75
tidak setuju bahwa responden merekomendasikan jasa pengiriman barang PT JNE pada orang lain. Hal ini terlihat dari 31 responden atau
62 menjawab tidak setuju.
4. Hasil Uji Asumsi Klasik
a. Uji Normalitas Data
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal.
Data yang baik dan layak dalam penelitian adalah memiliki distribusi normal. Normalitas data dapat dilihat dengan beberapa cara, diantara
nya yaitu dengan melihat kurva probability plot.Ghozali,2011:163.
Gambar 4.1 Kurva P-Plot Hasil Uji Normalitas
Sumber: Hasil output SPSS data primer yang telah diolah, 2014
76
Pada gambar 4.1 terlihat titik-titik menyebar di sekitar garis diagonal, serta penyebarannya mengikuti arah garis diagonal, maka
model regresi layak dipakai karena memenuhi asumsi normalitas. Ghozali,2011:163.
b. Uji Multikolinearitas
Menurut Ghozali, 2011:105 uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antara
variabel bebas independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen.
Untuk melihat hasil uji multikolinearitas, maka dapat dilihat dalam tabel 4.28 berikut ini:
Tabel 4.28 Hasil Uji Multikolinearitas
Coefficients
a
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1 Constant
product .653
1.531 people
.685 1.461
process .919
1.089
Sumber :Data primer yang telah diolah, 2014 Menurut Ghozali 2011:105 yang umum dipakai untuk
menunjukan adanya multikolinearitas adalah jika nilai tolerance 0,10 atau sama dengan nilai VIF 10. Jika dilihat dari tabel diatas maka
dapat diketahui bahwa nilai VIF untuk X1 product sebesar 1.531 dengan nilai tolerance 0,653; nilai VIF untuk X2 people sebesar
1.461 dengan nilai tolerance 0,685; VIF untuk X3 process sebesar
77
1,089 dengan nilai tolerance 0,919. Dari semua variabel tersebut dapat dilihat bahwa nilai tolance 0,10 dan VIF 10 maka dapat
disimpulkan bahwa model regresi ini terbebas dari multikolinearitas dan layak digunakan.
c. Uji Heterokedastisitas
Uji heteroskedasitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual dari satu ke
pengamatan yang lain. Jika variance dari satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika
berbeda disebut heteroskedasitas. Model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas atau tidak terjadi heterokedastisitas. Kebanyakan
data crossection mengandung situasi heteroskesdatisitas karena data ini menghimpun data yang mewakili berbagai ukuran kecil, sedang dan
besar.
Gambar 4.2 Kurva Scatterplot Hasil Uji Heteroskedasitas
Sumber: Hasil output SPSS data primer yang telah diolah, 2014
78
Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas
Ghozali, 2011:139. Dari gambar 4.2 diatas terlihat bahwa titik-titik menyebar di atas dan di bawah pada sumbu Y, maka model regresi
pada penelitian ini terbebas dari heterokedastisitas dan layak digunakan.
2. Hasil Uji Hipotesis a.
