5. Pernyataan 5 menyatakan “Saya puas dengan kesopanan yang dimiliki
karyawan Mie Tek-Tek Salero Kito Medan”. Diketahui bahwa 0 responden 0 menjawab sangat tidak setuju, 0 responden 0 menjawab tidak setuju,
15 responden 15,5 menjawab kurang setuju, 45 responden 46,4 menjawab setuju dan 37 responden 38,1 menjawab sangat setuju.
6. Pernyataan 6 menyatakan “Saya merasa aman dan nyaman dengan tempat
parkir di Mie Tek-Tek Salero Kito Medan”. Diketahui bahwa 5 responden 5,2 menjawab sangat tidak setuju, 0 responden 0 menjawab tidak
setuju, 21 responden 21,6 menjawab kurang setuju, 43 responden 43,3 menjawab setuju dan 28 responden 28,9 menjawab sangat setuju.
7. Pernyataan 7 menyatakan “Saya merasa puas dengan cita rasa makanan Mie
Tek-Tek Salero Kito Medan” Diketahui bahwa 6 responden 6,2 menjawab sangat tidak setuju, 17 responden 17,5 menjawab tidak setuju, 21
responden 21,6 menjawab kurang setuju, 36 responden 36,2 menjawab setuju dan 18 responden 18,6 menjawab sangat setuju.
4.3. Uji Asumsi Klasik.
1. Uji Normalitas
Uji normalitas yaitu untuk mengetahui distribusi sebuah data mengikuti atau mendekati distribusi normal, yaitu distribusi data dengan bentuk lonceng. Data
yang baik adalah data yang mempunyai pola seperti distribusi normal, yaitu
Universitas Sumatera Utara
Regression Standardized Residual
2 -2
-4
Fr equency
15 10
5
Histogram Dependent Variable: Kepuasan_Konsumen
Mean =2.39E-15 Std. Dev. =0.974
N =97
distribusi data tersebut tidak menceng ke kiri atau ke kanan. Normalitas sebuah data dapat diuji dengan menggunakan pendekatan, sebagai berikut :
a. Pendekatan Histogram
Gambar 4.1: Hasil Uji Normalitas Histogram Sumber: Pengolahan data primer menggunakan
SPSS 15.0 for windows, 2011.
Pada grafik histogram dapat dilihat bahwa variabel berdistribusi normal yang ditunjukkan oleh distribusi data tersebut tidak menceng ke kanan dan
menceng ke kiri.
b. Pendekatan Grafik
Cara lain untuk melihat uji normalitas adalah dengan grafik yang dinamakan Normal P-P Plot dengan cara melihat titik-titik di sepanjang garis diagonal. Data
berdistribusi normal terlihat pada titik yang mengikuti data di sepanjang garis diagonal.
Universitas Sumatera Utara
Observed Cum Prob
1.0 0.8
0.6 0.4
0.2 0.0
Ex pe
cted Cum P
ro b
1.0 0.8
0.6 0.4
0.2 0.0
Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual Dependent Variable: Kepuasan_Konsumen
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
97 ,0000000
1,35360568 ,058
,029 -,058
,574 ,896
N Mean
Std. Deviation Normal Parameters
a,b
Absolute Positive
Negative Most Extreme
Differences
Kolmogorov-Smirnov Z Asymp. Sig. 2-tailed
Unstandardiz ed Residual
Test distribution is Normal. a.
Calculated from data. b.
Gambar 4.2. Hasil Uji Normalitas P-P Plot Sumber : Pengolahan data primer menggunakan SPSS 15,0 for windows 2011
Pada scatter plot terlihat titik yang mengikuti data di sepanjang garis diagonal. Untuk memastikan apakah data disepanjang garis diagonal berdistribusi
normal maka dilakukan uji kolmogorov smirnov 1 sample KS, seperti yang terlihat pada Tabel. 4.10.
Tabel 4.11
Sumber: Pengolahan data primer menggunakan SPSS 15.0 for windows 2011.
Pada tabel 4.11 terlihat bahwa nilai Asymp. Sig.2-tailed adalah 0,896 dan di atas nilai signifikan 0,05, berarti variabel residual berdistribusi normal.
Universitas Sumatera Utara
2. Uji Multikolinearitas
Tujuan uji multikolinearitas digunakan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antara variabel bebas dengan variabel terikat. Untuk
mendeteksi adanya multikolinearitas digunakan ketentuan sebagai berikut. Jika nilai Variance Inflation Factor VIF tidak lebih besar dari 10 dan nilai Tolerance
tidak kurang dari 0,1 maka model dapat dikatakan terbebas dari multikolinearitas.
Tabel 4.12
Coefficientsa
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Tolerance
VIF B
Std. Error 1
Constant -4,076
3,475 -1,173
,244 Kehandalan
,889 ,147
,462 6,068
,000 ,847
1,181 Daya_Tanggap
,105 ,084
,090 1,253
,214 ,939
1,064 Jaminan
,338 ,132
,188 2,551
,012 ,899
1,112 Empati
,211 ,134
,114 1,573
,119 ,931
1,074 Bukti_Fisik
,444 ,125
,280 3,560
,001 ,793
1,261 a Dependent Variable: Kepuasan_Konsumen
Sumber: Pengolahan data primer kuesioner,2011.
Jika nilai Variance Inflation Factor VIF tidak lebih besar dari 10 dan nilai Tolerance tidak kurang dari 0,1 dan nilai VIF Penelitian 10, maka dapat
disimpulkan semua data variabel tidak terkena multikolinearitas. 3.
Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas yaitu untuk melihat terjadi ketidaksamaan varians dasar residual pengamatan yang lain. Model yang paling baik adalah tidak terjadi
heteroskedastisitas. Cara mendeteksi ada tidaknya heteroskedastisitas pada suatu model dapat dilihat pada Scatterplot.
Universitas Sumatera Utara
Regression Studentized Residual
2 -2
-4
Regr ess
ion S ta
ndardized Predicted Value
3 2
1
-1 -2
-3
Scatterplot Dependent Variable: Kepuasan_Konsumen
Sumber: Pengolahan data primer menggunakan SPSS 15.0 for windows, 2011 Gambar 4.3. Hasil Uji Heteroskedastisitas
Dari Scatterplot di atas, terlihat titik-titik menyebar secara acak tidak membentuk sebuah pola menyebar secara acak, tidak membentuk sebuah pola
tertentu yang jelas serta tersebar baik di atas maupun di bawah angka nol pada sumbu Y. Hal ini berarti tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi,
sehingga model layak dipakai untuk memprediksi motivasi kerja.
4.4. Regresi Linier Berganda
