Uji Asumsi Klasik Pengaruh Pelayanan, Kualitas Produk, Harga Terhadap Kepuasan Konsumen Telkomsel SIMPATI Pada Mahasiswa Fakultas Ekonomi

Universitas Sumatera Utara c. Pada pertanyaan 14 P14 yaitu, apakah harga yang ditawarkan pada produk SimPATI sudah sesuai dengan manfaat yang saya terima, maka sebanyak 54 orang mahasiswa menyatakan setuju karena harga yang diberikan sudah sebanding dengan segala fitur dan layanan yang diberikan oleh produk simPATI. Namun ada 43 orang mahasiswa yang kurang setuju karena mereka masih berharap Telkomsel dapat menurunkan tarif pada produk simPATI sehingga bisa lebih bersaing dengan produk lain. Dan ada 3 orang mahasiswa menyatakan tidak setuju dikarenakan tarif yang diberikan produk simPATI masih terlalu mahal bagi kalangan mahasiswa. d. Pada pertanyaan 15 P15 yaitu, apakah kartu simPATI memiliki kualitas yang baik secara menyeluruh, sebanyak 68 orang mahasiswa setuju bahwa secara keseluruhan kualitas dari produk simPATI sudah baik. Dan sebanyak 32 orang mahasiswa yang menyatakan kurang setuju dikarenakan masih adanya beberapa kekurangan seperti tarif yang belum cukup bersaing dengan produk operator lain.

