73
Tabel 6.3. Hasil Uji Reliabilitas Variabel
Nilai Alpha Cronbach
Keterangan
Tangible X
1
0,773 Reliabel
Reliability X
2
0,844 Reliabel
Responsiveness X
3
0,897 Reliabel
Assurance X
4
0,796 Reliabel
Emphaty X
5
0,849 Reliabel
Kepuasan Pelanggan Y 0,877
Reliabel Sumber : Hasil Pengolahan,2013 Data diolah
Dari Tabel 6.3, terlihat bahwa nilai alpha cronbach semua variabel lebih besar dari 0,60 hal ini menunjukkan bahwa variabel reliabel atau handal untuk
digunakan pada penelitian.
6.1.4. Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik yang digunakan pada penelitin ini yaitu uji normalitas, uji multikolinearitas, uji heteroskedastisitas. Tidak ada ketentuan yang pasti tentang
urutan uji mana dulu yang harus dipenuhi. Setelah hasil ketiga uji memenuhi persyaratan, dilakukan pengujian pada uji yang lain.
6.1.4.1. Uji Normalitas
Untuk membuktikan apakah hasil pengamatan data menyebar normal atau tidak, dapat dilakukan dengan berbagai cara seperti dengan Uji Histogram, Uji
Normal P Plot, uji Chi Square, Skewness dan Kurtosis atau uji Kolmogorov Smirnov, Situmorang, 2012.
Pada penelitian ini Uji Normalitas data dilakukan dengan menggunakan uji grafik Histogram atau Normal P Plot. Uji ini membandingkan serangkaian data
pada sampel terhadap distribusi normal serangkaian nilai dengan mean dan standar deviasi yang sama. Uji ini dilakukan untuk mengetahui kenormalan
Universitas Sumatera Utara
74 distribusi beberapa data. Jika signifikansi di bawah 0,05 berarti data yang akan
diuji mempunyai perbedaan yang signifikan dengan data normal baku, berarti data tersebut tidak normal. Hasil uji dengan grafik histogram atau normal P Plot pada
penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 6.1. dibawah ini:
Gambar 6.1. Grafik Histogram atau Normal P Plot Gambar 6.1, diatas memperlihatkan bahwa pada Scatter Plot terlihat titik
yang mengikuti data disepanjang garis diagonal. Hal ini berarti data berdistribusi normal.
6.1.4.2. Hasil Uji Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedastisitas digunakan untuk mengetahui ada tidaknya penyimpangan asumsi klasik Heteroskedastisitas, yaitu adanya ketidaksamaan
varian dari residual untuk semua pengamatan pada model regresi.
Universitas Sumatera Utara
75 Prasyarat yang harus terpenuhi dalam model regresi adalah tidak adanya
gejala Heteroskedastisitas. Pengujian apakah terdapat gejala heteroskedastisitas, yaitu dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada gambar hasil output SPSS
Menurut Situmorang, 2010. Selanjutnya, pengujian dengan pengambilan keputusan didasarkan pada: a Apabila ada pola tertentu, seperti titik-titik point-
point yang ada membentuk suatu pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar kemudian menyempit, maka telah terjadi Heteroskedastisitas; dan b
Apabila tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi Heteroskedastisitas.
Pada Gambar 6.2 dibawah ini dapat dilihat hasil uji Heterokedastisitas.
Gambar 6.2. Hasil Scatterplot Untuk Uji Heterokedastisitas Dari Gambar 6.2, diatas terlihat tidak ada pola yang jelas, titik-titik juga
menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka dianggap tidak terjadi Heteroskedastisitas.
Universitas Sumatera Utara
76
6.1.4.3. Uji Multikolinearitas
