Uji Asumsi Klasik .1 Uji Normalitas
sendiri, tidak ada orang yang menyatakan tidak setuju dan tidak ada yang menyatakan sangat tidak setuju.
2. Frekuensi jawaban pernyataan “ Saya bersedia merekomendasikan mobil Toyota kepada orang lain”, diketahui bahwa 20 orang menyatakan sangat
setuju, 67 orang menyatakan setuju, 12 orang menyatakan kurang setuju karena tidak yakin atau percaya pada kendaraan Toyota bahwa produk itu
dapat memberikan manfaat dan kegunaan dari kendaraan itu, tidak ada orang yang menyatakaan tidak setuju, dan tidak ada yang menyatakan
sangat tidak setuju. 3. Frekuensi jawaban pernyataan “Saya tidak terpengaruh oleh merek
pesaing”, diketahui bahwa 1 orang menyatakan sangat setuju, 44 orang menyatakan setuju, 47 orang menyatakan kurang setuju , 7 orang yang
menyatakan tidak setuju karena konsumen tersebut tidak mengetahui manfaat dari produk Toyota , dan tidak ada yang menyatakan sangat tidak
setuju.
4.2.3 Uji Asumsi Klasik 4.2.3.1 Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual berdistribusi normal. Ada dua cara untuk
mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak, yaitu dengan analisis grafik dan uji statistik. Untuk melihat normalitas residual penulis menganalisis
grafik histogram yang membandingkan antara data observasi dengan distribusi
Universitas Sumatera Utara
yang mendekati distribusi normal dan juga menganalisis probabilitas plot yang menbandingkan distribusi kumulatif dan distribusi normal.
a. Analisis Grafik Salah satu cara untuk melihat normalitas adalah dengan melihat grafik
histogram dan grafik normal plot yang membandingkan antara data observasi dengan distribusi yang mendekati distribusi normal.
Kriteria pengambilan keputusan: 1. Jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis
diagonal atau grafik histogram menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
2. Jika data menyebar jauh dari garis diagonal dan atau tidak mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogram menunjukkan pola distribusi normal,
maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas. Hasil dari output SPSS 16.0 terlihat seperti Gambar 4.2 dan Gambar 4.3.
Universitas Sumatera Utara
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS 16.0
Gambar 4.2 Histogram
Gambar 4.2 memberikan interpretasi bahwa grafik atau pola histogram memiliki distribusi normal dimana grafik tersebut membentuk pola lonceng
atau tidak miring ke kanan atau ke kiri.
Universitas Sumatera Utara
Sumber : Hasil pengolahan SPSS 16.0
Gambar 4.3 Normal P-Plot
Gambar 4.3 menunjukkan bahwa data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal. Oleh karena itu, berdasarkan gambar dan
gambar kriteria loyalitas pelanggan yang pertama dipenuhi yaitu data berdistribusi normal.
b. Analisis Statistik Berikut ini pengujian normalitas yang didasarkan dengan uji statistik
non-parametrik Kolmogrov-Smirnov K-S. Menentukan kriteria keputusan, yaitu :
Universitas Sumatera Utara
1. Jika nilai Asymp. Sig. 2 tailed ˃ 0,05 maka data tidak mengalami
gangguan distribusi normal. 2. Jika nilai Asymp. Sig. 2 Tailed
˂ 0,05 maka data mengalami gangguan distribusi normal.
Tabel 4.9
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 99
Normal Parameters
a
Mean .0000000
Std. Deviation 1.00360879
Most Extreme Differences Absolute
.053 Positive
.053 Negative
-.046 Kolmogorov-Smirnov Z
.524 Asymp. Sig. 2-tailed
.947 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS 16.0
Pada Tabel 4.9 terlihat bahwa nilai Asymp.Sig. 2 tailed adalah 0,947 dan diatas nilai signifikan 0,05, dengan kata lain variabel residual berdistribusi
normal.