4.4. Hasil Uji Asumsi Klasik
Sebelum melakukan pengujian hipotesis terlebih dahulu dilakukan pengujian asumsi klasik, pengujian ini dilakukan untuk mendeteksi terpenuhinya asumsi-asumsi
dalam model regresi berganda dan untuk menginterprestasikan agar data lebih relevan dalam menganalisis.
4.4.1. Hasil Uji Normalitas Hipotesis Pertama
Uji normalitas data bertujuan untuk menguji apakah model regresi antara variabel dependent terikat dan variabel independent bebas keduanya memiliki
distribusi normal atau tidak yang dapat dilihat dengan menggunakan normal histogram dan p-plot. Data dalam keadaan normal apabila distribusi data menyebar
di sekitar garis diagonal serta dapat di lihat dari kurva normal yang tidak condong ke kiri dan ke kanan histogram.
Pendekatan Grafik
Hasil pengujian normalitas dengan menggunakan analisi grafik dilihat pada Gambar 4.2 sebagai berikut:
Universitas Sumatera Utara
Regression Standardized Residual
2 1
-1 -2
-3
Fr eq
ue nc
y
20 15
10 5
Histogram Dependent Variable: keputusan
Mean =1.28E-14 Std. Dev. =0.949
N =72
Sumber: Hasil Penelitian 2010 Data Diolah Gambar 4.2. Hasil Uji Normalitas Hipotesis Pertama dengan Menggunakan
Histogram
Dengan cara membandingkan antara data observasi dengan distribusi yang mendekati distribusi normal, dari grafik di atas dapat disimpulkan bahwa distribusi
data normal karena grafik histogram menunjukkan distribusi data mengikuti garis diagonal yang tidak menceng kanan maupun menceng kiri atau normal. Dalam hal ini
berarti H
o
diterima yang berarti data residual berdistribusi normal.
Universitas Sumatera Utara
Observed Cum Prob
1.0 0.8
0.6 0.4
0.2 0.0
Ex pe
ct ed
C um
P ro
b
1.0 0.8
0.6 0.4
0.2 0.0
Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual Dependent Variable: keputusan
Sumber: Hasil Penelitian 2010 Data Diolah Gambar 4.3. Hasil Uji Normalitas Hipotesis Pertama dengan Menggunakan P –
Pplot
Berdasarkan Gambar 4.3 dapat dilihat bahwa penyebaran data berada pada sekitar garis diagonal dan mengikuti garis arah diagonal, maka nilai residual
terstandarisasi. Dengan demikian maka model regresi hipotesis pertama tersebut memenuhi asumsi normalitas.
4.4.2. Hasil Uji Multikolinieritas Hipotesis Pertama
Multikolinieritas adalah suatu keadaan di mana variabel lain independent saling berkorelasi satu dengan lainnya. Persamaan regresi berganda yang baik adalah
persamaan yang bebas dari adanya multikolinieritas antara variabel independent. Alat ukur yang sering digunakan untuk mengukur ada tidaknya variabel yang berkorelasi,
Universitas Sumatera Utara
maka digunakan alat uji atau deteksi Variance Inflation Factor VIF. Di mana nilai VIF tidak lebih dari 10 dan nilai Tolerance tidak kurang dari 0,1. Hasil pengujian
multikolinieritas pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 4.4
Tabel 4.4. Uji Multikolinieritas Hipotesis Pertama Model
Collinearity Statistic 1
Tolerance VIF
Constant Produk X
1
,106 9,430
Harga X
2
,247 4,046
Lokasi X
3
,151 6,604
Promosi X
4
,107 9,373
Manusia X
5
,171 5,855
Proses X
6
,110 9,074
Pelayanan Konsumen X
7
,102 9,804
Sumber: Hasil Penelitian, 2010 Data Diolah Berdasarkan hasil pengolahan data pada Tabel 4.4 menunjukkan tidak ada
satupun variabel bebas yang memiliki nilai Tolerance kurang dari 0,1 atau nilai VIF setiap variabel bebas kurang dari 10, maka dapat disimpulkan bahwa model regresi
tidak terjadi masalah multikolinieritas.
4.4.3. Hasil Uji Heteroskedastisitas Hipotesis Pertama
Kategori