Tabel 4.8 Tes Heterokedastisitas dengan Korelasi Rank Spearman
Korelasi Variabel
Taraf α signifikansi dari korelasi Rank Spearman
Taraf Uji
Harga X
1
0,663 0,05
Pelayanan X
2
0,966 0,05
Fasilitas X
3
0,863 0,05
Sumber : Lampiran 6 diolah
Dari tabel 4.8 diketahui nilai signifikansi menunjukan angka diatas 5 yang berarti tidak terjadi heterokedastisitas pada data-data yang
digunakan untuk mengetimasi model. Dengan demikian asumsi tidak terjadi heterokedastisitas terpenuhi.
4.4.3. Autokorelasi
Autokorelasi dapat didefinisikan sebagai “korelasi antara data observasi yang diurutkan berdasarkan urut waktu data time series atau
data yang diambil pada waktu tertentu data cross-sectional” Gujarati, 1991:201. Untuk mengetahui ada tidaknya autokorelasi dapat dilihat pada
tabel Durbin Watson. Kaidah keputusan dapat dijelaskan sebagai berikut :
1. Jika d lebih kecil daripada d
L
atau lebih besar daripada 4-d
L
, maka hipotesis nol ditolak yang berarti terdapat autokorelasi.
2. Jika d terletak antara d
U
dan 4-d
U
, maka hipotesis nol diterima yang berarti tidak ada autokorelasi.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber
3. Jika nilai d terletak antara d
L
dan d
U
atau antara 4-d
L
dan 4-d
U
maka uji Durbin-Watson tidak menghasilkan kesimpulan yang pasti, untuk
nilai-nilai ini tidak dapat disimpulkan ada tidaknya autokorelasi di antara faktor-faktor penganggu.
Untuk mengetahui ada tidaknya gejala autokorelasi dalam model penelitian maka perlu dilihat nilai DW tabel. Diketahui jumlah variabel
bebas adalah 3 k=3 dan banyaknya data adalah n=100 sehingga diperoleh nilai DW tabel adalah sebesar d
L
= 1,613 dan d
U
= 1,736
Gambar 3. Kurva Statistik Durbin Watson
Daerah Daerah Daerah Daerah Kritis Ketidak- Terima Ho Ketidak- Kritis
pastian pastian Tolak Tidak ada Tolak
Ho autokorelasi Ho 0 d
L
= 1,613 d
U
= 1,736 4-d
U
= 2,264 4-d
L
= 2,387 d
2,257 Sumber : Lampiran 2
Berdasarkan hasil analisis, maka dalam model regresi ini tidak terjadi gejala autokorelasi karena nilai DW tes yang diperoleh adalah sebesar
2,257 berada pada daerah ketidakpastian.
4.4.4 Uji Normalitas
Uji normalitas dilakukan untuk menguji dan mengetahui apakah hasil analisis dari data yang diperoleh dari hasil pengumpulan data akan
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber
mengikuti distribusi normal atau tidak. Uji normalitas sebaran menggunakan uji normalitas Kolmogorov Smirnov Test. Berdasarkan hasil
perhitungan uji kolmogorov smirnov terhadap residual regresi dengan menggunakan program SPSS diperoleh hasil sebagai berikut :
Tabel 4.9 Hasil Uji Normalitas Model
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
100 14.39
2.470 .168
.117 -.168
1.675 .007
N Mean
Std. Deviation Normal Parameters
a,b
Absolute Positive
Negative Most Extreme
Differences
Kolmogorov-Smirnov Z As ymp. Sig. 2-tailed
y=kepuasan konsumen
Test distribution is Normal. a.
Calculated from data. b.
Berdasarkan nilai uji Kolmogorov – Smirnov di dapatkan nilai Z = 1,675 dengan signifikansi 0,07 diatas 5 yang artinya bahwa data-data
yang tersebar dalam penelitian ini adalah berdistribusi normal.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber
20 18
16 14
12 10
8 Observed Value
4 2
-2 -4
E xpect
ed N
orm al
Normal Q-Q Plot of y=kepuasan konsumen
Grafik diatas menunjukan bahwa titik-titik data terkumpul di sekitar garis lurus. Ini berarti data-data yang diuji dalam penelitian ini
berdistribusi normal, sehingga asumsi normalitas terpenuhi.
4.5 Hasil Pengujian Hipotesis
