Sedangkan untuk variabel loyalitas konsumen, semakin tinggi skor maka diartikan loyalitas konsumen semakin kuat tinggi.Apabila skor semakin
rendah maka diartikan bahwa loyalitas konsumen semakin lemah rendah. Kategori skornya dikelompokkan sebagai berikut :
Tabel III. 4 Kategori Skor Loyalitas Konsumen
Rentang Skor Penjelasan
1,00 - 1,79 Loyalitas konsumen sangat lemah rendah
1,80 - 2,59 Loyalitas konsumen lemah rendah
2,60 - 3,39 Loyalitas konsumen cukup tidak kuat tidak lemah
3,40 - 4,19 Loyalitas konsumen kuat tinggi
4,20 - 5,00 Loyalitas konsumen sangat kuat sangat tinggi
2. Analisis Regresi Linier Berganda
Analisis regresi digunakan untuk menjawab permasalahan yang ada pada variabel-variabel penelitian. Adapun analisis regresi yang digunakan
dalam penelitian ini, yaitu :
a. Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik adalah persyaratan statistik yang harus dipenuhi pada analisis regresi linier berganda yang berbasis Ordinery Least Square
OLS.Untuk menganalisis data dalam regresi linier berganda ada beberapa tahapan yang harus dilakukan secara urut. Tahapan tersebut
antara lain :
1 Uji Normalitas
Uji normalitas adalah untuk melihat apakah nilai residual terdistribusi normal atau tidak Sunjoyo, dkk, 2013:59.
Persamaan regresi dikatakan baik jika mempunyai data variabel bebas dan data variabel terikat berdistribusi normal atau mendekati
normal. Cara lain yaitu dengan melihat penyebaran data titik pada suatu sumbu diagonal dari grafik normal Probability Plot P-P
Plot. Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi memenuhi asumsi
normalitas.Selain itu, dapat juga dengan melihat angka probabilitas Kolmogorov-Smirnov. Jika nilai probabilitas lebih kecil dari 0,05
maka data tersebut tidak berdistribusi normal, dan jika probabilitas
lebih besar dari 0,05 maka data tersebut berdistribusi normal. 2
Uji Heteroskesdastisitas
Uji heteroskesdastisitas adalah terjadinya ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Untuk
menguji ada tidaknya heteroskesdastisitas, dalam penelitian ini digunakan grafik plot antara nilai prediksi variabel dependen
ZPRED dengan residualnya SRESID. Uji heteroskesdastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi
ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka dapat disebut Homoskedastisitas dan
jika berbeda disebut Heteroskesdastisitas. Deteksi ada tidaknya
heteroskesdastisitas dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatter plot antara ZPRED dan SRESID
dimana sumbu Y adalah Y yang telah diprediksi dan sumbu X adalah residual Y prediksi
– Y sesungguhnya yang telah studentized.
Uji heteroskesdastisitas
dilakukan dengan
menggunakan uji Spearmans Rho yaitu dengan megkorelasikan nilai residual dengan hasil regresi dengan masing-masing variabel
independen. Untuk kriteria pengujian heteroskesdastisitas yaitu apabila nilai signifikansi korelasi variabel dependen dengan
residual 0,05 maka tidak terjadi masalah heteroskesdastisitas, tetapi jika signifikansi kurang dari 0,05 maka terjadi masalah
heteroskesdastisitas. 3
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 diantara variabel independen.Jika variabel independen
saling berkorelasi, maka variabel-variabel tidak orthogonal. Variabel orthogonal adalah variabel independen yang nilai korelasi
antar sesama variabel independen sama dengan nol. Menurut Santoso dalam Purnomo, 2008:36, adapun pedoman suatu model
regresi yang bebas multikolinearitas adalah Variance Inflation Factor VIF tidak lebih besar dari 10 serta nilai tolerance kurang
dari 0,1. 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 multikolinearitas.
b. Merumuskan Persamaan Regresi Linier Berganda
