�����
variabel People berpengaruh secara positif namun tidak signifikan terhadap Keputusan Pasien, hal ini terlihat dari
nilai signifikan 0.118 di atas lebih besar dari 5, dan nilai t
hitung
1.579 t
tabel
1.664 artinya jika variabel People ditingkatkan sebesar satu satuan maka Keputusan Pasien Y akan meningkat
sebesar 0.235 6. Nilai
t
ℎ�����
variabel Process berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap Keputusan Pasien, hal ini terlihat dari nilai
signifikan 0.014 di bawah lebih kecil dari 5, dan nilai t
hitung
2.496 t
tabel
1,664 artinya walaupun variabel Process ditingkatkan sebesar satu satuan maka Keputusan Pasien Y tidak
akan meningkat sebesar 0.324 7. Nilai
t
ℎ�����
variabel Physical Evidence berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap Keputusan Pasien, hal ini terlihat dari nilai
signifikan 0.008 di bawah lebih kecil dari 5, dan nilai t
hitung
2.706 t
tabel
1.664 artinya walaupun variabel Physical Evidencce ditingkatkan sebesar satu satuan maka Keputusan Pasien
Y tidak akan meningkat sebesar 0.367
Universitas Sumatera Utara
88
c. Uji Koefisien determinasi R
