Berikut ini adalah kuesioner yang berkaitan dengan penelitian tentang - ANALISIS PERILAKU PENGGUNAAN E-TICKETING SYSTEM DENGAN PENDEKATANTECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL (TAM) - Unika Repository
KUESIONER PENELITIAN
Berikut ini adalah kuesioner yang berkaitan dengan penelitian tentang
ANALISIS PERILAKU PENGGUNAAN E-TICKETING SYSTEM DENGAN PENDEKATAN TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL (TAM).
Atas kesediaan dan partisipasi Bapak/Ibu/Saudara/Saudari untuk mengisi
kuesioner yang ada, saya ucapkan banyak terima kasih.IDENTITAS RESPONDEN
1. Nama:
2. Jenis Kelamin:
a. Pria
b. Wanita
3. Usia: a.
≤18 tahun
b. 19-25 tahun
c. 26-35 tahun
d. 36-45 tahun e.
≥ 46 tahun
4. Pendidikan: a.
≤SLTA
b. D1/D2/D3
c. D4/S1
d. S2
e. S3
5. Pekerjaan:
a. Pelajar/Mahasiswa
b. Guru/Dosen
e. TNI/POLRI
6. Dari mana Anda mengetahui dan menggunakan e-ticketing system?
a. Website
b. Traveloka c. Aplikasi lainnya, sebutkan...
7. Pendapatan Per Bulan:
e. < Rp. 1Juta
f. Rp. 1 Juta - 2,5 Juta
g. Rp. 2,5 Juta - 5 Juta
h. > Rp. 5 Juta PERTANYAAN: Petunjuk Pengisian:
Mohon untuk memberikan tanda (V) pada setiap pernyataan yang Anda pilih.
Keterangan: SS = Sangat Setuju (SS) S = Setuju (S) N = Netral (N) TS = Tidak Setuju (TS) STS = Sangat Tidak Setuju (STS)
Persepsi Kemudahan Penggunaan (Perceived Ease Of Use)
No. Pertanyaan STS TS N S SS
1. Saya dapat dengan mudah mengakses e- ticketing sistem dengan mudah, kapan saja dan dimana saja
2. Saya tidak perlu menghabiskan waktu yang lama untuk memikirkan bagaimana cara menggunakan e-ticketing sistem
3. Mudah bagi saya untuk terampil dalam menggunakan e-ticketing sistem untuk memenuhi apa yang saya inginkan.
4. Interaksi saya dengan e-ticketing sistem jelas dan mudah dipahami Persepsi Manfaat (Perceived Usefulness)
No. Pertanyaan STS TS N S SS
1. Saya dapat berbelanja dan bertransaksi lainnya melalui e-ticketing sistem
2. Internet memungkingkan saya lebih cepat dalam bertransaksi e-ticketing sistem
3. Internet dapat menghemat biaya yang harus saya keluarkan dalam berbelanja atau bertransaksi.
Attention to use
No. Pertanyaan STS TS N S SS
1. Saya percaya bahwa vendor penyedia e- ticketing sistem akan menjamin privasi data pelanggan selama bertransaksi.
2. Saya percaya bahwa vendor penyedia e- ticketing sistem memenuhi tanggung jawabnya terhadap pelanggan.
3. Saya yakin bahwa vendor penyedia e- ticketing sistem akan melakukan transaksi seperti yang dijanjikan.
Minat Perilaku Penggunaan (Behavioral Intention To Use)
No. Pertanyaan STS TS N S SS
1. Saya rasa menggunakan internet untuk e- ticketing sistem atau bertransaksi, disamping menggunakan metode tradisional merupakan hal yang sangat bagus.
