59
17,1 responden menyatakan kurang setuju, dan 0 menyatakan tidak setuju dan sangat tidak setuju.
4. Pada pernyataan keempat “saya akan tetap menjadi pelaggan travel
raza karya holidays disaat ada tawaran dari travel lain”, terdapat 25 responden menyatakan sangat setuju, 42,1 responden menyatakan
setuju, 25 responden menyatakan kurang setuju, 7,9 menyatakan tidak setuju dan 0 sangat tidak setuju.
4.3 Hasil Uji Asumsi Klasik
4.3.1 Uji Normalitas
Uji normalitas penelitian ini dilakukan dengan analisis grafik yaitu dengan grafik Histogram dan NormalP-P Plot of Regression Standarizied Residual.
Selain itu uji normalitas dilakukan juga dengan menggunakan uji Kolmogorov- Smirnov. Dan hasilnya ditunjukkan sebagai berikut:
1. Hasil Uji Normalitas dengan Histogram
Jika bentuk grafik tidak melenceng ke kiri dan ke kanan, maka menunjukkan bahwa variable berdistribusi normal. Sebaliknya jika bentuk grafik
melencemg ke kiri atau ke kanan menunjukkan bahwa variabel tidak berdistribusi normal.
60
Sumber: Hasil Pengelolaan SPSS 2015
Gambar 4.3 Uji Normalitas dengan Histogram
Pada gambar 4.3 terlihat grafik tidak melenceng ke kiri maupun ke kanan, hal ini menunjukkan bahwa variabel berdistribusi normal.
2. Hasil Uji Normalitas dengan
Normal P-P Plot
Jika titik menyebar di sekitar garis diagonal, maka data berdistribusi normal. Sebaliknya jika tidak menyebar di sekitar garis diagonal, maka data tidak
berdistribusi normal.
61
Sumber: Hasil Pengelolaan SPSS 2015
Gambar 4.4 Uji Normalitas dengan Normal P-P Plot
Pada gambar 4.4 terlihat titik-titik menyebar mengikuti data di sepanjang garis diagonal, hal ini menunjukkan bahwa data berdistribusi normal.
62
3. Hasil Uji Normalitas dengan Kolmogrov- Smirnov
Tabel 4.8 Uji Kolmogorv-Smirnov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 76
Normal Parameters
a,,b
Mean .0000000
Std. Deviation 2.00703260
Most Extreme Differences
Absolute .073
Positive .047
Negative -.073
Kolmogorov-Smirnov Z .632
Asymp. Sig. 2-tailed .819
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Sumber: Hasil Pengelolaan SPSS 2015 Tabel 4.8 menunjukkan bahwa nilai Asymp.Sig 2-tailed adalah 0,819 dan
nilai diatas nilai signifikan 0,05 atau 0,819 0,05. Dengan kata lain variabel residual berdistribusi normal.
4.3.2 Uji Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedastisitas bertujuan untuk melihat seberapa besar peranan variabel bebas terhadap variabel terikat. Jika varians sama, dan ini yang
seharusnya terjadi makan dikatakan homokedastisitas. Sedangkan jika varians tidak sama dikatakan terjadi heterokedastisitas. Model regresi yang baik adalah
yang homokedastisitas atau tidak terjadi heteroskedasitas. Untuk melihat apakah heterokedastisitas dapat dilakukan sebagai berikut:
63
1. Grafik Scatterplot
Sumber: Hasil Pengelolaan SPSS 2015
Gambar 4.5. Scatterplot
Gambar 4.5. menunjukkan bahwa titik-titik menyebar secara acak tidak membentuk sebuah pola tertentu yang jelas serta tersebar baik diatas maupun
dibawah angka nol pada sumbu Y. Hal ini berarti tidak terjadi heterokedastisitas pada model regresi, sehingga model regresi layak dipakai untuk memprediksi
variabel dependent, berdasarkan masukan variabel independent.
64
2. Uji Glejser
Uji Glejser dilakukan dengan cara meregresikan antara variabel independent dengan nilai absolute residualnya, jika nilai signifikansi
antara variabel independent dengan absolute residual 0,05 maka tidak terjadi masalah heteroskedastisitas
Tabel 4.9 Uji Glejser
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error
Beta 1
Constant -.764
.986 -.775
.441 kualitas_pelayanan
.054 .028
.267 1.924 .058
manajemen_hubungan_ pelanggan
.013 .046
.038 .274
.785 a. Dependent Variable: absut
Sumber: Hasil Pengelolaan SPSS 2015 Berdasarkan Tabel 4.9 terlihat jelas menunjukkan tidak satupun
variabel independent yang signifikan mempengaruhi variabel dependent absolute Ut asbUt. Hal ini terlihat dari probabilitas signifikansinya diatas
tingkat kepercayaan 5 jadi disimpulkan model regresi tidak memengaruhi heterokedastiditas.
4.3.3 Uji Multikolinieritas
