57
Tabel V. 10 Tabel Skor Rata-Rata Minat Beli Ulang
di Legend Coffee Yogyakarta
Variabel Item
Skor Total Skor Rata-Rata
Minat Beli Ulang
1 310
3,10 2
334 3,34
3 350
3,50 Sumber: Hasil Pengolahan Data Primer, 2016.
Dari tabel diatas, pada variabel minat beli ulang memiliki skor rata-rata tertinggi 3,50 yaitu pada item nomor 3 yang menunjukkan klas
atau range 4 yang termasuk ke dalam kategori “Tinggi” yang berarti
bahwa konsumen berminat untuk membeli jasa dan produk yang ditawarkan oleh Legend Coffee kembali. Sedangkan skor rata-rata
terendah 3,10 yaitu pada item nomor 1 yang berkategori “Cukup”
menunjukkan bahwa konsumen Legend Coffee cukup senang dalam membicarakan produk-produk dari Legend Coffee kepada orang lain.
C. Analisis Regresi Linier Sederhana
Analisis regresi sederhana dilakukan dengan prosedur sebagai berikut:
1. Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik merupakan pengujian asumsi-asumsi statistik yang harus dipenuhi dalam analisis regresi berganda. Pada penelitian ini uji
asumsi klasik terdiri dari:
a. Pengujian Normalitas
Uji normalitas ini menggunakan Kolmogrov-Smirnov Goodness of Fit Test untuk melihat apakah data berdistribusi normal atau tidak. Data
dikatakan berdistribusi normal apabila angka signifikansi uji PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
58
Kolmogrov-Smirnov Sig. 0,05 menunjukkan bahwa data berdistribusi normal.
Tabel V.11 Tabel Hasil Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
kualitas_pelayanan minat_beli_ulang N
100 100
Normal Parameters
a
Mean 3.3802
3.3129 Std. Deviation
.51222 .69640
Most Extreme Differences Absolute
.054 .127
Positive .054
.110 Negative
-.048 -.127
Kolmogorov-Smirnov Z .535
1.266 Asymp. Sig. 2-tailed
.937 .081
a. Test distribution is Normal.
Sumber : Hasil Pengolahan Data Primer, 2016
Dapat di lihat pada tabel di atas bahwa semua data pada variabel pada penelitian ini dikatakan berdistribusi normal, karena seluruh angka
Asymp. Sig 2-tailed lebih besar daripada 0,05. Maka semua data variabel berdistribusi normal.
b. Pengujian Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas dilakukan dengan menggunakan uji glejser. Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menunjukkan bahwa
varians variabel tidak sama untuk semua pengamatan atau observasi. Suatu variavel dikatakan tidak terjadi heteroskedastisitas apabila angka
signifikansi daripada 0,05 dan dilihat dari scatter-plots, apabila titik- titik pada scatter-plost menyebar secara acak, baik di bagian atas angka
nol ataupun di bagian bawah angka nol dari sumbu vertikal atau sumbu Y, maka dikatakan tidak terjadi heteroskedastisitas atau disebut
59
homokedastisitas. Adapun hasil uji heteroskedastisitas dapat dilihat pada tabel dan gambar scatter-plots sebagai berikut:
Gambar V.1 Hasil Uji Heteroskedastisitas melalui scatter-plots
Sumber : Hasil Pengolahan Data Primer, 2016
Tabel V. 12 Hasil Uji Heteroskedastisitas melalui Uji Glejser
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant -.006
.252 -.023 .982
kualitas_pelayanan .122
.074 .164
1.651 .102 a. Dependent Variable: RES2
Sumber : Hasil Pengolahan Data Primer, 2016 Berdasarkan hasil scatter-plots di atas dan tabel diatas bahwa
varians dari residual satu pengamat ke pengamat yang lain tetap atau homokedastisitas, dengan kata lain bahwa variabel tidak terjadi
60
heteroskedastisitas. Hal ini dapat dilihat dari titik-titik pada scatter- plots yang menyebar secara acak dan pada tabel terlihat nilai
signifikansi semua variabel bebas lebih besar daripada 0,05.
2. Menguji Regresi Linier Sederhana