2. Saya berminat menggunakan internet sebagai pilihan utama dalam bertransaksie- ticketing sistem.
3. Saya akan menyarankan penggunaan internet untuk bertransaksi e-ticketing sistem yang belum pernah menggunakan.
X1 X2
4 21 26-35 tahun LAKI-LAKI S2 Pegawai Swasta Rp. 2,5 Juta - 5 Juta
3
4 24 26-35 tahun LAKI-LAKI S1 Pegawai Negeri Rp. 2,5 Juta - 5 Juta
4
4
5
3 23 26-35 tahun PEREMPUAN S1 Pegawai Swasta Rp. 1 Juta - 2,5 Juta
3
2
2
5 22 26-35 tahun LAKI-LAKI S2 Pegawai Negeri Rp. 2,5 Juta - 5 Juta
4
5
4
5
3
4
5
4 20 26-35 tahun LAKI-LAKI S1 Pegawai Swasta Rp. 2,5 Juta - 5 Juta
4
5
5
4 19 26-35 tahun LAKI-LAKI D3 Pegawai Negeri Rp. 2,5 Juta - 5 Juta
4
3
3
4 18 ≤18 tahun LAKI-LAKI ≤SLTA Pelajar/Mahasiswa < Rp. 1Juta
5
4
3
4 25 ≤18 tahun PEREMPUAN ≤SLTA Pelajar/Mahasiswa < Rp. 1Juta
4 17 26-35 tahun PEREMPUAN S1 Pegawai Swasta Rp. 2,5 Juta - 5 Juta
4 29 26-35 tahun LAKI-LAKI S2 Pegawai Negeri Rp. 2,5 Juta - 5 Juta
Perceived Ease of Use
4 PEKERJAAN PENDAPATAN PERBULAN NO UMUR JENIS KELAMIN PENDIDIKAN
3
3
2
4 31 26-35 tahun LAKI-LAKI S1 TNI Rp. 2,5 Juta - 5 Juta
3
3
4
4 30 36-45 tahun PEREMPUAN S2 Pegawai Negeri Rp. 2,5 Juta - 5 Juta
4
4
5
2
2
2
4
4 28 26-35 tahun PEREMPUAN D3 Pegawai Negeri Rp. 2,5 Juta - 5 Juta
4
4
4
4 27 26-35 tahun LAKI-LAKI S1 Pegawai Negeri Rp. 2,5 Juta - 5 Juta
2
2
2
3 26 36-45 tahun LAKI-LAKI S1 Pegawai Negeri Rp. 2,5 Juta - 5 Juta
3
3
4
1 19-25 tahun LAKI-LAKI S1 Pelajar/Mahasiswa < Rp. 1Juta
5
5 5 26-35 tahun PEREMPUAN S1 Pegawai Swasta Rp. 2,5 Juta - 5 Juta
5
2 8 36-45 tahun LAKI-LAKI S1 Pegawai Negeri Rp. 2,5 Juta - 5 Juta
3
2
2
3 7 36-45 tahun LAKI-LAKI S1 Pegawai Negeri Rp. 1 Juta - 2,5 Juta
3
3
3
5 6 ≤18 tahun PEREMPUAN ≤SLTA Pelajar/Mahasiswa < Rp. 1Juta
2
3
4
4
4
4
3
5 4 19-25 tahun LAKI-LAKI D3 Pelajar/Mahasiswa < Rp. 1Juta
5
5
3
4 3 36-45 tahun PEREMPUAN D3 Pegawai Swasta Rp. 1 Juta - 2,5 Juta
5
5
5
5 2 26-35 tahun LAKI-LAKI S1 Pegawai Swasta Rp. 1 Juta - 2,5 Juta
3
4
4
4 9 19-25 tahun PEREMPUAN D3 Pegawai Swasta Rp. 2,5 Juta - 5 Juta
4
4 13 19-25 tahun LAKI-LAKI S1 TNI Rp. 2,5 Juta - 5 Juta
4
4 16 26-35 tahun LAKI-LAKI D3 Pegawai Swasta Rp. 1 Juta - 2,5 Juta
4
4
