Uji Asumsi Klasik .1 Pengujian Normalitas

penelitian, sedangkan analisis statistik digunakan untuk melihat pengaruh Kepuasan pelanggan, harga, Brand image, Pengalaman Pelanggan terhadap minat pembelian ulang Produk Pada Toko Tauko Medan. 4.2.1 Uji Asumsi Klasik 4.2.1.1 Pengujian Normalitas Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual berdistribusi normal. Ada dua cara untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak, yaitu dengan analisis grafik dan uji statistik. Untuk melihat normalitas residual penulis menganalisis grafik histogram yang membandingkan antara data observasi dengan distribusi yang mendekati distribusi normal dan juga menganalisis probabilitas plot yang membandingkan distribusi kumulatif dan distribusi normal. Hipotesis: 1. Jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogram menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas. 2 .Jika data menyebar jauh dari garis diagonal dan atau tidak mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogram menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normal. UNIVERSITAS SUMATERA UTARA Sumber : Hasil Pengolahan Data Primer SPSS 16.0, 2012 Gambar 4.1 Histogram Interpretasi pada Gambar 4.1 menunjukkan bahwa grafik histogram menunjukkan pola distribusi normal. Sumber : Hasil Pengolahan Data Primer SPSS 16.0, 2012 Gambar 4.2 Normal P- P Plot of Regression Standardized Residual UNIVERSITAS SUMATERA UTARA Pada Gambar 4.2 tersebut dapat dilihat bahwa data- data titik-titik menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal. Oleh karena itu, berdasarkan Gambar 4.2 tersebut dapat diambil kesimpulan bahwa data telah memenuhi uji normalitas. Uji Kolmogorov Smirnov 1 Sample KS dilakukan untuk memastikan apakah data disepanjang garis diagonal berdistribusi normal, dengan melihat data residual apakah berdistribusi normal Situmorang, dkk, 2008: 59. Menentukan kriteria keputusan: 1. Jika nilai Asymp.Sig. 2-tailed 0,05 maka tidak mengalami gangguan distribusi normal. 2. Jika nilai Asymp.Sig. 2-tailed 0,05 maka mengalami gangguan distribusi normal. Tabel 4.6 Uji Normalitas One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test a Test distribution is Normal. b Calculated from data. Sumber : Hasil Pengolahan Data Primer SPSS 16.0, 2012 Unstandardized Residual N 99 Normal Parameters a Mean .0000000 Std. Deviation .99646731 Most Extreme Differences Absolute .078 Positive .078 Negative -.074 Kolmogorov-Smirnov Z .780 Asymp. Sig. 2-tailed .577 UNIVERSITAS SUMATERA UTARA Pengambilan keputusan: Pada Tabel 4.6 terlihat bahwa Asymp. Sig. 2-tailed adalah 0, 577 dan diatas nilai signifikan 5 0,05, dengan kata lain variabel residual berdistribusi normal.

4.2.2.2 Pengujian Heterokedastisitas

Heterokedastisitas terjadi karena perubahan situasi yang tidak tergambarkan dalam spesifikasi model regresi. Dengan kata lain, heterokedastisitas terjadi jika residual tidak memiliki varians yang konstan. Pemeriksaan terhadap gejala heterokedastisitas adalah dengan melihat pola diagram pencar yaitu grafik yang merupakan diagram pencar residual, yaitu selisih antara nilai Y prediksi dan Y observasi. a. Model grafik Hipotesis: 1 Jika diagram pencar yang ada membentuk pola- pola tertentu yang teratur maka regrasi mengalami gangguan heterokedastisitas. 2 Jika diagram pencar yang ada tidak membentuk pola- pola tertentu yang teratur maka regrasi tidak mengalami gangguan heterokedastisitas. b. Model Glejser Menentukan kriteria keputusan: 1. Jika nilai signifikan 0,05, maka tidak mengalami gangguan heterokedastisitas. UNIVERSITAS SUMATERA UTARA 2. Jika nilai signifikan 0,05, maka mengalami gangguan heterokedastisitas. Tabel 4.7 Uji Glejser Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. B Std. Error Beta 1 Constant .375 1.142 .329 .743 KepuasanPelanggan -.063 .035 -.200 -1.802 .075 Harga -.049 .069 -.121 -.718 .475 BrandImage .126 .062 .363 2.035 .885 PengalamanPelanggan .026 .142 .020 .181 .857 a. Dependent Variable: absut Sumber : Hasil Pengolahan Data Primer SPSS 16.0, 2012 Pada Tabel 4.7 tampak bahwa signifikasi variabel bebas lebih besar dari 0,05, maka tidak mengalami gangguan heterokedastisitas.

4.2.2.3 Pengujian Multikolinieritas

Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji adanya korelasi antara variabel independen. Jika terjadi korelasi maka dinamakan multikol, yaitu adanya masalah multikolinieritas. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi antara variabel independen. Hasil pengolahan dapat dilihat pada Tabel 4.10 sebagai berikut : UNIVERSITAS SUMATERA UTARA Tabel 4.8 Uji Multikolinearitas Model Collinearity Statistics Tolerance VIF 1 Constant KepuasanPelanggan .795 1.257 Harga .346 2.887 BrandImage .310 3.223 PengalamanPelanggan .844 1.185 Sumber : Hasil Pengolahan Data Primer SPSS 16.0, 2012 Hasil pengujian: Pedoman suatu model regresi yaitu bebas multikolinieritas adalah dengan melihat Variance Inflation Factor VIF 5 maka variabel ada masalah multikolinieritas, dan jika VIF 5 maka tidak terdapat masalah multikolinieritas. Jika Tolerance 0,1 maka variabel ada masalah multikolinieritas, dan jika Tolerance 0,1 maka variabel tidak terdapat masalah multikolinieritas Pada Tabel 4.8 dapat dilihat bahwa nilai VIF 5 dan Tolerance 0,1 maka tidak ditemukan masalah multikolinieritas dalam penelitian ini.

4.2.3 Analisis Data