Gambar 4.1 Normal P-P Plot
Pada grafik P-Plot terlihat data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis histograf menuju pola distribusi normal maka variabel
dependen Y memenuhi asumsi normalitas.
4.1.4.2 Uji Asumsi Klasik.
Pengujian asumsi klasik pada penelitian ini meliputi uji autokorelasi, Uji multikolonieritas dan uji heterokedastisitas.
1. Uji Autokorelasi
Untuk melihat terjadi atau tidaknya autokorelasi dalam suatu model regresi dapat dilihat pada tabel Model Summary di bawah ini.
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
Expect ed C
um Pr
ob
Dependent Variable: Kepuasan Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual
Normal P-P Plot of Regression Standarized residual Dependent Variable : Kepuasan
Observed Cum Prob
Tabel 4.19 Model Summary
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .665
a
.442 .430
3.05389 2.015
a. Predictors: Constant, VAR00003, VAR00002 b. Dependent Variabel: VAR00004
Hipotesis : Ho :
3
= 0, tidak ada korelasi antar variabel independen Ha :
3
0, ada korelasi antar variabel independen . Kriteria pengambilan keputusan:
Dengan k=2, n = 100 diperoleh nilai dl= 1,634 dan du=1,715 .
Gambar 4.2 Kriteria pengambilan keputusan
Dw 1,761
Menerima Ho atau Ho atau kedua - duanya
Daerah keraguan -raguan
Tolak Ho bukti autokorelasi positif
Daerah keraguan -raguan
Tolak Ho bukti autokorelasi negatiff
dl 1,444
du 1,727
4 - du 2,273
4 - dl 2,556
4
Pada tabel model summary diperoleh nilai DW
hitung
= 2,015, karena nilai DW
hitung
= 2,015 terletak pada daerah penerimaan Ho jadi dapat disimpulkan tidak terjadi autokorelasi, jadi uji regresi ganda dapat dilanjutkan.
0 dl du
DW 4-du
4-dl 4
1,634 1,715 2,015
2,285 2,366
4 Model Summary
a. Predictor: constan, VAR0003, VAR0002
b. Dependent Variable: VAR0004
2. Uji Multikolonieritas
Uji multikolonieritas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas. Model regresi yang baik tidak
terjadi korelasi antar variabel bebas. Untuk mendeteksi ada tidaknya multikolonearitas di dalam model regresi adalah dengan melihat nilai toleransi
dan Variance Inflation Factor VIF. Apabila nilai tolerance 10 dan nilai VIF 10, maka dapat disimpulkan tidak ada multikolinieritas antar variabel bebas
dalam model regresi. Berikut hasil perhitungan menggunakan program SPSS 16: Tabel 4.20 Uji Multikolonieritas
Dari tabel diatas terlihat setiap variabel bebas mempunyai nilai tolerance 0,1 dan nilai VIF 10. Jadi dapat disimpulkan tidak terjadi multikolinearitas
antara variabel bebas produk, dan harga yang mempengaruhi kepuasan studi kasus pada pengunjung objek wisata Taman Krida Wisata Kabupaten Kudus.
3. Uji Heteroskedastisitas