4
5 15 19-25 tahun PEREMPUAN S3 Pegawai Swasta Rp. 1 Juta - 2,5 Juta
4
4
4
4 14 36-45 tahun LAKI-LAKI S1 Pegawai Swasta Rp. 1 Juta - 2,5 Juta
4
5
3
5
2
3
4
5 12 36-45 tahun LAKI-LAKI S1 Pelajar/Mahasiswa < Rp. 1Juta
4
5
5
4 11 36-45 tahun PEREMPUAN S2 Pegawai Swasta Rp. 2,5 Juta - 5 Juta
4
5
3
2 10 36-45 tahun LAKI-LAKI S2 Pegawai Negeri Rp. 2,5 Juta - 5 Juta
3
2
4
32 26-35 tahun LAKI-LAKI S1 TNI Rp. 2,5 Juta - 5 Juta
2 53 26-35 tahun LAKI-LAKI D3 Guru Rp. 2,5 Juta - 5 Juta
4
4 56 26-35 tahun LAKI-LAKI S1 Pegawai Negeri > Rp. 5 Juta
4
4
4
3 55 ≤18 tahun PEREMPUAN ≤SLTA Pelajar/Mahasiswa < Rp. 1Juta
3
2
2
4 54 26-35 tahun PEREMPUAN S1 Pegawai Negeri Rp. 2,5 Juta - 5 Juta
4
3
3
3
4
2
2
4 52 ≥ 46 tahun LAKI-LAKI S1 Pegawai Negeri Rp. 2,5 Juta - 5 Juta
4
4
5
3 51 26-35 tahun LAKI-LAKI S1 TNI > Rp. 5 Juta
2
2
2
3 50 ≤18 tahun LAKI-LAKI ≤SLTA Pelajar/Mahasiswa < Rp. 1Juta
3
2
3
4
4 57 ≥ 46 tahun PEREMPUAN S1 Pegawai Swasta Rp. 1 Juta - 2,5 Juta
3
4
3
3
3
4 64 26-35 tahun LAKI-LAKI S1 Guru Rp. 2,5 Juta - 5 Juta
3
4
2
4 63 ≥ 46 tahun LAKI-LAKI S1 Pegawai Swasta Rp. 2,5 Juta - 5 Juta
2
4
2
4 62 ≥ 46 tahun PEREMPUAN S2 Guru Rp. 2,5 Juta - 5 Juta
4
4
4 61 ≥ 46 tahun LAKI-LAKI S2 Pegawai Swasta > Rp. 5 Juta
2
4
4
3
4 60 ≥ 46 tahun PEREMPUAN D3 Pegawai Negeri Rp. 2,5 Juta - 5 Juta
3
3
4
5 59 ≥ 46 tahun LAKI-LAKI S3 Pegawai Negeri > Rp. 5 Juta
5
3
5
4 58 26-35 tahun LAKI-LAKI S1 Guru Rp. 1 Juta - 2,5 Juta
4
3
4 49 36-45 tahun PEREMPUAN S2 Pegawai Negeri > Rp. 5 Juta
3
3
5
5
4
4 39 19-25 tahun LAKI-LAKI S1 Pegawai Negeri Rp. 2,5 Juta - 5 Juta
4
5
4
4 38 36-45 tahun LAKI-LAKI S1 TNI Rp. 2,5 Juta - 5 Juta
5
5
4
5 37 36-45 tahun PEREMPUAN S2 Pegawai Swasta > Rp. 5 Juta
5
4
5 36 36-45 tahun PEREMPUAN S1 Pegawai Negeri > Rp. 5 Juta
4 40 26-35 tahun LAKI-LAKI S1 TNI Rp. 2,5 Juta - 5 Juta
4
5
4
5 35 36-45 tahun LAKI-LAKI S3 Pegawai Negeri > Rp. 5 Juta
4
5
5
4 34 ≥ 46 tahun PEREMPUAN D3 Pegawai Negeri > Rp. 5 Juta
3
3
3
4 33 ≤18 tahun LAKI-LAKI ≤SLTA Pelajar/Mahasiswa < Rp. 1Juta
4
3
5
4
4
4
4 48 26-35 tahun LAKI-LAKI S3 Pegawai Negeri > Rp. 5 Juta
4
5
2
4 47 ≥ 46 tahun PEREMPUAN S3 Pegawai Negeri > Rp. 5 Juta
4
4
3
