Pengujian yang dilakukan dalam model analisis model regresi ini adalah : 1.
Pengujian normalitas data 2.
Pengujian kriteria BLUES Best Linear Unbiased Estimator yaitu pengujian multikolinearitas dan heterokedastisitas
3. Pengujian goodness of fit
4.5.1 Uji Normalitas Data
Pengujian normalitas data untuk melihat normal tidaknya sebaran data yang akan di analisis. Model regresi yang baik adalah distribusi normal atau mendekati
normal. Untuk melihat normalitas data ini digunakan pendekatan grafik, yaitu Normality Probability Plot.
Deteksi normalitas dengan melihat penyebaran data titik pada sumbu diagonal dan grafik Menurut Santoso 2002, dasar pengambilan keputusann adalah 1 Jika
data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas, 2 Jika data menyebar jauh dan garis
diagonal danatau tidak mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.
Pada output SPSS bagian Normal P-P Plot of Regression, dapat dijelaskan bahwa data-data cenderung lurus mengikuti garis diagonal, sehingga data dalam
penelitian cenderung berdistribusi normal seperti terlihat pada gambar dibawah ini:
ISNA HIDAYAH : ANALISIS PELAYANAN DENGAN NILAI TAMBAH TERHADAP KEPUASAN DAN LOYALITAS NASABAH PRIORITAS DI PT. BANK MANDIRI PERSERO, Tbk CABANG MEDAN LAPANGAN MERDEKA, 2008.
USU e-Repository © 2008
Normal P-P Plot of Regression Standardi Dependent Variable: Y
Observed Cum Prob
1.00 .75
.50 .25
0.00
Expected Cum Prob
1.00
.75
.50
.25
0.00
Sumber : Hasil penelitian 2007 data diolah Gambar 4.1 Normalitas Data
4.5.2 Uji Multikolinearitas
Uji Multikolinearitas bertujuan untuk menguji adanya korelasi antara variabel independent yaitu kualitas kerja prima X
1
, Variabel responsiveness X
2
, Variabel professional X
3
, Variabel Empati X
4
, Variabel Etika X
5
. Jika terjadi korelasi maka ada gejala multikol yaitu adanya masalah multikolinearitas.
Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi antara variabel independennya.
ISNA HIDAYAH : ANALISIS PELAYANAN DENGAN NILAI TAMBAH TERHADAP KEPUASAN DAN LOYALITAS NASABAH PRIORITAS DI PT. BANK MANDIRI PERSERO, Tbk CABANG MEDAN LAPANGAN MERDEKA, 2008.
USU e-Repository © 2008
Tabel 4.14 Coefficientsa
Collinearity Statistics
Model Tolerance
VIF Constant
X1 .331
3.018 X2
.350 2.857
X3 .301
3.320 X4
.328 3.049
X5 .337
2.964
a Dependent Variable: Loyalitas
Sumber : Pengolahan Data SPSS 2007
Pedoman suatu model regresi yang bebas multikol adalah dengan melihat Variance Inflation Factor VIF, jika VIF 5 menunjukkan bahwa variabel bebas
tidak mempunyai masalah multikolinearitas. Tabel 4.14 menjelaskan besarnya nilai VIF untuk masing-masing variabel bebas kurang dari 5, yaitu untuk Variabel
kualitas kerja prima X
1
, nilai VIF 3,018 5, Variabel responsiveness X
2
, nilai VIF 2,857 5, Variabel professional X
3
, nilai VIF 3,320 5, Variabel Empati X
4
nilai VIF 3,049 5, dan Variabel Etika X
5
, nilai VIF 2,964 5. Maka dapat dinyatakan bahwa masalah multikolinearitas tidak ada.
4.5.3 Uji Heterokedastisitas
