Scatterplot Dependent Variable: Kepuasan mahasiswa
Regression Standardized Predicted Value
3 2
1 -1
-2 -3
-4
Regression Studentized Residual
4 3
2 1
-1 -2
-3
4.4. Hasil Uji Asumsi Klasik
4.4.1. Heteroskedastisitas
Berikut adalah gambar terjadi tidaknya heterokedastisitas :
Gambar 4.1 Uji Heterokedastisitas
Dari gambar 4.1 diketahui bahwa plot atau titi-titik tidak membentuk suatu pola tertentu sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heterokedastisitas.
4.4.2. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi adalah untuk melihat apakah antara anggota pengamatan dalam variabel-variabel bebas yang sama memiliki keterkaitan satu sama lainnya.
Jika ada, maka model kurang akurat dalam memprediksi. Untuk mendeteksi terjadinya autokorelasi dilakukan dengan membandingkan antara nilai Durbin
Watson hitung dengan nilai Durbin Watson tabel.
Tabel 4.10 Nilai Durbin Watson
Model Summary
b
,893
a
,798 ,789
,30085 1,776
Model 1
R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin-W atson
Predictors: Constant, Harga, Perhatian, Jaminan, Keandalan, Daya tanggap, Bukti fisik
a. Dependent Variable: Kepuasan mahasiswa
b.
Sumber: Lampiran 6, diolah Berdasarkan hasil non autokorelasi atau uji Durbin-Watson diperoleh nilai
D-W sebesar 1.776 d = 1.776 a. 1.65 DW 1.776 2.35 tidak terjadi autokorelasi.
b. 1.21 DW 1.776 1.65 atau 2.35 DW 1.776 2.79 tidak dapat disimpulkan.
Karena nilai D-W sebesar 1.776, maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi autokorelasi.
4.4.3. Multikolinieritas
Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen. Menguji adanya
multikolinieritas dapat dilihat dari nilai VIF Variance Inflation Factor. Jika nilai VIF lebih kecil dari 10, maka variabel tersebut tidak memiliki persoalan dengan
multikolinieritas. Hasil perhitungan nilai VIF Variance Inflation Factor dari variabel independen dapat dilihat pada tabel berikut ini:
Tabel 4.11 Nilai Variance Inflation Variabel Bebas
Variabel Nilai VIF
Bukti Fisik X
1
2.071 Perhatian X
2
1.793 Keandalan X
3
1.782 Daya Tanggap X
4
1.769 Jaminan X
5
1.905 Harga X
6
1.069 Sumber: Lampiran 6, diolah
Dan hasil perhitungan multikolinearitas dengan melihat nilai VIF, dapat ketahui bahwa untuk semua variabel mempunyai nilai VIF di bawah angka 10.
Sehingga menunjukkan tidak adanya multikolinearitas antar variabel bebas, karena nilai VIF dibawah angka 10.
4.4.4. Uji Normalitas