3 46 36-45 tahun LAKI-LAKI S1 Pegawai Negeri Rp. 2,5 Juta - 5 Juta
3
3
4
4 45 ≤18 tahun LAKI-LAKI ≤SLTA Pelajar/Mahasiswa < Rp. 1Juta
4
4
5
4 44 19-25 tahun PEREMPUAN S1 Pegawai Negeri Rp. 2,5 Juta - 5 Juta
4
4
4
4 43 26-35 tahun PEREMPUAN S1 Pegawai Negeri Rp. 2,5 Juta - 5 Juta
4
3
3
4 42 19-25 tahun LAKI-LAKI D3 TNI Rp. 2,5 Juta - 5 Juta
2
3
3
4 41 ≥ 46 tahun PEREMPUAN D3 Pegawai Swasta Rp. 1 Juta - 2,5 Juta
4
4
65 19-25 tahun LAKI-LAKI S1 Pelajar/Mahasiswa < Rp. 1Juta
4 86 36-45 tahun LAKI-LAKI S3 Pegawai Swasta > Rp. 5 Juta
4
4 89 19-25 tahun LAKI-LAKI S1 Pelajar/Mahasiswa < Rp. 1Juta
4
4
4
4 88 36-45 tahun LAKI-LAKI S1 TNI Rp. 2,5 Juta - 5 Juta
4
4
4
4 87 36-45 tahun LAKI-LAKI S1 Guru Rp. 2,5 Juta - 5 Juta
4
4
4
4
4
4
4
4 85 36-45 tahun LAKI-LAKI S3 Pegawai Negeri > Rp. 5 Juta
4
4
5
4 84 26-35 tahun PEREMPUAN D3 Pegawai Negeri > Rp. 5 Juta
3
4
4
4 83 26-35 tahun LAKI-LAKI S1 Guru Rp. 2,5 Juta - 5 Juta
4
3
4
5
4 90 36-45 tahun LAKI-LAKI S1 TNI > Rp. 5 Juta
4
3
5
4
5
5 97 26-35 tahun LAKI-LAKI S1 Guru Rp. 2,5 Juta - 5 Juta
4
4
5
4 96 ≥ 46 tahun LAKI-LAKI S3 Guru > Rp. 5 Juta
3
3
3
5 95 26-35 tahun LAKI-LAKI D3 Pegawai Negeri Rp. 2,5 Juta - 5 Juta
3
3
5 94 26-35 tahun LAKI-LAKI S2 TNI > Rp. 5 Juta
5
4
3
4
4 93 19-25 tahun LAKI-LAKI S2 Pelajar/Mahasiswa < Rp. 1Juta
4
4
5
4 92 36-45 tahun PEREMPUAN D3 Pegawai Negeri Rp. 2,5 Juta - 5 Juta
4
4
4
5 91 36-45 tahun LAKI-LAKI D3 Pegawai Negeri Rp. 2,5 Juta - 5 Juta
4
4
4 82 26-35 tahun LAKI-LAKI S1 Pegawai Swasta Rp. 1 Juta - 2,5 Juta
3
3
5
3
3
4 72 ≥ 46 tahun LAKI-LAKI D3 Pegawai Negeri Rp. 2,5 Juta - 5 Juta
3
3
3
4 71 36-45 tahun PEREMPUAN D3 Pegawai Negeri Rp. 1 Juta - 2,5 Juta
3
4
3
5 70 ≥ 46 tahun LAKI-LAKI S1 TNI Rp. 2,5 Juta - 5 Juta
4
5
4 69 26-35 tahun LAKI-LAKI S1 TNI Rp. 2,5 Juta - 5 Juta
4 73 26-35 tahun PEREMPUAN S1 Pelajar/Mahasiswa Rp. 1 Juta - 2,5 Juta
4
3
3
4 68 26-35 tahun LAKI-LAKI S1 Pelajar/Mahasiswa < Rp. 1Juta
4
3
4
4 67 19-25 tahun PEREMPUAN S2 Pelajar/Mahasiswa < Rp. 1Juta
3
4
3
4 66 19-25 tahun LAKI-LAKI S2 Pelajar/Mahasiswa < Rp. 1Juta
4
4
3
3
3
5
4 81 26-35 tahun PEREMPUAN S1 Pegawai Negeri Rp. 2,5 Juta - 5 Juta
5
3
4
