4.1 Model Regresi Binary Logistic
Tabel 1
Uji Koefisien Regresi Binary Logistic
Sumber : diolah dari data primer
Hasil pengujian model regresi binary logistic dengan variabel dependen kepuasan konsumen (Y) diperoleh persamaan sebagai berikut.
Y= -63,140+ 0,475buk_fik + 0,525andal + 0,792tanggap + 0,607jamin + 0,912empati
(6,387) (5,462) (7,369) (9,107) (7,594)
Keterangan:
( ) = Menerangkan nilai valid
*** = Signifikan pada 1%
** = Signifikan pada 5%
Persamaan di atas dapat ditafsirkan bahwa kelima dimensi kepuasan konsumen yaitu variabel bukti fisik, keandalan, daya tanggap, jaminan, dan empati berpengaruh positif terhadap kepuasan konsumen.
4.2 Uji Ketepatan Model Regresi
Uji ketepatan model regresi binary logistic dengan uji Hosmer and Lemeshow diperoleh nilai chi square =11,651 dengan level keyakinan sebesar 0,167. Angka tersebut lebih besar dari 0,05 atau 5 persen maka Ho diterima. Hal ini berarti model regresi binary logistic dengan variabel dependen kepuasan konsumen adalah sesuai dengan data sehingga layak dipakai untuk analisis selanjutnya.
a. Uji Koefisien Regresi
Uji signifikansi pengaruh variabel bukti fisik, keandalan, daya tanggap, jaminan, dan empati terhadap kepuasan konsumen. Dari hasil analisis regresi binary logistic diketahui bahwa semua variabel independen berpengaruh signifikan terhadap variabel kepuasan masyarakat. Hal ini ditunjukkan dari nilai signifikansi Wald < 0,05 atau 5 persen.
b. Uji Ekspektasi B
Tabel 2
Uji Ekspektasi B
Sumber : diolah dari data primer
Keterangan :
** = Signifikan pada a = 0.05
Melihat besarnya nilai ekstektasi B atau nilai Exp (B) di atas, menunjukkan bahwa variabel empati mempunyai pengaruh yang lebih besar (nilai Exp (B) = 2,489) terhadap kepuasan konsumen dibandingkan variabel bukti fisik, keandalan, daya tanggap, dan jaminan. Hal ini menunjukkan bahwa variabel empati memberikan kontribusi yang paling besar dibandingkan variabel lain.
Berdasarkan hasil koefisien regresi logistik di atas diketahui bahwa semua variabel independen berpengaruh signifikan terhadap variabel kepuasan konsumen. Menurut prediksi konsumen yang merasa tidak puas dengan kode nol (0) adalah 40 responden, sedangkan observasi hanya 35. Jadi ketepatan klasifikasi 87,5% (35/40), sedangkan prediksi konsumen yang merasa puas dengan kode satu (1) ada 60 responden, sedangkan hasil observasi hanya 58. jadi ketepatan klasifikasi 96,7% (58/60) atau secara keselurahan ketepatan klasifikasi adalah 93%.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar