Berdasarkan kurva dapat dilihat bahwa titik-titik menyebar secara teratur di sekitar sumbu Y, sehingga dapat dinyatakan data yang digunakan adalah normal.
Artinya data layak untuk memprediksi Kepuasan Pasien berdasarkan variabel bukti fisik X
1
, variabel kehandalan X
2
, variabel daya tanggap X
3
variabel jaminan X
4
, variabel empati X
5
4.5.2 Uji Multikolenieritas Uji Multikolinearitas bertujuan untuk menguji adanya korelasi antara
variabel independent yaitu variabel bukti fisik X
1
, variabel kehandalan X
2
, variabel daya tanggap X
3
variabel jaminan X
4
, variabel empati X
5
. Jika terjadi korelasi maka ada gejala multikol yaitu adanya masalah multikolinearitas.
Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi antara variabel independennya
Tabel 4.15 Coefficientsa
Collinearity Statistics
Model Tolerance
VIF 1
Constant X1
.380 2.632
X2 .232
4.311 X3
.173 4.783
X4 .162
3.176 X5
.491 2.036
a Dependent Variable: Loyalitas
Sumber : Pengolahan Data SPSS
2007
Pedoman suatu model regresi yang bebas multikol adalah dengan melihat Variance Inflation Factor VIF, jika VIF 5 menunjukkan bahwa variabel bebas
tidak mempunyai masalah multikolinearitas. Tabel 4.15 menjelaskan besarnya
MARIATY SILALAHI : ANALISIS PENGARUH KUALITAS PELAYANAN DALAM KAITANNYA DENGAN LOYALITAS PASIEN RAWAT INAP DI RUMAH SAKIT ISLAM MALAHAYATI MEDAN, 2008.
nilai VIF untuk masing-masing variabel bebas kurang dari 5, yaitu untuk Variabel Bukti Fisik X
1
, nilai VIF 2,632 5, Variabel Kehandalan X
2
, nilai VIF 4,311 5, Variabel Daya Tanggap X
3
, nilai VIF 4,783 5, Variabel Jaminan Kepastian X
4
, nilai VIF ritual 3,176 5, dan Variabel Empati X
5
, nilai VIF 2,036 5. Maka dapat dinyatakan bahwa masalah multikolinearitas tidak ada.
4.5.3 Uji Heterokedastisitas Uji ini digunakan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi,
terjadi ketidaksamaan varians dari residual suatu pengamatan ke pengamatan yang lain. Pemeriksaan terhadap gejala heterokedastisitas adalah dengan melihat pola
diagram pencar scatter plot yaitu grafik yang merupakan diagram pencar residual yaitu selisih antara nilai Y prediksi dengan Y observasi.
Hipotesis: a.
Jika diagram pencar yang ada membentuk pola-pola tertentu yang teratur maka regresi mengalami gangguan heterokedastisitas.
b. Jika diagram pencar tidak membentuk pola atau acak maka regresi tidak
mengalami gangguan heterokedastisitas.
MARIATY SILALAHI : ANALISIS PENGARUH KUALITAS PELAYANAN DALAM KAITANNYA DENGAN LOYALITAS PASIEN RAWAT INAP DI RUMAH SAKIT ISLAM MALAHAYATI MEDAN, 2008.
Scatterplot Dependent Variable: Y
Regression Standardized Predicted Value
1.5 1.0
.5 0.0
-.5 -1.0
-1.5 -2.0
Regression Studentized Residual
4 3
2 1
-1 -2
-3 -4
Gambar 4.2 : Grafik Scatter Plot Sumber Pengolahan SPSS 2007
Berdasarkan grafik sctter plot dapat dilihat bahwa titik-titik menyebar secara acak di atas sumbu Y, sehingga dapat dinyatakan regresi tidak mengalami
gangguan heterokedastisitas. Artinya model regresi layak untuk memprediksi Kepuasan Pasien Y berdasarkan variabel bukti fisik X
1
, variabel kehandalan X
2
, variabel daya tanggap X
3
variabel jaminan X
4
, variabel empati X
5
di Rumah Sakit Islam Malahayati Medan
4.5.4 Pengujian Goodness Of Fit Pengujian goodness of fit dilakukan untuk menentuan kelayakan suatu