4 80 ≥ 46 tahun LAKI-LAKI S3 Guru > Rp. 5 Juta
3
2
2
4 79 36-45 tahun PEREMPUAN S1 Pegawai Negeri Rp. 2,5 Juta - 5 Juta
4
4
5
4 78 36-45 tahun PEREMPUAN D3 Pegawai Swasta Rp. 1 Juta - 2,5 Juta
4
5
4
5 77 26-35 tahun LAKI-LAKI D3 Pegawai Negeri Rp. 2,5 Juta - 5 Juta
5
3
5
5 76 36-45 tahun PEREMPUAN D3 Guru Rp. 2,5 Juta - 5 Juta
3
2
2
4 75 ≥ 46 tahun LAKI-LAKI D3 TNI Rp. 2,5 Juta - 5 Juta
4
4
4
5 74 36-45 tahun LAKI-LAKI S1 TNI > Rp. 5 Juta
3
5
98 19-25 tahun PEREMPUAN D3 Pelajar/Mahasiswa < Rp. 1Juta
3
3
4
4 99 19-25 tahun LAKI-LAKI D3 Pelajar/Mahasiswa < Rp. 1Juta
4
4
4
4 100 26-35 tahun PEREMPUAN S1 Pegawai Swasta Rp. 2,5 Juta - 5 Juta
4
4
4
4
X1 X2
X3 X1
X2 X3
4
4
4
4
4
4
4
5
2
4
4
4
4
4
2
3
2
4
4
4
2
2
3
4
4
5
4
4
5
4
4
4
4
4
4
3
4
4
4
5
5
4
5
4
4
4
4
4
4
5
4
3
4
4
5
4
4
4
4
5
4
4
4
5
4
4
4
1
3
3
4
2
3
3
3
2
4
2
4
4
4
4
4
4
2
1
4
3
4 Preceveid Usefullness Attitude toward using Behavioral Intention Use
4
4
3
3
5
4
4
4
4
4
4
3
3
2
1
4
4
5
4
4
2
2
2
2
3
3
4
4
4
2
3
2
2
4
1
3
3
3
4
4
2
2
3
4
3
3
3
2
4
X3
4
4
5
3
5
4
5
4
4
4
3
3
3
3
2
5
4
4
4
4
5
4
3
5
4
4
4
3
2
2
3
4
4
4
4
4
4
5
3
3
5
5
4
4
4
4
5
3
3
5
4
4
4
4
4
5
5
5
5
5
5
4
5
4
5
5
5
5
5
4
4
4
4
5
4
4
4
5
4
4
4
4
5
5
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
5
4
4
5
4
4
4
4
3
2
4
4
4
4
4
4
5
4
3
5
4
3
3
4
4
4
4
5
4
4
4
4
4
3
5
2
3
5
5
5
4
4
3
3
4
3
4
3
5
2
4
5
5
4
4
4
4
4
4
5
5
4
4
4
4
4
4
5
4
3
5
3
3
4
4
4
3
3
2
2
4
2
4
2
4
3
4
2
2
3
2
2
4
2
4
3
4
3
4
3
4
4
4
4
4
4
4
3
2
4
2
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
5
4
4
3
4
4
4
4
3
3
4
4
4
4
3
3
3
3
4
4
4
4
4
4
4
5
3
5
4
4
4
5
4
5
4
3
5
4
4
4
5
4
4
4
3
4
4
5
4
4
4
4
2
3
3
3
4
4
4
3
3
3
4
4
4
5
5
4
4
4
4
3
3
3
5
4
4
4
4
4
4
3
3
4
5
5
4
4
4
4
4
4
4
4
5
4
5
4
4
3
4
3
3
5
4
3
5
4
5
5
4
3
4
4
4
5
5
5
5
5
4
5
5
4
5
5
4
4
4
4
5
4
4
4
5
4
3
4
4
4
4
4
3
5
4
3
3
4
4
2
2
4
4
4
4
2
4
1
4
4
4
5
4
4
1
5
1
4
2
2
4
4
4
4
4
4
4
4
2
3
1
4
4
1
3
3
3
4
5
4
4
4
4
4
4
3
3
3
4
5
3
4
4
4
4
3
3
4
4
4
5
4
4
4
4
4
3
4
4
4
4
5
4
4
5
4
4
4
2
5
4
4
5
4
5
5
4
4
4
4
4
3
3
5
3
4
5
4
1
4
2
4
3
3
3
4
4
4
4
4
4
3
2
3
4
4
4
3
4
4
4
3
4
4
4
4
4
3
4
4
4
4
5
4
3
4
3
3
4
3
3
4
4
3
4
3
3
3
4
4
4
3
3
5
4
5
4
5
