Analisis Uji Asumsi Klasik

Berdasarkan tabel V.15 dapat disimpulkan bahwa instrumen variabel Suasana Cafe ini dikatakan reliabel, dikarenakan nilai Cronbach’s Alpha sebesar 0,779 dalam kategori 0,70 sd 0,90 dianggap sebagai sangat reliabel. Tabel V.16 Tabel Uji Reliabilitas Kepuasan Konsumen Reliability Statistics Cronbachs Alpha N of Items .862 7 Sumber : Hasil Pengolahan Data Primer, 2016 Berdasarkan tabel V.16 dapat disimpulkan bahwa instrumen variabel kepuasan konsumen ini dikatakan sangat reliabel, dikarenakan nilai Cronbach’s Alpha sebesar 0,862 dalam kategori 0,80 sd 1,00 dianggap sebagai sangat reliabel.

D. Analisis Uji Asumsi Klasik

1. Hasil Uji Normalitas

Uji normalitas ini menggunakan Kolmogrov-Smirnov Goodness of Fit Test untuk melihat apakah data berdistribusi normal atau tidak. Data dikatakan berdistribusi normal apabila angka signifikansi uji Kolmogrov-Smirnov Sig. 0,05 menunjukkan bahwa data berdistribusi normal. Adapun hasil uji normalitas pada grafik dan tabel sebagai berikut : PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI Grafik V.1 Gambar Normalitas Scatter-plots Tabel V.17 Tabel Uji Normalitas One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test X1 X2 X3 Y N 100 100 100 100 Normal Parameters a Mean 3.4208 2.8043 3.4419 3.4518 Std. Deviation .35300 .54621 .47857 .52634 Most Extreme Differences Absolute .060 .091 .073 .117 Positive .060 .077 .073 .117 Negative -.057 -.091 -.058 -.105 Kolmogorov-Smirnov Z .596 .915 .725 1.165 Asymp. Sig. 2-tailed .869 .373 .669 .132 a. Test distribution is Normal. Sumber : Hasil Pengolahan Data Primer, 2016 PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI Dapat di lihat dari tabel V.17 bahwa semua data pada variabel pada penelitian ini dikatakan berdistribusi normal, karena seluruh angka Asymp. Sig 2-tailed lebih besar daripada 0,05. Maka semua data variabel berdistribusi normal.

2. Hasil Uji Multikolinearitas

Diagnosis secara sederhana terhadap adanya multikoliniearitas di dalam model regresi salah satunya adalah melalui nilai t hitung, r2 dan f hitung, jika r2 tinggi nilai f hitung tinggi sedangkakan nilai t hitung sangat rendah, maka kemungkinan terdapat multikoliniearitas untuk menguji gangguan multikolinieritas dalam model tersebut adalah dengan variance inflation factor VIF, yaitu jika nilai toleransi 0,1 dan VIF 10 maka tidak terjadi gangguan multikolinearitas tetapi apabila nilai toleransi 0,1 dan VIF 10 maka terjadi gangguan multikoliniearitas. Tabel V.18 Tabel Uji Multikolinearitas Variabel Colinearitas Statistics Tolerance VIF Kualitas Pelayan 0,696 1.437 Harga 0,735 1.360 Suasana Cafe 0,717 1.395 Sumber : Hasil Pengolahan Data Primer, 2016 Berdasarkan tabel V.18 koefisien diatas diperoleh nilai toerance dari variabel kualitas pelayanan X1 0,696 0,1 dan VIF 1,437 10, harga X2 0,735 0,1 dan VIF 1,360 10, dan Suasana cafe X3 0,717 0,1 dan VIF 1,360 10, semua nilai tolerance menunjukan bahwa nilai tolerance diatas 0,1 dan nilai VIF dari variabel terikatnya menunjukan bahwa nilai VIF 10. Maka dapat disimpulkan bahwa korelasi koefisien antar variabel terikat menunjukan tidak ada gangguan multikolinearitas sehingga data layak diteliti.

3. Hasil Uji Heteroskedastisitas

Uji heteroskedastisitas dilakukan dengan menggunakan uji Glejser. Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menunjukkan bahwa varians variabel tidak sama untuk semua pengamatan atau observasi. Suatu variabel dikatakan tidak terjadi heteroskedastisitas apabila angka signifikansi daripada 0,05 dan dilihat dari scatter-plots, apabila titik-titik pada scatter-plots menyebar secara acak, baik di bagian atas angka nol ataupun di bagian bawah angka nol dari sumbu vertikal atau sumbu Y, maka dikatakan tidak terjadi heteroskedastisitas atau disebut homokedastisitas. Adapun hasil uji heteroskedastisitas dapat dilihat pada tabel V.19 dan gambar scatter-plots sebagai berikut : Gambar V.2 Uji Heteroskedastisitas melalui scatter-plots Tabel V.19 Hasil uji Heteroskedastisitas melalui Uji Glejser Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 Constant 1.155 .588 1.965 .052 X1 .261 .127 .175 2.055 .043 X2 -.180 .080 -.187 -2.249 .027 X3 .554 .092 .504 5.992 .000 a. Dependent Variable: Y Sumber : Hasil Pengolahan Data Primer, 2016 Berdasarkan hasil scatter-plots di atas dan tabel V.19 bahwa varians dari residual satu pengamat ke pengamat yang lain tetap atau homokedastisitas, dengan kata lain bahwa variabel tidak terjadi heteroskedastisitas. Hal ini dapat dilihat juga dari titik-titik pada scatter-plots yang menyebar secara acak. PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI

E. Analisis Regresi Berganda