41 dengan teknik belah dua dari Spearmen Brown. Kriteria suatu variabel dikatakan
reliabel atau tidak, adalah: α
≥ 0,60 artinya instrumen reliabel. α 0,60 artinya instrumen tidak reliabel.
3.10. Teknik Analisis Data
3.10.1. Uji Asumsi Klasik
Asumsi yang mendasari model regresi adalah asumsi klasik, yaitu: 1.
Uji normalitas Uji normalitas ini bertujuan untuk mengetahui distribusi data dalam variabel
yang akan digunakan dalam penelitian. Data yang baik dan layak digunakan dalam penelitian adalah data yang memiliki distribusi normal. Sujarweni
2014:52, menyatakan normalitas data dapat dilihat dengan menggunakan uji Kolmogorov Smirnov. Pengambilan keputusan:
- Jika signifikansi 0,05, maka data berdistribusi normal
- Jika signifikansi 0,05, maka data tidak berdistribusi normal
Uji normalitas juga dapat dilakukan melalui analisis grafik dengan melihat penyebaran data titik pada sumbu diagonal dari grafik normal p-p plot of
regression standardized residual. Jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal grafik histogramnya menunjukkan pola
distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas. 2.
Uji multikolinieritas Uji multikolinieritas diperlukan untuk mengetahui ada tidaknya variabel
independen yang memiliki kemiripan antara variabel independen dalam satu
Universitas Sumatera Utara
42 model Sujarweni, 2014:185. Uji multikolinieritas diukur dari Variance
Inflating Factor VIF. Jika VIF 10, maka terjadi multikolinieritas, sebaliknya jika VIF 10 maka tidak terjadi multikolinieritas.
3. Heteroskedastisitas.
Heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji terjadinya perbedaan variance residual suatu periode pengamatan ke periode pengamatan yang lain
Sujarweni, 2014:186. Cara memprediksi ada tidaknya heteroskedastisitas pada suatu model dapat dilihat dengan pola gambar scatterplot. Jika ada pola
tertentu seperti titik-titik yang membentuk pola tertentu teratur seperti bergelombang, melebar kemudian menyempit, hal ini mengindikasikan terjadi
heteroskedastisitas. Jika tidak ada pola yang jelas, dan titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu, maka tidak terjadi heterokedastisitas
3.10.2. Analisis Persamaan Regresi Linear
Teknik analisis yang digunakan adalah persamaan regresi linear berganda yang berguna untuk mengetahui pengaruh mutu pelayanan tangibles, reliability,
responsiveness, assurance dan empathy terhadap kepuasan nasabah Sugiyono, 2008:277, dengan rumus:
Y = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
+ b
4
X
4
+ b
5
X
5
+ ei Keterangan : X
1
= Tangibles X
4
= Assurance X
2
= Reliability X
5
= Empathy X
3
= Responsiveness a = Nilai konstanta
Y = Kepuasan nasabah ei = Kesalahan estimasi
b = Koefisien regresi
Universitas Sumatera Utara
43
3.10.3. Uji Koefisien Determinansi R