4
3
4
2
4
4
4
4
5
4
4
4
5
5
4
4
5
4
5
4
5
5
4
4
4
4
5
4
4
4
4
4
3
4
4
3
5
4
3
2
5
2
4
4
4
4
5
4
4
3
4
4
3
2
3
4
4
4
4
4
4
4
4
4
5
5
2
4
4
4
3
3
2
3
3
5
4
4
4
4
4
3
3
3
4
2
1
4
4
3
3
4
4
4
4
4
4
4
5
4
4
4
4
3
3
3
4
2
2
4
3
4
4
4
4
3
3
2
4
3
4
4
4
4
4
4
4
2
4
4
4
4
4
2
4
4
4
4
3
3
2
2
5
5
2
4
3
4
2
4
3
3
4
5
5
3
4
4
4
4
5
4
5
4
4
4
4
4
4
4
4
3
4
4
4
4
3
4
4
5
4
3
5
4
5
5
3
5
5
2
4
3
3
4
4
3
3
4
3
4
4
4
4
4
4
2
4
3
4
4
4
4
3
5
4
4
4
4
4
4
4
3
4
4
4
Regression
Notes
Output Created 14-NOV-2017 16:07:08 Comments
Input Data E:\christian pak fredy (SIA)\DATA SPSS MODEL 1.sav
Active Dataset DataSet1
Filter <none>
Weight <none>
Split File <none>
N of Rows in Working Data 100 FileMissing Value Handling Definition of Missing User-defined missing values are treated
as missing. Cases Used Statistics are based on cases with no missing values for any variable used. SyntaxREGRESSION /MISSING LISTWISE /STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA COLLIN TOL /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10) /NOORIGIN /DEPENDENT PerceivedUsefulness /METHOD=ENTER PerceivedEase /SCATTERPLOT=(*ZPRED ,*SRESID) /RESIDUALS DURBIN HISTOGRAM(ZRESID)
NORMPROB(ZRESID) /SAVE RESID.
Resources Processor Time 00:00:00.84
Elapsed Time 00:00:00.86Memory Required 1396 bytes
Additional Memory Required 912 bytes for Residual Plots Variables Created or RES_1
Unstandardized Residual Modified a Variables Entered/Removed
Variables Variables Model Entered Removed Method b
1 PerceivedEase . Enter
a. Dependent Variable: PerceivedUsefulness b. All requested variables entered. b Model Summary
Adjusted R Std. Error of the Model R R Square Square Estimate Durbin-Watson a 1 ,445 ,198 ,189 1,87652 1,552 a. Predictors: (Constant), PerceivedEase
b. Dependent Variable: PerceivedUsefulness a
ANOVA
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
b1 Regression 85,019 1 85,019 24,144 ,000 Residual 345,091 98 3,521 Total 430,110
99
a. Dependent Variable: PerceivedUsefulness
b. Predictors: (Constant), PerceivedEase a Coefficients
Standardize Unstandardized d Coefficients Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig.
