60 menunjukkan bahwa karyawan beberapa kali telat dari deadline yang
ditentukan perusahaan. 7. Melalui pernyataan dari kuesioner bahwa saya kurang mampu melayani
nasabah dengan jumlah yang banyak, yaitu 10.3 menyatakan sangat tidak setuju, 7.7 menyatakan tidak setuju, 20.5 menyatakan kurang setuju,
33.3 menyatakan setuju dan 28.2 menyatakan sangat setuju. Hal ini menunjukkan bahwa karyawan kurang mampu melayani nasabah dengan
jumlah yang banyak. 8. Melalui pernyataan dari kuesioner bahwa saya kurang mampu menyelesaikan
setiap keluhan nasabah, yaitu 7.7 menyatakan sangat tidak setuju, 15.4 menyatakan tidak setuju, 20.5 menyatakan kurang setuju, 23.1
menyatakan setuju dan 33.3 menyatakan sangat setuju. Hal ini menunjukkan bahwa karyawan kurang mampu menyelesaikan setiap keluhan
nasabah.
4.3 Uji Asumsi Klasik
4.3.1. Uji Normalitas Data
Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah distribusi sebuah data mengikuti atau mendekati distribusi normal, yakni distribusi data dengan bentuk
lonceng. Data yang baik adalah data yang mempunyai pola distribusi normal, yakni data tidak menceng ke kiri atau menceng ke kanan. Ada tiga pendekatan
untuk mengetahui apakah data berdistribusi normal atau tidak, yaitu dengan pendekatan Histogram, pendekatan Grafik dan pendekatan Kolmogorov-Smirnov.
Universitas Sumatera Utara
61 1. Pendekatan Histogram
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS 16,0 Oktober 2014
Gambar 4.1 Histogram Uji Normalitas
Pada grafik histogram terlihat bahwa variabel berdistribusi normal, hal ini ditunjukkan oleh distribusi data tersebut tidak melenceng ke kiri atau ke kanan.
2. Pendekatan Grafik
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS 16,0 Oktober 2014 Gambar 4.2 Plot Uji Normalitas
Pada grafik scatter plot terlihat titik yang mengikuti data di sepanjang garis diagonal. Hal ini berarti data berdistribusi normal.
Universitas Sumatera Utara
62 3. pendekatan Kolmogorov-Smirnov
Tabel 4.8 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardize d Residual
N 78
Normal Parameters
a,,b
Mean .0000000
Std. Deviation 3.88058167
Most Extreme Differences
Absolute .082
Positive .066
Negative -.082
Kolmogorov-Smirnov Z .727
Asymp. Sig. 2-tailed .666
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS 16,0 Oktober 2014
Pada Tabel 4.8 terlihat bahwa nilai Asymp.sig. 2-tailed adalah 0,666 dan diatas nilai signifikan 0,05 dengan kata lain variabel residual berdistribusi
normal. Nilai kolmogorov-smirnov Z lebih kecil dari 1,97 berarti tidak ada perbedaan antara distribusi teoritik dan distribusi empiric atau dengan kata lain
data dikatakan normal.
4.3.2 Pengujian Heteroskedastisitas
Pengujian heteroskedastisitas dilakukan dengan menggunakan Scatter Plot. Jika tidak terdapat variabel yang signifikan maka dapat disimpulkan tidak
adanya masalah heteroskedastisitas. Hasil pengujian pada Lampiran sebagaimana juga pada Gambar 4.3 di
halaman berikut :
Universitas Sumatera Utara
63
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS 16,0 Oktober 2014 Gambar 4.3: Scatterplot
Hasil pengujian heteroskedastisitas menunjukkan tidak terdapat pola yang jelas dari titik-titik tersebut. Hal ini menunjukkan bahwa model
regresi tidak memiliki gejala adanya heteroskedastisitas, yang berarti bahwa tidak ada gangguan yang berarti dalam model regresi ini.
4.3.3 Pengujian Multikolinieritas