Berdasarkan Tabel 3.10 hasil pengujian reliabilitas seluruh variabel penelitian promosi, reliability, responsiveness, assurance, empathy dan tangible,
serta variabel dependen keputusan memilih menunjukkan bahwa nilai r
hitung
nilai r
tabel
0,60. Hal ini mengindikasikan bahwa seluruh variabel penelitian dikatakan konsisten dengan hasil uji validitas sehingga layak untuk dipergunakan dalam
penelitian.
3.9 Pengujian Asumsi Klasik
Menurut Ghozali 2011, model regresi linear dapat disebut sebagai model yang baik jika memenuhi asumsi klasik. Oleh karena itu, uji asumsi klasik sangat
diperlukan sebelum melakukan analisis regresi. Uji asumsi klasik yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari uji normalitas, uji multikolinearitas dan uji
heterokedastisitas:
3.9.1 Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi variabel pengganggu atau residual memiliki varians distribusi normal. Ada dua
cara yang dapat digunakan untuk menentukan apakah suatu model dalam regresi dikatakan berdistribusi tidak normal yaitu analisis grafik dan analisis statistik.
Penulis memutuskan untuk menentukan data distribusi normal dengan analisis statistik karena jika data menggunakan analisis grafik dapat menyesatkan artinya
sebenarnya data tidak dalam distribusi normal namun dikatakan berdistribusi normal. Untuk menghindari hal tersebut penulis lebih memilih analisis statistik
dengan pendekatan One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test yakni jika pada nilai output
Asymp.Sig 2-tailed 0,05. Maka dapat data berdistribusi normal.
Universitas Sumatera Utara
3.9.2 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk mengetahui apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen. Model regresi yang
baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Jika variabel independen saling berkorelasi, maka variabel-variabel ini tidak ortogonal.
Variabel ortogonal adalah variabel independen yang nilai korelasi antar sesama variabel independen sama dengan nol. Untuk mendeteksi ada tidaknya
multikolinearitas di dalam model regresi menurut Ghozali 2011 nilai cutoff yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolinearitas adalah nilai Iolerance
≤ 0,10 atau sama dengan nilai VIF Variance Inflation Factor ≥ 10.
3.9.3 Uji Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke
pengamatan lain tetap. Jika varians dari residual satu pengamatan lain tetap, maka disebut homokedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Menurut
Ghozali 2011, ada beberapa cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas : a Melihat grafik plot, b Uji park, dan c Uji gletser.
Sehingga dalam penelitian ini, peneliti memutuskan untuk melihat ada tidaknya gejala heteroskedastisitas menggunakan uji gletser, karena dalam uji gletser
pengambilan keputusan jika variabel independen signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dependen maka ada indikasi terkena heteroskedastisitas.
Namun, jika nilai probabilitas signifikansinya di atas 0,05 5 maka dapat disimpulkan model regresi tidak mengandung adanya heteroskedastisitas.
Universitas Sumatera Utara
3.10 Metode Analisis Data