1 (Constant) 5,714 1,126 5,073 ,000 PerceivedEas
,362 ,074 ,445 4,914 ,000
e a
Coefficients
Collinearity Statistics ModelTolerance
VIF 1 (Constant) PerceivedEase 1,000 1,000
a. Dependent Variable: PerceivedUsefulness
a
Collinearity Diagnostics Variance Proportions Model Dimension Eigenvalue Condition Index (Constant) PerceivedEase
1 1 1,986 1,000 ,01 ,01 2 ,014 11,919 ,99 ,99 a. Dependent Variable: PerceivedUsefulness a Residuals Statistics
Minimum Maximum Mean Std. Deviation N Predicted Value 8,9722 12,5930 11,1700 ,92670 100 Std. Predicted Value -2,372 1,536 ,000 1,000 100 Standard Error of Predicted
,188 ,485 ,255 ,074 100 Value Adjusted Predicted Value 8,7554 12,7887 11,1679 ,93736 100 Residual -6,05843 3,66573 ,00000 1,86702 100 Std. Residual -3,229 1,953 ,000 ,995 100 Stud. Residual -3,269 2,004 ,001 1,007 100 Deleted Residual -6,21080 3,85718 ,00205 1,91239 100 Stud. Deleted Residual -3,445 2,036 -,005 1,024 100
Mahal. Distance ,001 5,625 ,990 1,307 100
Cook's Distance ,000 ,161 ,012 ,027 100
Centered Leverage Value ,000 ,057 ,010 ,013 100
a. Dependent Variable: PerceivedUsefulness
Charts
NPar Tests
Notes
Output Created 14-NOV-2017 16:07:16 Comments
Input Data E:\christian pak fredy (SIA)\DATA SPSS MODEL 1.sav
Active Dataset DataSet1
Filter <none> Weight <none>Split File <none> N of Rows in Working Data File
100 Missing Value Handling Definition of Missing User-defined missing values are treated as missing. Cases Used Statistics for each test are based on all cases with valid data for the variable(s) used in that test. Syntax
NPAR TESTS /K-S(NORMAL)=RES_1 /MISSING ANALYSIS.
Resources Processor Time 00:00:00.02
Elapsed Time 00:00:00.01Number of Cases Allowed a 196608 a. Based on availability of workspace memory.
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual
N 100 Normal Parameters a,b
Mean ,0000000
Std. Deviation 1,86702080
Most Extreme Differences Absolute ,144
Positive ,099
Negative -,144
Test Statistic ,144Asymp. Sig. (2-tailed) ,000 c a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
c. Lilliefors Significance Correction.
Regression
Notes
Output Created14-NOV-2017 16:07:40 Comments Input Data E:\christian pak fredy (SIA)\DATA SPSS MODEL 1.sav
Active Dataset DataSet1
Filter <none> Weight <none> Split File <none> N of Rows in Working Data 100 File Missing Value Handling Definition of Missing User-defined missing values are treated as missing. Cases Used Statistics are based on cases with no missing values for any variable used. SyntaxREGRESSION /MISSING LISTWISE /STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10) /NOORIGIN /DEPENDENT ABS_RES /METHOD=ENTER PerceivedEase /SCATTERPLOT=(*ZPRED ,*SRESID).
Resources Processor Time 00:00:00.34
Elapsed Time 00:00:00.36
Memory Required 1436 bytes
Additional Memory Required 240 bytes for Residual Plots a Variables Entered/RemovedVariables Variables Model Entered Removed Method b
1 PerceivedEase . Enter
a. Dependent Variable: ABS_RES
b. All requested variables entered. b Model Summary
Adjusted R Std. Error of the Model R R Square Square Estimate a 1 ,185 ,034 ,024 1,19156 a. Predictors: (Constant), PerceivedEase
b. Dependent Variable: ABS_RES
a
ANOVA Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. b1 Regression 4,936 1 4,936 3,477 ,065 Residual 139,141 98 1,420 Total 144,078
99
a. Dependent Variable: ABS_RES
b. Predictors: (Constant), PerceivedEase a
Coefficients
Standardized Unstandardized Coefficients Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig.
