69
Kristen Salatiga sampai ia lulus. Artinya masih ada kemungkinan bahwa siswa dapat beralih atau pindah
ke instansi atau sekolah yang lain dengan berbagai alasan. Tetapi nilai rata-rata dalam lotyalitas ini masih
termasuk pada kategori tinggi.
4.4. Analisis Hasil Uji Asumsi Klasik
4.4.1. Uji Normalitas
Uji normalitas dilakukan untuk melihat apakah nilai residual berdistribusi normal atau tidak. Model
regresi yang baik memiliki nilai residual yang berdistribusi normal. Dengan melihat gambar grafik
normal P-P Plot, yang terdeteksi melalui titik-titik yang mengikuti arah garis linear dari kiri bawah ke kanan
atas. Bila titik-titik mengikuti arah garis linear berarti terjadi gejala normalitas Karsono, 2005.
Gambar 4.1
Uji Normalitas Grafik Normal P-P Plot Kualitas Layanan
– Kepuasan Konsumen
70
Dari grafik normal P-P Plot pada gambar 4.1, dapat dilihat bahwa data yang digunakan cenderung
menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau garis histogram. Hal ini berarti data
yang digunakan dalam penelitian ini mengalami gejala normalitas.
Gambar 4.2 Uji Normalitas Grafik Normal P-P Plot
Kepuasan Konsumen – Loyalitas Konsumen
Grafik P-P Plot pada gambar 4.2, menunjukkan
persebaran yang berada di sekitar garis dioagonal. Artinya data yang digunakan cenderung menyebar
disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal dari arah kiri bawah ke kanan atas. Sehingga
dapat dikatakan bahwa data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data yang terdistribusi
normal.
71
Gambar 4.3 Uji Normalitas Grafik Normal P-P Plot
Kualitas Layanan – Loyalitas Konsumen
4.4.2. Uji Heteroskedastisitas
Pada gambar 4.3 di atas, grafik P-P Plot menunjukkan data yang menyebar disekitar garis
diagonal atau garis histogram dan mengikuti arah garis diagonal tersebut. Hal ini menunjukkan bahwa data
yang digunakan pada penelitian ini mengalami gejala normalitas.
4.4.2. Uji Heteroskedasitas
Gejala heteroskedastisitas terjadi sebagai akibat dari variasi residual yang tidak sama untuk semua
pengamatan
. Deteksi heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan metode scatter plot dengan memplotkan nilai ZPRED
nilai prediksi dengan SRESID nilai residualnya. Model
72 yang baik didapatkan jika tidak terdapat pola tertentu pada
grafik, misalnya: j
ika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur
bergelombang, melebar kemudian menyempit, maka mengindikasikan
telah terjadi
heteroskedastisitas. Sedangkan jika ada pola yang jelas, serta titik-titik
menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas
Gisa, 2012.
Gambar 4.4 Uji Heteroskedastisitas Grafik Scatterplot
Kualitas Layanan – Kepuasan Konsumen
Dari grafik Scatterplot pada gambar 4.4, dapat dilihat titik-titik menyebar secara acak, di atas dan di
bawah angka nol pada sumbu Y. Hal ini menunjukkan model regresi bebas dari heteroskedasitas, sehingga
dapat
dikatakan bahwa
model regresi
tersebut memenuhi syarat untuk mempresiksikan kepuasan
konsumen.
73
Gambar 4.5 Uji Heteroskedastisitas Grafik Scatterplot
Kepuasan Konsumen – Loyalitas Konsumen
Dari grafik scatterplot 4.5 di atas, dapat dilihat bahwa titik-titik menyebar secara acak baik di atas
maupun di bawah angka nol pada sumbu Y. Penyebaran data di atas tidak memperlihatkan sebuah
pola tertentu, misal pola naik ke kanan atas atau ke kiri atas secara keseluruhan, atau pola tertentu lainnya.
Hal
ini berarti
bahwa tidak
ada masalah
heteroskedasitas pada data yang digunakan.
74
Gambar 4.6 Uji Heteroskedastisitas Grafik Scatterplot
Kualitas Layanan – Loyalitas Konsumen
Pada grafik scatterplot 4.6 di atas, dapat dilihat
bahwa titik-titik menyebar secara acak baik di atas maupun di bawah angka nol pada sumbu Y.
Penyebaran data di atas tidak memperlihatkan sebuah pola tertentu, misal pola naik ke kanan atas atau ke kiri
atas secara keseluruhan, atau pola tertentu lainnya. Hal
ini berarti
bahwa tidak
ada masalah
heteroskedasitas pada data yang digunakan.
4.4.3. Uji Autokorelasi