4.4 Uji Asumsi Klasik

4.4.1 Uji Normalitas Tujuan uji normalitas adalah untuk menguji apakah dalam model regresi distribusi sebuah data mengikuti atau mendekati distribusi normal, yakni distribusi data dengan bentuk lonceng. Kalau asumsi ini dilanggar maka uji statistik menjadi tidak valid. Cara untuk mendeteksi Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara apakah data b histogram, gra 4.4.1.1 P Untuk m yaitu kurva ya bahwa mean, tendensi sentr bahwa kurva kurva distribu atau bertanda G Su Universitas Sumatera Utara a berdistribusi normal atau tidak, yaitu denga grafik dan pendekatan Kolmogorv- Smirnov. 1 Pendekatan Histogram menguji normalitas data dapat dilihat denga yang memiliki ciri-ciri khusus, salah satu dian n, mode dan media pada tempat yang sam ntral tersebut tidak terletak pada satu tempa va tersebut juling ke kiri atau ke kanan. Ke busi data dapat bertanda positif jika kurva m da negatif jika kurva miring ke kiri. Gambar 4.1 Histogram Uji Normalitas Sumber : Data diolah di SPSS 19.0 2013 Universitas Sumatera Utara engan pendekatan . gan kurva normal iantaranya adalah sama. Jika ketiga pat maka berarti Kemiringan suatu miring ke kanan Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara Pada grafik h berdistribusi normal. mirinf ke kiri atau ke 4.4.1.2 P P-Plot a melawan nilai-n keduanya berbe merupakan indi yang terletak se ujung-ujung plo bahwa sebaran d Ga Su Universitas Sumatera Utara k histogram terlihat bahwa variabel Kepua al. Hal ini ditunjukkan oleh distribusi data ke kanan. 2 Pendekatan Grafik P-Plot ot akan membentuk plot antara nilai-nilai teor i-nilai yang didat dari sampel sumbu Y. A rbentuk linier dapat didekati garis lurus, ndikasi bahwa residual menyebar normal. Bila selain di ujung-ujung plot masih berbentuk l plot agak menyimpang dari garis lurus, kita da n data dalam hal ini residual adalah menyeba Gambar 4.2 Grafik P-Plot Uji Normalitas Sumber : Data diolah di SPSS 19.0 2013 Universitas Sumatera Utara uasan Konsumen ata tersebut tidak eoritis sumbu X Apabila plot dari us, maka hal ini ila pola-pola titik k linier, meskipun dapat mengatakan ebar normal. Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara Gambar 4.2 menunjukkan bahwa scatter plot terlihat titik-titik yang mengikuti data di sepanjang garis diagonal. Hal ini berarti data berdistribusi normal. 4.4.1.3 Pendekatan Kolmogorv- Smirnov Untuk memastikan apakah data di sepanjang garis diagonal berdistribusi normal maka dilakukan uji Kolmogorov- Smirnov dengan melihat data residualnya apakah berdistribusi normal atau tidak. Tabel 4.12 Uji Normalitas Kolmogorov- Smirnov One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 100 Normal Parameters a,b Mean ,0000000 Std. Deviation ,90621808 Most Extreme Differences Absolute ,094 Positive ,045 Negative -,094 Kolmogorov-Smirnov Z ,945 Asymp. Sig. 2-tailed ,334 a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. Sumber : Data diolah di SPSS 19.0 2013 Pada tabel 4.12 terlihat bahwa nilai Asymp. Sig 2-tailed adalah 0,334 di atas dari nilai signifikan 0,05, dengan kata lain variabel residual berdistribusi normal. 4.4.2 Uji Heteroskedastisitas Uji ini bertujuan untuk menguji apakah didalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari suatu residual pengamatan ke Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara pengamatan pengamatan y berbeda disebu homoskedastisi 4.4.2.1 P Gamb Su Pada gambar membentuk sebuah p bawah angka nol pad pada model regresi Konsumen berdasarka Universitas Sumatera Utara lain. Jika varians dari residual satu p yang lain tetap, maka disebut homoskedas ebut heteroskedastisitas. Model regresi yang ba stisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. 1 Pendekatan Grafik mbar 4.3 Scatterplot Uji Heterokedastisitas Sumber : Data diolah di SPSS 19.0 2013 bar 4.3 terlihat titik-titik menyebar seca pola tertentu yang jelas serta tersebar baik di pada sumbu Y. Hal ini berarti tidak terjadi h si sehingga layak dipakai untuk mempred rkan variabel independennya. Universitas Sumatera Utara pengamatan ke astisitas dan jika g baik adalah yang s. tas cara acak tidak di atas maupun di i heterokedastisita rediksi Kepuasan Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara 4.4.2.2 Uji Glejser Tabel 4.13 Uji Glejser Heterokedastisitas Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 Constant ,635 ,926 ,685 ,495 Pelayanan -,016 ,040 -,040 -,387 ,700 KualitasProduk -,011 ,050 -,022 -,212 ,833 Harga ,048 ,049 ,103 ,985 ,327 a. Dependent Variable: ABS Sumber : Data diolah di SPSS 19.0 Tabel 4.13 menunjukkan bahwa tidak ada satupun variabel independen yang signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dependen absolut ABS. Hal ini terlihat dari probabilitas signifikansinya di atas tingkat kepercayaan 5 0,05, jadi dapat disimpulkan model regresi tidak mengarah adanaya heterokedastisistas. 4.4.3 Uji Multikolinieritas Uji Multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Berikut ini disajikan cara mendeteksi multikolinierritas dengan menganalisis matrik korelasi antar variabel independen dan perhitungan nilai Tolerance dan Variance Inflation Factor VIF. Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara Tabel 4.14 Uji Nilai Tolerance dan VIF Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 Constant 6,467 1,456 4,440 ,000 Pelayanan ,277 ,063 ,392 4,397 ,000 ,948 1,054 KualitasProduk ,269 ,079 ,300 3,392 ,001 ,968 1,033 Harga -,002 ,076 -,002 -,025 ,980 ,948 1,055 a. Dependent Variable: KepuasanKonsumen Sumber : Data diolah di SPSS 19.0 2013 Tabel 4.14 menunjukkan bahwa nilai VIF dari pelayanan, kualitas produk, dan harga lebih kecil atau dibawah 5 VIF 5, ini berarti tidak terkena multikolinieritas antara variabel independen dalam model regresi. Nilai Tolerance dari pelayanan, kualitas produk, dan harga lebih besar dari 0,1 maka ini berarti tidak terdapat multikolinieritas antar variabel independen dalam model regresi.

4.5 Pengujian Hipotesis Dengan Menggunakan Analisis Regresi Linier Berganda