1 (Constant) 2,733 ,715 3,821 ,000
PerceivedEase -,087 ,047 -,185 -1,865 ,065 a. Dependent Variable: ABS_RES aResiduals Statistics Minimum Maximum Mean Std. Deviation N Predicted Value 1,0749 1,9474 1,4178 ,22330 100
Std. Predicted Value -1,536 2,372 ,000 1,000 100
Standard Error of Predicted Value ,119 ,308 ,162 ,047 100
Adjusted Predicted Value ,9168 2,0172 1,4163 ,22620 100
Residual -1,62721 4,51804 ,00000 1,18552 100
Std. Residual -1,366 3,792 ,000 ,995 100
Stud. Residual -1,383 3,857 ,001 1,006 100
Deleted Residual -1,66813 4,67617 ,00145 1,21309 100
Stud. Deleted Residual -1,389 4,167 ,010 1,035 100
Mahal. Distance ,001 5,625 ,990 1,307 100
Cook's Distance ,000 ,260 ,012 ,033 100
Centered Leverage Value ,000 ,057 ,010 ,013 100
a. Dependent Variable: ABS_RES
Charts
Regression
Notes
Output Created 14-NOV-2017 16:51:41 Comments
Input Data C:\Users\User new1\Documents\CHRISTIAN SIA\DATA SPSS MODEL 2.sav
Active Dataset DataSet1
Filter <none>
Weight <none>
Split File <none>
N of Rows in Working Data100 File
Missing Value Handling Definition of Missing User-defined missing values are treated
as missing.Cases Used Statistics are based on cases with no missing values for any variable used. Syntax
REGRESSION /MISSING LISTWISE /STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA COLLIN TOL /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10) /NOORIGIN /DEPENDENT AttitudeToward /METHOD=ENTER PerceivedEase PerceivedUsefulness /SCATTERPLOT=(*ZPRED ,*SRESID) /RESIDUALS DURBIN HISTOGRAM(ZRESID) NORMPROB(ZRESID) /SAVE RESID.
Resources Processor Time 00:00:02.69 Elapsed Time 00:00:01.92 Memory Required 1660 bytes Additional Memory Required 904 bytes for Residual Plots
Variables Created or RES_1 Unstandardized Residual Modified a Variables Entered/Removed
Variables Variables Model Entered Removed Method
1 PerceivedUseful ness, . Enter b PerceivedEase a. Dependent Variable: AttitudeToward b. All requested variables entered. b
Model Summary Adjusted R Std. Error of the Model R R Square Square Estimate Durbin-Watson a 1 ,860 ,739 ,734 ,98739 1,643 a. Predictors: (Constant), PerceivedUsefulness, PerceivedEase
b. Dependent Variable: AttitudeToward a
ANOVA
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
b1 Regression 268,341 2 134,170 137,619 ,000 Residual 94,569 97 ,975 Total 362,910
99
a. Dependent Variable: AttitudeToward
b. Predictors: (Constant), PerceivedUsefulness, PerceivedEase
a Coefficients Standardize Unstandardized d
Coefficients Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. 1 (Constant) 1,043 ,666 1,567 ,120 PerceivedEase ,577 ,043 ,772 13,339 ,000
PerceivedUsefulne ,154 ,053 ,168 2,906 ,005 ss a
Coefficients
Collinearity Statistics ModelTolerance
VIF 1 (Constant) PerceivedEase
,802 1,246 PerceivedUsefulness ,802 1,246
a. Dependent Variable: AttitudeToward
a Collinearity Diagnostics Variance Proportions PerceivedUseful
Model Dimension Eigenvalue Condition Index (Constant) PerceivedEase ness
1 1 2,968 1,000 ,00 ,00 ,00 2 ,018 12,879 ,18 ,23 1,00 3 ,014 14,574 ,82 ,77 ,00
a. Dependent Variable: AttitudeToward a Residuals Statistics
Minimum Maximum Mean Std. Deviation N Predicted Value 7,4756 14,1762 11,4700 1,64636 100 Std. Predicted Value -2,426 1,644 ,000 1,000 100 Standard Error of Predicted
,099 ,357 ,162 ,056 100 Value
Residual -3,17625 3,01961 ,00000 ,97737 100
Std. Residual -3,217 3,058 ,000 ,990 100
Stud. Residual -3,282 3,083 -,002 1,008 100
Deleted Residual -3,30705 3,06889 -,00306 1,01394 100
Stud. Deleted Residual -3,463 3,229 -,002 1,026 100
Mahal. Distance ,007 11,969 1,980 2,332 100
Cook's Distance ,000 ,148 ,013 ,027 100
Centered Leverage Value ,000 ,121 ,020 ,024 100
a. Dependent Variable: AttitudeToward
Charts
NPar Tests
Notes
Output Created 14-NOV-2017 16:51:48 Comments