i dapat disimpulka model regresi tersebut tidak terdapat problem
multikolinearitas.lampiran 57
Tabel 5.8 Hasil Pengujian Multikolinearitas
No. Variabel Tolerance VIF
1 Jumlah Penumpang Dalam Terminal
0,971 1,030
2 Jumlah Penumpang Dalam Kota
0,928 1,078
3 Jumlah Penumpang Luar Kota
0,807 1,239
4 Waktu Tunggu Penumpang Dalam Kota
0,901 1,020
5 Waktu Tunggu Penumpang Luar Kota
0,906 1,101
Sumber : Data primer yang diolah, 2005 Dari hasil perhitungan pada tabel 4.9 di atas diperoleh nilai-nilai pada setiap variabel,
menunjukkan nilai VIF yang kurang dari 10 dan tolerance kurang dari 1, maka kita dapat menyimpulkan bahwa data tersebut tidak menunjukkan
adanya gejala multikolinearitas.
5.3.2. Model Persamaan Regresi
Model persamaan regresi yang baik adalah model yang memenuhi persyaratan asumsi klasik, diantaranya adalah data harus
normal, terbebas dari heteroskedastisitas, dan terbebas dari autokotelasi. Dari hasil analisis sebelumnya, telah terbukti bahwa model persamaan
yang diajukan dalam penelitian ini adalah telah memenuhi persyaratan asumsi klasik sehingga model persamaan dalam penelitian ini sudah
dianggap baik.
Tabel 5.9 Hasil Regresi Uji t dan Uji F
Variabel B
T Hitung Sig t
Konstanta Jumlah Penumpang Dalam Terminal X
1
Jumlah Penumpang Dalam Kota X
2
5,886 0,898
2,072 5,583
3,236 0,000
0,008
i Jumlah Penumpang Luar Kota X
3
Waktu Tunggu Penumpang Dalam Kota X
4
Waktu Tunggu Penumpang Luar Kota X
5
0,212 0,054
0,080 3,194
2,568 3,322
0,002 0,012
0,007 R square
F hitung Sig F
0,865 121,404
0,000
Sumber : Data primer yang diolah, 2005
Dari tabel 5.9 diatas, maka persamaan regresi dapat ditulis sebagai berikut :
Y = 5,866 + 0,898 X
1
+ 2,072 X
2
+ 0,212 X
3
+ 0,054 X
4
+ 0,080 X
5
Keterangan : Y = Waktu Tunggu Penumpang Dalam Terminal
X
1
= Jumlah Penumpang Dalam Terminal X
2
= Jumlah Penumpang Dalam Kota X
3
= Jumlah Penumpang Luar Kota X
4
= Waktu Tunggu Penumpang Dalam Kota X
5
= Waktu Tunggu Penumpang Luar Kota Dari persamaan tersebut, menunjukkan bahwa :
a. Nilai koefisien X
1
Jumlah Penumpang Dalam Terminal sebesar 0,898,
hal ini memberikan arti bahwa jika Jumlah Penumpang Dalam Terminal semakin banyak, maka Waktu Tunggu Penumpang di
Terminal Y akan mengalami peningkatan atau sebaliknya. b. Nilai koefisien X
2
Jumlah Penumpang Dalam Kota sebesar 2,072, hal ini memberikan arti bahwa jika Jumlah Penumpang Dalam Kota
semakin banyak, maka Waktu Tunggu Penumpang di Terminal Y akan mengalami peningkatan atau sebaliknya.
c. Nilai koefisien X
3
Jumlah Penumpang Luar Kota sebesar 0,212, hal ini memberikan arti bahwa jika Jumlah Penumpang Luar Kota semakin
banyak, maka Waktu Tunggu Penumpang di Terminal Y akan mengalami peningkatan atau sebaliknya.
d. Nilai koefisien X
4
Waktu Tunggu Penumpang Dalam Kota sebesar 0,054, hal ini memberikan arti bahwa jika Waktu Tunggu Penumpang
i Dalam Kota semakin banyak, maka Waktu Tunggu Penumpang di
Terminal Y akan mengalami peningkatan atau sebaliknya. e. Nilai koefisien X
5
Waktu Tunggu Penumpang Luar Kota sebesar 0,080, hal ini memberikan arti bahwa jika Waktu Tunggu Penumpang
Luar Kota semakin banyak, maka Waktu Tunggu Penumpang di Terminal Y akan mengalami peningkatan atau sebaliknya.
f. Nilai konstanta sebesar 5,866, hal ini memberikan arti bahwa jika variabel-variabel X
1,
X
2,
X
3,
X
4
dan X
5
yang dilakukan semakin baik ditingkatkan, maka tingkat kepuasan Y akan mengalami
peningkatan atau sebaliknya. g. Waktu yang paling efisien untuk menaikkan penumpang adalah 1
menit sedangkan waktu maksimalnya adalah 3 menit dan minimalnya adalah 30 detik.
5.3.3. Pengujian Hipotesis
