c. P – Plot
Gambar 4.2 P-Plot
Sumber : Hasil Olahan Data Statistik, 2016 Gambar tersebut menunjukkan bahwa data menyebar disekitar garis
diagonal mengikuti arah garis diagonal histogramnya menunjukkan distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
2. Uji Heterokedastisitas
Pada prinsipnya pengujian Heterokedastisitas adalah untuk melihat apakah terjadi gangguan yang berbeda dari suatu pengamatan.Untuk mendeteksi
keberadaan heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan metode formal yaitu melalui pendekatan grafik.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.3 Uji Heterokedastisitas Dengan Uji Glejser
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
T Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant ,398
1,120 ,355
,723 Kemanfaatan
,179 ,066
,322 2,726
,80 Kemudahan
Penggunaan ,142
,063 ,269
2,240 ,28
Risiko ,008
,049 ,018
,167 ,868
Kesesuaian ,100
,079 ,138
1,263 ,211
a Dependent Variable: RES2
Sumber : Hasil Olahan Data Statistik, 2016 Dari gambar 4.3 diatas diketahui bahwa nilai probabilitas setiap variabel,
yakni kemanfaatan 0,80, kemudahan penggunaan 0,28, resiko 0,868 dan kesesuaian 0,211. Hal ini berarti bahwa masing-masing variabel memiliki sig
0,05. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi.
3. Uji Multikolinearitas
Multikolineritas digunakan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi yang kuat antar variabel independen. Cara yang
digunakan untuk menilainya adalah dengan melihat nilai faktor inflasi varian Variance Inflasi FaktorVIF, yang tidak melebihi 4 atau 5.
Tabel 4.38 Collinearity Statistics
Collinearity Statistiks Tolerance
VIF 0,814
1.229 0,784
1.276 0,940
1,064 0,949
1,054 Sumber : Hasil Olahan Data Statistik, 2016
Universitas Sumatera Utara
Berdasarkan tabel diatas dapat disimpulkan bahwa VIF 5, maka tidak terdapat masalah mulikolinearitas dalam penelitian ini.
4.3.4 Uji Hipotesis 1. Uji t
Uji statistik t digunakan untuk mengukur seberapa jauh pengaruh variabel bebas secara individual dalam menerangkan variabel terikat. Apakah
variable kemanfaatan X1, kemudahan penggunaan X2, resiko X3 dan kesesuaian X4 mempunyai pengaruh yang positif serta signifikan terhadap
variabel terikat atau dependen variabel Y yaitu Minat Menggunakan Mobile Banking
. Kriteria penerimaanpenolakan hipotesis dengan tingkat α = 0.05 ditentukan sebagai berikut:
a. T hitung t table berarti H0 ditolak atau Ha diterima. b. T hitung
≤ t table berarti H0 diterima atau Ha ditolak.
Nilai t tabel dapat dilihat pada α =5 yang diperoleh dari n-k n = jumlah sampel yaitu 82
k = jumlah variabel yang digunakan yaitu 5 T tabel dengan sampel 82, dengan probabilitas 5 dan df sebesar 77 adalah
1,66488.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.39 Hasil Uji T
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
T Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant ,591
1,823 ,324
,746 Kemanfaatan
,119 ,107
,105 1,114
,269 Kemudahan
Penggunaan ,457
,103 ,424
4,423 ,000
Risiko ,301
,080 ,331
3,781 ,000
Kesesuaian ,137
,129 ,093
1,064 ,290
a. Dependent Variable: Y
Sumber : Hasil Olahan Data Statistik, 2016 Pengujian hipotesis untuk variabel kemanfaatan, kemudahan
penggunaan, risiko dan kesesuaian dapat dilihat pada tabel 4.39 diatas dan dapat disimpulkan sebagai berikut :
a. Variabel kemanfaatan berpengaruh secara positif tetapi tidak signifikan terhadap minat menggunakan mobile banking, hal ini terlihat dari nilai
signifikan 0,269 0,05 dan nilai t hitung 1,114 t tabel 1,98 artinya jika variabel kemanfaatan ditingkatkan maka minat menggunakan mobile banking
akan meningkat sebesar 0,119. b. Variabel kemudahan penggunaanberpengaruh secara positif dan signifikan
terhadap minat menggunakan mobile banking, hal ini terlihat dari nilai signifikan 0,000 0,05 dan nilai t hitung 4,423 t tabel 1,98 artinya jika
variabel kemudahan penggunaan ditingkatkan maka minat menggunakan mobile banking akan meningkat sebesar 0,457.
c. Variabel risiko berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap minat menggunakan mobile banking, hal ini terlihat dari nilai signifikan 0,000
Universitas Sumatera Utara
0,05 dan nilai t hitung 3,781 t tabel 1,98 artinya jika variabel resiko ditingkatkan maka minat menggunakan mobile banking akan meningkat
sebesar 0,301. d. Variabel kesesuaian berpengaruh secara positif tetapi tidak signifikan
terhadap minat menggunakan mobile banking, hal ini terlihat dari nilai signifikan 0,290 0,05 dan nilai t hitung 1,064 t tabel 1,98 artinya jika
variabel kesesuaian ditingkatkan maka minat menggunakan mobile banking akan meningkat sebesar 0,137.
2. Uji Simultan Uji F
Kriteria penerimaanpenolakan hipotesis dengan tingkat signifikan α = 0.05 ditentukan sebagai berikut:
a. Jika tingkat signifikan F hitung F tabel maka H0 diterima atau Ha ditolak. b. Jika tingkat signifikan F hitung
≤ F tabel maka H0 ditolak atau Ha diterima.
F tabeldapat dilihat pada α = 0,5 Dengan derajat pembilang = k-1 = 5-1 = 4. Derajat penyebut = n- k-1 = 82 – 5 -1= 76, dengan tingkat signifikansi0,05 2,96 =
3,09. Mencari f hitungdengan menggunakan Tabel Anova sebagai hasil pengolahan data statistik, dapat dilihat pada Tabel 4.40 berikut:
Tabel 4.40 Hasil Uji F
ANOVA
a
Model Sum of Squares
Df Mean Square
F Sig.
1 Regression
34,624 4
8,656 15,401
,000
b
Residual 43,278
77 ,562
Total 77,902
81 a. Dependent Variable: Y
b. Predictors: Constant, X4, X3, X1, X2
Sumber : Hasil Olahan Data Statistik, 2016
Universitas Sumatera Utara
Pengujian hipotesis dapat dilihat pada tabel 4.40 diatas, dapat kita lihat bahwa nilai f hitung15,401 F
tabel
2,49. Hal ini menunjukkan bahwa variabel bebas terdiri dari variabel kemanfaatan X
1
, kemudahan penggunaan X
2
, resiko X3, kesesuaian X4 secara serentak berpengaruh positif dan signifikan terhadap
variabel terikat yaitu Minat Menggunakan Mobile Banking Y.
3. Koefisien Determinasi R
