105 orang responden 76.6 menjawab puas, 15 orang responden 13.1 menjawab netral dan 3 orang responden 2.2 menjawab tidak puas.
l. Pada pernyataan keduabelas Bank DSP memenuhi harapan nasabah akan
pelayanan, dalam hal ini 9 orang responden 6.5 menjawab sangat puas, 77 orang responden 56.2 menjawab puas, 43 orang responden 33.6
menjawab netral dan 8 orang responden 3.6 menjawab tidak puas.
4.2.3.3 Analisis Gap
Untuk melihat sejauh tingkat kesenjangan atau jarak antara tingkat kepuasan yang diharapkan dengan yang diterima maka perlu dilakukan analisa gap dari
masing-masing variabel yang mempengaruhinya, adapun hasil analisa yang dimaksud
Tabel 4.19 Hasil Analisis Gap Variabel Tingkat Kepuasan
Variabel Nilai Rata-Rata
Aspek Diharapkan Nilai Rata-Rata
Aspek Diterima Gap
Produk X1 4.4
3.7 0.7
Suku Bunga X2 4.8
2.8 2.0
Biaya X3 4.6
3.6 1.0
Pelayanan X4 4.7
4.2 0.5
Kepuasan Y 4.7
3.2 1.5
Sumber: Hasil Penelitian 2011, diolah
Semakin kecil nilai gap yang diperoleh dari selisih antara yang diharapkan dan dengan yang diterima maka semakin baik pula tingkat kepuasan nasabah dalam
penyaluran kredit ini.
Universitas Sumatera Utara
4
.2.4 Uji Asumsi Klasik
Proses pengujian Asumsi Klasik dilakukan bersama dengan proses uji regresi sehingga langkah-langkah yang dilakukan dalam pengujian Asumsi Klasik
menggunakan langkah kerja yang sama dengan uji regresi, dalam penelitian ini uji Asumsi Klasik terdiri atas :
4.2.4.1 Uji Normalitas
Tujuan uji normalitas adalah ingin menguji model regresi distribusi sebuah data mengikuti atau mendekati distribusi normal, yakni distribusi data dengan bentuk
lonceng. Kalau asumsi ini dilanggar maka uji statistik menjadi tidak valid. Ada dua cara untuk mendeteksi apakah data berdistribusi normal atau tidak, yaitu dengan
analisis grafik dan uji statistik.
1. Analisis Grafik
Salah satu cara untuk melihat normalitas adalah dengan meilhat grafik histogram dan grafik normal plot yang membandingkan antara data observasi dengan
distribusi yang mendekati distribusi normal.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.2 Histogram Uji Normalitas Sumber : Hasil Pengolahan Data
SPSS 17.00 2011
Gambar 4.3 Plot Uji Normalitas Sumber : Hasil Pengolahan Data
SPSS 17.00 2011
Universitas Sumatera Utara
Berdasarkan Gambar 4.2 dapat diketahui bahwa variabel berdistribusi normal, hal ini ditunjukkan oleh data tersebut tidak menceng ke kiri atau ke kanan, sedangkan
pada Gambar 4.3 dapat juga terlihat titik yang mengikuti data di sepanjang garis diagonal, hal ini berarti data berdistribusi normal.
2. Uji Statistik
Uji normalitas dengan grafik bisa saja terlihat berdistribusi normal, padahal secara statistik belum tentu berdistribusi normal. Oleh karena itu kedua uji perlu
dilakukan untuk membuktikan hasil yang sama, berikut ini pengujian normalitas yang didasarkan dengan uji statistik non-parametrik Kolmogorov-Smirnov K-S.
Tabel 4.20 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 137
Normal Parameters
a,,b
Mean .0000000
Std. Deviation 2.52106904
Most Extreme Differences Absolute
.084 Positive
.084 Negative
-.069 Kolmogorov-Smirnov Z
.987 Asymp. Sig. 2-tailed
.285 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Sumber : Hasil Pengolahan Data SPSS 17.00 2011
Universitas Sumatera Utara
Berdasarkan Tabel 4.20 dapat diketahui bahwa nilai Asymp. Sig. 2-tailed adalah 0,285, ini berarti di atas nilai signifikan 0.05 atau 5. Oleh karena itu, sesuai
dengan analisis grafik, analisis statistik dengan dengan uji statistik non-parametrik Kolmogorov-Smirnov K-S juga menyatakan bahwa variabel residual berdistribusi
normal. Dari kedua uji normalitas Analisis Grafik dan Uji statisktik di atas terbukti bahwa variabel berdistribusi normal.
4.2.4.2 Uji Heteroskedastisitas
