4.3.1.1 Uji Normalitas
Pengujian normalitas data dilakukan untuk melihat apakah dalam model regresi, variabel dependen dan independennya memiliki distribusi normal atau
tidak Santoso dalam Juliandi, 2013:174. Regresi yang baik adalah memiliki data distribusi normal. Untuk mengujinya menggunakan metode Kolmogorov smirnov.
Menurut Juliandi 2013:175 kriteria untuk menentukan normal atau tidaknya data, maka dapat dilihat dari nilai probabilitasnya. Data adalah normal, jika nilai
Kolmogorov Smirnov adalah tidak signifikan Asymp. Sig 2-tailed
.
.
Tabel 4.12 Uji Kolmogorov Smirnov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Produk Harga
Pelayanan Kepuasan
Pelanggan N
70 70
70 70
Normal Parameters
a,b
Mean 14.9307
9.3790 14.9614
11.6556 Std. Deviation
2.88749 2.35833
3.06993 2.83560
Most Extreme Differences
Absolute .112
.156 .108
.155 Positive
.112 .084
.085 .155
Negative -.089
-.156 -.108
-.155 Kolmogorov-Smirnov Z
.938 1.308
.902 1.295
Asymp. Sig. 2-tailed .343
.065 .390
.070 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Sumber: Pengolahan Data Primer 2014 dengan SPSS 18.00 Berdasarkan Tabel 4.12 dapat dilihat bahwa Data secara keseluruhan
adalah normal, karena nilai Kolmogorov Smirnov adalah tidak signifikan Asymp. Sig 2 tailed
.
, di mana data Produk dengan 0.343
.
adalah normal karena tidak signifikan, data Harga dengan 0.065
.
adalah normal karena tidak signifikan, data Pelayanan dengan 0.390
.
adalah normal karena tidak
Universitas Sumatera Utara
signifikan, dan data Kepuasan Pelanggan dengan 0.070
.
adalah normal karena tidak signifikan.
4.3.1.2 Uji Multikolinearitas
Multikolinearitas digunakan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi yang kuat antar variabel independen Santoso dalam
Juliandi, 2013:175. Uji multikolinearitas dalam penelitian ini dapat dilihat sebagai berikut:
Tabel 4.13 Uji Multikolinearitas
Coefficients
a
Model Correlations
Collinearity Statistics Zero-order Partial
Part Tolerance
VIF 1 Constant
Produk .761
.623 .477
.645 1.550
Harga -.056
-.163 -.099 .997
1.003 Pelayanan
.636 .359
.231 .645
1.550 a. Dependent Variable: Kepuasan Pelanggan
Sumber: Pengolahan Data Primer 2014 dengan SPSS 18.00 Berdasarkan Tabel 4.13 dapat dilihat bahwa model regresi tidak
mengalami gangguan multikolinearitas. Hal ini tampak pada ketiga variabel independen yakni Produk, Harga dan Pelayanan memiliki nilai VIF dalam batas
toleransi yang telah ditentukan tidak melebihi 5, sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolinearitas dalam variabel independen penelitian ini.
4.3.1.3 Uji Heterokedastisitas
Kategori