Tabel 4.14 Model Summary b1
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of
the Estimate 1
.988a .977
.976 .22218
a Predictors: Constant, Tangible, Assurance, Responsiveness, Empathy, Reliability
b Dependent Variable: P.Keputusan Konsumen Sumber: Hasil olahan SPSS 12.00 for windows, 2010
b. Korelasi yang terjadi antara observasi dalam satu variabel autokorelasi dari
persamaan regresi yang masih mempunyai outlier lebih tinggi dibandingkan persamaan regresi yang tidak memiliki outlier. Ketika data masih lengkap
Durbin-Watson DW sebesar 1,917. Dapat dilihat pada Tabel 4.15 berikut:
Tabel 4.15 Durbin-Watson
Model Summary b
Model Durbin-Watson
1 1.732a
a Predictors: Constant, Tangible, Assurance, Empathy, Responsiveness, Reliability
b Dependent Variable: P.Keputusan Konsumen Sumber: Hasil olahan SPSS 12.00 for windows, 2010
Setelah observasi No 46 dan No 76 dikeluarkan DW sebesar 1,732a dan
outlier tidak ditemukan kembali. Dapat dilihat pada Tabel 4.16 berikut: Tabel 4.16
Durbin-Watson Model Summary b1
Model Durbin-Watson
1 1.768a
a Predictors: Constant, Tangible, Assurance, Responsiveness, Empathy, Reliability
b Dependent Variable: P.Keputusan Konsumen
Sumber: Hasil olahan SPSS 12.00 for windows, 2010
a. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah nilai residual berdistribusi normal. Uji normalitas dapat dilakukan dengan 2 dua cara yaitu :
Universitas Sumatera Utara
1. Analisis Grafik Menurut Sarwono 2005 dasar pengambilan keputusan untuk Uji normalitas
sebagai berikut : a Jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal
atau grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi normal maka model regresi memenuhi asumsi normalitas
b Jika data menyebar jauh dari diagonal danatau tidak mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogram tidak menunjukkan pola distribusi normal,
maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.
Gambar 4.1 Grafik Normal P Plot
0.0 0.2
0.4 0.6
0.8 1.0
Observed Cum Prob
0.0 0.2
0.4 0.6
0.8 1.0
E xpect
ed C um
P rob
Dependent Variable: P.Keputusan Konsumen Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual
Gambar 4.1 Grafik P-P Plot Sumber: Hasil olahan SPSS 12.00 for windows, 2010
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.1 Grafik P-P Plot menunjukkan data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, jadi dapat disimpulkan bahwa
data residual berdistribusi normal maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
2. Analisis Statistik Pengujian normalitas dilakukan berdasarkan uji statistik non-parametrik
Kolmogorov-Smirnov K-S. Menurut Nugroho 2005:112 dasar pengambilan keputusan untuk Kolmogorov-Smirnov yaitu nilai value pada kolom Asimp.
Sig 2-tailed level of significant α = 5.
Tabel 4.17 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
P.Keputusan Konsumen
N 94
Normal Parametersa,b
Mean 14.2660
Std. Deviation 1.42312
Most Extreme Differences
Absolute .420
Positive .303
Negative -.420
Kolmogorov-Smirnov Z 4.076
Asymp. Sig. 2-tailed .000
a Test distribution is Normal. b Calculated from data.
Sumber: Hasil olahan SPSS 12.00 for windows, 2010
Tabel 4.17 menunjukkan nilai signifikan Kolmogorv-Smirnov sebesar 0,000 dimana nilai signifikan tersebut 0,05. Dapat disimpulkan bahwa data
residua l berdistribusi normal.
b. Multikolinieritas
