Hasil uji reliabilitas di atas dapat diketahui bahwa semua variabel dalam penelitian ini memiliki nilai koefisien Alpha Cronbach’s 0,60, maka dapat
disimpulkan bawa ketiga variabel di atas adalah andal reliabel.
4.2.1.3 Uji Normalitas Data
Uji normalitas digunakan untuk menguji apakah data yang diperoleh sudah mengikuti sebaran normal atau tidak. Uji ini dilakukan dengan melihat
range data. Data dapat dikatakan baik apabila penyebarannya normal serta tidak terlalu luas. Untuk dapat menentukan bahwa persebaran data normal ada
beberapa cara, yakni :
1. P-P Plot
P-P plot merupakan sebuah kurva yang digunakan untuk dapat menguji apakah suatu variabel dianggap normal atau tidak. Variabel dapat
dikatakan memenuhi asumsi normalitas apabila P-P plot menunjukan persebaran data relatif mengikuti garis diagonal atau lebih sering disebut
normal plot. Sebaliknya Suatu variabel dikatakan tidak memenuhi asumsi normalitas apabila P-P plot menunjukan persebaran data yang melebar atau
menjauhi garis normal plot.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Gambar 4.22 : Grafik P-PLOT
Sumber : Lampiran 9 Terlihat pada grafik diatas bahwa grafik normal plot variabel
pelayanan, fasilitas dan persepsi masyarakat memberikan gambaran tentang pola distribusi normal. Hal ini ditunjukan dari pola persebaran data dari
bawah hingga atas yang mengikuti pergerakan dari garis diagonal sendiri hal ini membuktikan bahwa variabel pelayanan, fasilitas dan persepsi
masyarakat memiliki distribusi yang normal.
2. Uji Kolmogorov-Smirnov
Uji Kolmogorov-Smirnov merupakan salah satu uji normalitas yang sering digunakan karena kemudahan dan reliabilitasnya dibandingkan
dengan P-P plot. Cara untuk melakukan uji Kolmogorov-Smirnov adalah dengan menggunakan SPSS versi 17.0 dimana nilai signifikansi dari tabel
Kolmogorov-Smirnov harus diatas standard error 0,05 atau 5. Apabila nilai signifikansi diatas dari standar error sebesar 0,05 maka dapat dikatakan
bahwa data dari suatu variabel memiliki distribusi yang normal.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Tabel 4.6 : Hasil Uji Kolmogorov-Smirnov
Unstandardized Residual
Kolmogorov-Smirnov Z 0.478
Asymp. Sig. 2-tailed 0.976
Sumber : Lampiran 9 Pada uji Kolmogorov-Smirnov diatas terlihat bahwa signifikansi yang
dihasilkan 0,976 diatas 5. Hal ini membuktikan bahwa data dari variabel yang diteliti memiliki distribusi yang normal dan dapat dilanjutkan untuk
pengujian asumsi klasik lainnya.
4.2.1.4 Uji Asumsi Klasik
