b. Jika nilai Asymp. Sig. 2-tailed 0,05 maka mengalami gangguan distribusi normal.
Tabel 4.11 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual N
100 Normal Parameters
a,,b
Mean .0000000
Std. Deviation 1.55428018
Most Extreme Differences
Absolute .055
Positive .046
Negative -.055
Kolmogorov-Smirnov Z .548
Asymp. Sig. 2-tailed .925
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Sumber: Hasil pengolahan data primer Kuesioner, SPSS versi 17.00, 2012 Pada tabel 4.11 terlihat bahwa nilai Asymp. Sig. 2-tailed adalah 0.925.dan
diatas nilai signifikan 0,05. Dengan kata lain variabel residual berdistribusi normal.
4.3.2 Pengujian Heteroskedastisitas
Uji hoteroskedatisitas pada prinsipnya ingin menguji apakah sebuah grup mempunyai varians yang sama diantara anggota grup tersebut. Jika varians sama dan
ini yang seharusnya terjadi maka dikatakan ada homoskedastisitas. Jika varians tidak sama dikatakan terjadi hoteroskedastisitas Situmorang, et al 2008:63. Untuk
mendeteksi keberadaan heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan metode formal yaitu melalui pendekatan grafik dan metode informal yaitu melalui uji statistik yang
salah satunya melalui uji Glejser.
Universitas Sumatera Utara
a. Pendekatan Grafik Melalui pendekatan grafik,dapat di lihat pada Gambar 4.4 dibawah ini :
Scatterplot
Sumber :Hasil pengolahan data primer Kuesioner, SPSS versi 17.00, 2012
Gambar 4.4 Scatterplot
Pengambilan Keputusan: Dari grafik scatterplot yang disajikan dapat dilihat titik-titik menyebar secara
acak tidak membentuk sebuah pola tertentu yang jelas serta tersebar baik diatas maupun dibawah angka nol pada sumbu Y. Hal ini berarti tidak terjadi
heteroskedastisitas pada model regresi, sehingga model regresi dapat dipakai untuk memprediksikan keputusan konsumen berdasarkan masukan variabel independennya.
Universitas Sumatera Utara
b. Pendekatan Statistik Melalui pendekatan statistik dapat dilakukan melalui uji Glejser. Hasil
pengolahannya dapat dilihat pada Tabel 4.12 berikut ini:
Tabel 4.12 Uji
Glejser
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
-1.672 2.830
-.591 .556
x1.bukti.fisik .169
.093 .188
1.813 .073
x2.kehandalan -.065
.055 -.120
-1.176 .242
x3.daya.tanggap .022
.086 .026
.256 .798
x4.jaminan -.059
.079 -.078
-.755 .452
x5.perhatian .092
.088 .106
1.046 .298
a. Dependent Variable: absut Sumber: Hasil pengolahan data primer Kuesioner, SPSS versi 17.00, 2012
Dari Tabel 4.12 dapat dilihat bahwa semua nilai signifikansi diatas 0,05. Hal ini menunjukkan bahwa model regresi tidak mengarah pada adanya
heteroskedastisitas.
4.3.3 Pengujian Multikolinieritas
Uji Multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas. Multikolinieritas ini berarti adanya
hubungan yang sempurna atau pasti, diantara beberapa atau semua variabel yang menjelaskan dari model regresi Situmorang, et al 2008:63. Hasil pengolahan dapat
dilihat pada Tabel 4.13 berikut ini:
Universitas Sumatera Utara
Dari Tabel 4.13 dapat dilihat bahwa VIF 5 dan tolerance lebih besar dari 0,1 dan diduga tidak terdapat multikolineritas.
4.4 Metode Analisis Regresi Berganda
