1. Jika nilai Asymp. Sig 2-tailed 0,05 maka tidak mengalami gangguan
distribusi normal. 2.
Jika nilai Asymp. Sig 2-tailed 0,05 maka mengalami gangguan distribusi normal.
Tabel 4.10
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 101
Normal Parameters
a,,b
Mean .0000000
Std. Deviation 1.69800099
Most Extreme Differences Absolute
.092 Positive
.036 Negative
-.092 Kolmogorov-Smirnov Z
.928 Asymp. Sig. 2-tailed
.355 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Sumber: Hasil penelitian diolah, 2011
Pada Tabel 4.10 terlihat bahwa Asymp. Sig 2-tailed adalah 0,355 dan diatas nilai signifikan 0,05, dengan kata lain variabel residual berdistribusi normal.
4.4.2 Uji Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regrasi terdapat ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan kepengamatan
lainnya. Jika varians dari satu residual satu pengamatan ke pengamatan lainnya tetap maka terjadi homoskedastisitas jika berbeda maka disebut
heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang tidak terjadi heteroskedastisitas Situmorang, 2010: 100. Pemeriksaan terhadap gejala
Universitas Sumatera Utara
heteroskedastisitas adalah dengan melihat pola diagram pancar yaitu grafik yang merupakan diagram pancar residual, yaitu selisih antara nilai Y prediksi dan Y
observasi. 1. Model Grafik
Hipotesis: 1.
Jika diagram pancar yang ada membentuk pola-pola tertentu yang teratur maka regresi mengalami gangguan heteroskedastisitas.
2. Jika diagram pancar yang ada tidak membentuk pola-pola tertentu
yang teratur maka regresi tidak mengalami gangguan heteroskedastisitas.
Sumber: Hasil penelitian diolah, 2011 Gambar 4.8
Scatterplot
Universitas Sumatera Utara
Dari grafik Scatterplot yang disajikan, terlihat titik-titik menyebar secara acak tidak membentuk sebuah pola tertentu yang jelas serta tersebar baik diatas
maupun di bawah angka nol pada sumbu Y. Hal ini berarti tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi.
2. Model Glejser
Menentukan kriteria keputusan: 1.
Jika nilai signifikan 0,05 maka tidak mengalami gangguan heteroskedastisitas.
2. Jika nilai signifikan 0,05 maka mengalami gangguan
heteroskedastisitas.
Tabel 4.11
Uji Heteroskedastisitas
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant 2.505
1.579 1.586
.116 nilainilaiekonomis
-.061 .090
-.069 -.678
.500 psikologis
-.071 .078
-.095 -.901
.370 sosial
.124 .083
.165 1.497
.138 fungsional
-.079 .071
-.120 -1.113
.268 a. Dependent Variable: absut
Dari Tabel 4.11 terlihat bahwa dengan jelas tidak satupun variabel independen yang signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dependen
absolute Ut absut. Hal ini terlihat dari probabilitas signifikannya di atas tingkat kepercayaan 5, jadi dapat disimpulkan model regresi tidak mengarah adanya
heteroskedastisitas.
Universitas Sumatera Utara
.4. 43 Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji adanya korelasi antara variabel independen. Jika terjadi korelasi maka dinamakan multikol, yaitu adanya
masalah multikolinieritas. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi antar independen.
Tabel 4.12
Pengujian Multikolinieritas
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Tolerance
VIF Constant
2.231 2.434
.917 .362
nilainilaiekonomis .174
.139 .111
1.247 .215
.958 1.043
psikologis .332
.121 .252
2.749 .007
.895 1.118
sosial .256
.128 .192
2.002 .048
.821 1.219
fungsional .284
.110 .243
2.586 .011
.856 1.169
a. Dependent Variable: loyalitas
Sumber: Hasil penelitian diolah, 2011
Pedoman suatu model regresi yaitu bebas multikolinieritas adalah dengan melihat Variance Inflation Factor VIF 5 maka variabel ada masalah
multikolinieritas, dan jika VIF 5 maka tidak terdapat masalah multikolinieritas, dan jika tolerance 0,1 maka variabel tidak terdapat masalah multikolinieritas.
Pada Tabel 4.12 dapat dilihat bahwa nilai VIF 5 dan tolerance 0,1 maka tidak ditemukan masalah multikolinieritas dalam penelitian ini.
Universitas Sumatera Utara
4.5 Analisis Linier Berganda
