68
Universitas Kristen Maranatha
X
2
= Place X
3
= Promotion X
4
= Price X
5
= People X
6
= Process X
7
= Physical evidence a = Bilangan konstanta
b1, b2, b3, … = Koefisien regresi b1, b2, b3, ….
Nilai regresi di atas dihitung dengan bantuan komputer program software SPSS for windows versi 16.
3.6.2.2. Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik adalah persyaratan statistik yang harus dipenuhi pada analisis regresi linear berganda yang berbasis ordinary least square OLS.Jadi
analisis regresi yang tidak berdasarkan OLS tidak memerlukan persyaratan asumsi klasik, misalnya regresi statistik atau regresi ordinal. Demikian juga tidak semua uji
asumsi klasik harus dilakukan pada analisis regresi linear, misalnya uji Multikolinearitas tidak dapat dipergunakan pada analisis regresi linear sederhana dan
uji autokorelasi tidak perlu diterapkan pada data cross sectional. Uji asumsi klasik juga tidak perlu dilakukan untuk analisis regresi linear yang bertujuan untuk
menghitung nilai pada variabel tertentu.Ada lima uji asumsi klasik, yaitu uji Multikolinearitas, uji Heteroskedastisitas, uji Normalitas, uji Autokorelasi dan uji
Outlier. Tidak ada ketentuan yang pasti tentang urutan uji mana dulu yang harus dipenuhi. Analisis dapat dilakukan tergantung pada data yang ada. Pada penelitian ini
69
Universitas Kristen Maranatha
peneliti menggunakan analisis jalur yang hanya menggunakan uji Normalitas, Uji Multikolinearitas, dan uji Heteroskedastisitas.
3.6.2.3. Uji Normalitas
Menurut Suliyanto 2005, uji normalitas dimaksudkan untuk mengetahui apakah residual yang diteliti berdistribusi normal atau tidak. Menurut Ghozali
2001, Tujuan uji normalitas adalah untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi, variabel dependen, variabel independen atau keduanya mempunyai distribusi
normal atau mendekati normal. Uji normalitas dapat dilakukan dengan uji histogram, uji normal probability plot, uji chi square, skewness dan kurtosis atau uji kolmogorov
smirnov.Tidak ada metode yang paling baik atau paling tepat, Penelitian ini menggunakan uji kolmogorov smirnov.
3.6.2.4. Uji Multikolinearitas
Jika pada model persamaan regresi mengandung gejala multikolinearitas, berarti terjadi korelasi mendekati sempurna antar variabel bebas.Model regresi
yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Suatu model regresi yang bebas multiko adalah sebagai berikut mempunyai nilai tolerance
lebih dari 0,10 dan nilai VIF Variance Inflation Factor kurang dari 10 Ghozali, 2001.
3.6.2.5. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dan residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Uji
heteroskedastisitas adalah kesalahan penggangu. Kesalahan pengganggu merupakan variabel bebas, akan tetapi dengan varians dan untuk setiap nilai X nilai konstan
70
Universitas Kristen Maranatha
yang berbeda di mana X merupakan variabel bebas. Supranto; 2001; 273. Menurut
Ghozali 2005:105, prasyarat yang harus terpenuhi dalam model regresi adalah tidak adanya gejala heterokedastisitas. Cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya
heteroskedastisitas, salah satunya adalah dengan menggunakan Uji Glejser. Uji Glejser mengusulkan untuk meregres nilai absolut residual terhadap variabel
independen Gujarati, 2003 dalam Ghozali, 2005:108 dengan menggunakan persamaan regresi. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain
maka tetap maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas, model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas atau
tidak terjadi heteroskedastisitas Ghozali, 2005:105. Langkah-langkah melakukan uji asumsi heteroskedastisitas, yaitu:
1. Menentukan instrumen yang akan dianalisis. 2. Melakukan evaluasi terhadap pola gambar scatterplot. Jika pola gambar
scatterplot memenuhi keempat kriteria di atas, maka model regresi dinyatakan terbebas dari asumsi heteroskedastisitas.
3. Melakukan intepretasi hasil uji asumsi heteroskedastisitas. Jika model regresi terbebas dari asumsi heteroskedastisitas, maka model regresi
dapat digunakan sebagai model penelitian. Kriteria yang digunakan pada uji heterokedastisitas dengan menggunakan Uji Glejser
adalah jika variabel independen signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dependen, atau dengan kata lain nilai Sig.
variabel independen lebih kecil dari α yang digunakan sebesar 0,05 maka ada indikasi terjadi heterokedastisitas Ghozali, 2006:
109. Oleh karena itu, nilai Sig. variabel independen harus lebih besar dari α yang
digunakan yaitu 0,05.
71
Universitas Kristen Maranatha
3.6.2.6. Pengujian Hipotesis
