4.4.2 Uji Heteroskedastisitas
Heterosdekastisitas terjadi karena perubahan situasi yang tidak tergambarkan dalam spesifikasi model regresi. Dengan kata lain,
heteroskedastisitas terjadi jika residual tidak memiliki varian yang konstan. Pemeriksaan terhadap gejala heteroskedastisitas adalah dengan melihat pola
diagram pencar scatter plot yaitu grafik yang merupakan diagram pencar residual, yaitu selisih antara nilai Y prediksi dan Y observasi, dan juga melalui
model Glejser. a.
Diagram Pencar Scatter plot Hipotesis:
1. Jika diagram pencar yang ada membentuk pola-pola tertentu yang teratur maka regresi mengalami gangguan heteroskedastisitas.
2. Jika diagram pencar tidak membentuk pola yang atau acak maka regresi tidak mengalami gangguan heteroskedastisitas.
Universitas Sumatera Utara
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS 16.0
Gambar 4.3 Scatterplot Dependent Variable
Dari Gambar 4.4 dapat dilihat bahwa diagram pencar tidak membentuk pola oleh karena itu tidak mengalami gangguan heterokedastisitas.
b. Model Glejser Menentukan kriteria keputusan :
a Jika nilai signifikansi 0,05, maka tidak mengalami gangguan heterokedastisitas.
b Jika nilai signifikansi 0,05, maka mengalami gangguan heterokedastisitas.
Universitas Sumatera Utara
Dari Tabel 4.16 dapat dilihat bahwa nilai signifikansi dari setiap variabel Bukti Fisik, Kehandalan, Daya Tanggap, Jaminan, Empati, Kepercayaan Konsumen
adalah lebih besar dari 0.05. Maka oleh karena itu, tidak mengalami gangguan heterokedastisitas.
4.4.3 Uji Multikolinearitas
Gejala multikolinearitas dapat dilihat dari besarnya nilai Tolerance dan VIF Varience Inflation Factor melalui program SPSS 16.0. Tolerance mengukur
variabilitas variabel terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independent lainnya. Nilai umum yang biasa dipakai adalah nilai Tolerance 0,1 atau nilai
VIF 5, maka tidak terjadi multikolinearitas Situmorang et al, 2010 : 136.
Tabel 4.16
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant 1.633
1.088 1.501
.138 BuktiFisik
.119 .074
.262 1.597
.115 Kehandalan
.068 .084
.107 .807
.422 DayaTanggap
-.003 .060
-.005 -.044
.965 Jaminan
-.119 .091
-.202 -1.298
.199 Empati
-.029 .129
-.040 -.220
.826 KepercayaanKonsumen
-.088 .079
-.201 -1.107
.272 a. Dependent Variable: absut
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS 16.0
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.17
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS 16.0
Pada Tabel 4.17 menjelaskan mengenai besarnya tolerance dan VIF untuk masing-masing variabel bebas. Semua variabel bebas mempunyai nilai tolerance
0,1 dan VIF 5, sehingga dapat disimpulkan bahwa masalah multikolinearitas tidak ada.
4.5 Metode Analisis Regresi Berganda
Kategori