Tabel 4.11.
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 95
Normal Parameters
a
Mean .0000000
Std. Deviation 1.31178736
Most Extreme Differences Absolute
.091 Positive
.091 Negative
-.063 Kolmogorov-Smirnov Z
.890 Asymp. Sig. 2-tailed
.407 a Test distribution is Normal.
Sumber: Hasil pengolahan data primer Kuesioner, SPSS versi 16.0, 2011
Pada Tabel 4.11. terlihat bahwa Asymp. Sig. 2-tailed adalah 0,407 dan diatas nilai signifikan 5 0,05, dengan kata lain variabel residual berdistribusi
normal.
2. Pengujian Heterokedastisitas
Heterokedastisitas terjadi karena perubahan situasi yang tidak tergambarkan dalam spesifikasi model regresi. Dengan kata lain,
heterokedastisitas terjadi jika residual tidak memiliki varians yang konstan. Pemeriksaan terhadap gejala heterokedastisitas adalah dengan melihat pola
diagram pencar yaitu grafik yang merupakan diagram pencar residual, yaitu selisih antara nilai Y prediksi dan Y observasi.
1. Model grafik
Hipotesis: 1
Jika diagram pencar yang ada membentuk pola- pola tertentu yang teratur maka regrasi mengalami gangguan heterokedastisitas.
50
2 Jika diagram pencar yang ada tidak membentuk pola- pola tertentu
yang teratur maka regrasi tidak mengalami gangguan heterokedastisitas
Sumber: Hasil pengolahan data primer Kuesioner, SPSS versi 16.0, 2011 Gambar 4.4.
Scatterplot
Pada gambar 4.4. dapat dilihat bahwa diagram pencar tidak membentuk pola tertentu karena itu tidak mengalami gangguan heterokedastisitas.
2. Model Glejser
Menentukan kriteria keputusan: 1
Jika nilai signifikan 0,05, maka tidak mengalami gangguan heterokedastisitas.
2 Jika nilai signifikan 0,05, maka mengalami gangguan
heterokedastisitas.
51
Tabel 4.12.
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant -1.328
1.373 -.967
.336 nilaikinerjaproduk
.046 .061
.093 .746
.458 nilaipelayanan
.074 .063
.149 1.180
.241 nilaiemosional
-.041 .088
-.056 -.470
.640 Biaya
.118 .182
.073 .646
.520 a. Dependent Variable: absut
Sumber: Hasil pengolahan data primer Kuesioner, SPSS versi 16.0, 2011
Pada Tabel 4.12. tampak bahwa signifikasi variabel bebas lebih besar dari 0,05, maka tidak mengalami gangguan heterokedastisitas.
3. Pengujian Multikolinearitas
Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji adanya korelasi antara variabel independen. Jika terjadi korelasi maka dinamakan multikol, yaitu adanya
masalah multikolinieritas. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi antara variabel independen. Hasil pengolahan dapat dilihat pada Tabel
4.13. sebagai berikut:
52
Tabel 4.13.
Sumber: Hasil pengolahan data primer Kuesioner, SPSS versi 16.0, 2011 Hasil pengujian:
Pedoman suatu model regresi yaitu bebas multikolinieritas adalah dengan melihat Variance Inflation Factor VIF 5 maka variabel ada masalah
multikolinieritas, dan jika VIF 5 maka tidak terdapat masalah multikolinieritas. Jika Tolerance 0,1 maka variabel ada masalah multikolinieritas, dan jika
Tolerance 0,1 maka variabel tidak terdapat masalah multikolinieritas. Pada Tabel 4.13. dapat dilihat bahwa nilai VIF 5 dan Tolerance 0,1 maka tidak
ditemukan masalah multikolinieritas dalam penelitian ini.
4.2.4. Analisis Regresi Berganda
