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
Ex pe
cte d
Cu m Pr
ob Dependent Variable: Kepuasan
Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual
Sumber : Hasil Penelitian, 2007 Data diolah
Gambar 4.2 Hasil Uji Normalitas
4.4.2 Uji Multikolinearitas
Uji multikolonieritas dilakukan untuk melihat apakah pada model regresi linier berganda ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas. Model regresi
yang baik seharusnya tidak terjadi multikolonieritas. Untuk uji multikolonieritas pada penelitian ini adalah dengan melihat nilai Variance Inflation Factor VIF.
Menurut Santoso 2002 suatu model regresi dikatakan bebas dari masalah multikolonieritas, jika nilai Variance Inflation Factor VIF 5.
Tabel 4.13 Hasil Uji Multikolonieritas
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1 Constant
95
X1 ,863
1,159 X2
,778 1,286
X3 ,716
1,397 X4
,697 1,434
X5 ,716
1,396 a Dependent Variable: Y
Sumber : Hasil Penelitian, 2008 Data diolah
Dari Tabel 4.13 di atas menunjukkan bahwa nilai Variance Inflation Factor
VIF 5 yang berarti tidak ada korelasi antar variabel independen. Jadi dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolonieritas antar variabel independen
dalam model regresi pada penelitian ini.
4.4.3 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas dilakukan untuk menguji apakah dalam model regresi linier berganda terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu
pengamatan ke pengamatan yang lain. Model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Untuk melakukan uji
heteroskedastisitas pada penelitian ini dengan melihat grafik scatterplots antara nilai prediksi variabel terikat kepuasan dengan residualnya. Dasar analisisnya
adalah sebatgai berikut : 1.
Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar kemudin menyempit, maka
mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas.
96
97 2.
Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
-4 -2
2 4
Regression Standardized Predicted Value
-2 -1
1 2
3
R eg
re ss
ion St
ud entize
d Re si
dua l
Dependent Variable: Kepuasan Scatterplot
Sumber : Hasil Penelitian, 2008 Data diolah
Gambar 4.3 Hasil Uji Heteroskedastisitas
Dari grafik scatterplots di atas terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak serta tersebar baik di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y. Hal ini
dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi dalam penelitian ini.
4.5 Pengujian Hipotesis
4.5.1 Pengujian Hipotesis Secara Serempak
