75
data rnengikuti distribusi normal adalah jika nilai signifikan nilai probabilitasnya lehih kecil dari 5 maka distribusi adalah tidak normal dan jika nilai signifikan
nilai probabilitasnya lebih besar dari 5 maka distribusi adalah normal berikut ini hasil uji normalitas:
Tabel 4.16 Hasil Uji Normalitas
One-Sample K olmogorov-Smirnov Test
Unstandardiz ed Residual
N
24 Normal Parameters
Mean ,0000000
S W. Deviation ,78704091
Most Extreme Absolute
,114 Differences Positve
,114 N
egativa -,084
Kalmogorcv-Srr irnov Z ,556
f,symp. Sig. 2-tailed ,916
a. Test distribution is Normal.
b.
Calculated from data.
Sumber : Lampiran 6 Berdasarkan hasil pengujian normalitas yang disajikan pada tabel di atas
diketahui bahwa, nilai statistik Kolmogorov-Snzirnov yang diperoleh mempunyai taraf signifikan yang lebih dari dari 0,05, sesuai dengan kriteria bahwa sebaran
data disebut berdistribusi normal apabila memiliki taraf signifikan 0.05 Smiiarsono, 2002:40, oleh karena itu dapat diputuskan bahwa data yang
digunakan dalam penelitian ini berdistribusi normal
.
4.4. Deskripsi Hasil Pengujian Asumsi Klasik
4.4.1. Hasil Pengujian Multikolinieritas
Identifikasi secara statistic ada atau tidaknya gejala multikolinier dapat dilakukan dengan menghitung Variance Inflation Factor VIF. Menurut Imam
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
76
Ghozali 2006:57 D
eteksi tidak adanya Multikolinieritas Nilai tolerance yang
umum dipakai adalah 0,10 atau sama dengan VIF dibawah 10.
Tabe14.17 HasH Pengujian Multikolinieritas
CoefficientS
Collinearit Statistics Model
Tolerance VIF
1 Reliability
.882 1.134
Responsiveness 942
1.062 Assurance
.913 1.095
Tangibility .886
1.129 Empathy
.953 1.049
a. Dependent Variable: Kepuasan Pengguna
Sumber : Lampiran 8
Berdasarkan hasil pengujian dapat diketahui bahwa nilai VIF seluruh variabel bebas dalarn penelitian ini disekitar dibawah angka 10, artinya seluruh
variabel bebas pada penelitian ini tidak terjadi Multikolinieritas.
4.4.2. Hasil Pengujian Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksarnaan varian dari residual suatu pengarnatan ke
pengamatan lain. Tingkat signifikan koefisien Rank Spearman untuk semua variabel bebas terhadap residual adalah lebih besar dari 0,05 yang berarti pada
model regresi ini tidak terjadi heteroskedastisitas.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
77
Tabel 4.18 Hasil Pengujian Heteroskedastisitas
Correlations
Unstandardiz ed Residual
Reliabilitv Responsi
veness Assurance Tanaibilitv Emoathv
Spearmans rho Unstandardized Residu Correlation Coefficie
1,000 ,076
-,011 ,005 ,012 ,042 Sig.
2-tailed ,724
,961 ,980 ,954 ,845 N 24
24 24 24 24 24
Reliability Correlation Coefficien ,076
1,000 ,102 -,049 ,145 ,289
Sig. 2-tailed
,724 ,635 ,820 ,499 ,170
N 24 24
24 24 24 24 Responsiveness Correlation Coefficien
-,011 ,102
1,000 -,179 -,014 ,109 Sig.
2-tailed ,961
,635 ,402 ,949 ,611
N 24 24
24 24 24 24 Assurance Correlation Coefficien
,005 -,049
-,179 1,000 -,168 -,183 Sig.
2-tailed ,980
,820 ,402
,433 ,392
N 24 24
24 24 24 24 Tangibility Correlation Coefficien
,012 ,145
-,014 -,168 1,000 ,058 Sig.
2-tailed ,954
,499 ,949 ,433
,788 N 24
24 24 24 24 24
Empathy Correlation Coefficien ,042
,289 ,109 -,183 ,058 1,000
Sig. 2-tailed
,845 ,170
,611 ,392 ,788 N 24
24 24 24 24 24
Sumber : Lampiran 7 Dari tabel diatas dapat diketahui bahwa taraf signifikan yang diperoleh
dari hasil uji Rank Spearman lebih dari 0,05, hal ini ini menunjukan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi ini.
4.4.3. Hasil Pengujian Autokorelasi
