Hasil pengujian multikolinieritas pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 4.11 berikut:
Tabel 4.11. Hasil Uji Multikolinieritas Hipotesis Pertama
Coefficients
a
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1 Constant
kesadaran merek .648
1.544 asosiasi merek
.347 2.885
persepsi kualitas merek .383
2.610 loyalitas merek
.328 3.044
a. Dependent Variable: kepuasan konsumen
Sumber: Hasil Penelitian, 2011 Data Diolah
Dari Tabel 4.11 menunjukkan tidak ada satupun variabel bebas yang memiliki nilai Tolerance kurang dari 0,1 atau nilai VIF setiap variabel bebas kurang
dari 10, maka dapat disimpulkan bahwa model regresi ini tidak terjadi masalah multikolinieritas.
4.1.4.3. Hasil uji heteroskedastisitas hipotesis pertama
Heteroskedastisitas digunakan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi, terjadi ketidaksamaan varians dari residual dari satu pengamatan ke
pengamatan yang lain. Jika variasi residual dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homokedastisitas, dan jika varians berbeda disebut
heteroskedastisitas. Model yang baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas. Hasil pengujian heteroskedastisitas dengan menggunakan metode grafik dapat
dilihat pada Gambar 4.10 berikut ini:
p d f Machine
A pdf w rit er t hat produces qualit y PDF files w it h ease
Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, sim ply open the docum ent you want to convert, click “print”, select the
“ Broadgun pdfMachine printer” and that’s it Get yours now
Universitas Sumatera Utara
Sumber: Hasil Penelitian, 2011 Data Diolah
Gambar 4.10. Grafik Scatterplot Hasil Uji Heteroskedastisitas Hipotesis Pertama
Dari Gambar 4.10 terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak random serta tersebar di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y. Hal ini dapat
disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi, sehingga model regresi layak dipakai.
4.1.4.4. Hasil uji normalitas hipotesis kedua
Pengujian normalitas data bertujuan untuk menguji apakah model regresi antara variabel dependen terikat dan variabel independen bebas keduanya
memiliki distribusi normal atau tidak, dalam hal ini dapat dilihat dengan menggunakan normal histogram dan p-plot. Data dalam keadaan normal apabila
distribusi data menyebar di sekitar garis diagonal serta dapat dilihat dari kurva normal yang tidak condong ke kiri dan ke kanan histogram.
p d f Machine
A pdf w rit er t hat produces qualit y PDF files w it h ease
Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, sim ply open the docum ent you want to convert, click “print”, select the
“ Broadgun pdfMachine printer” and that’s it Get yours now
Universitas Sumatera Utara
Hasil pengujian normalitas dengan menggunakan analisis grafik dilihat pada Gambar 4.11 sebagai berikut:
Sumber: Hasil Penelitian, 2011 Data Diolah
Gambar 4.11. Histogram Uji Normalitas Hipotesis Kedua
Dari Gambar 4.11 dapat dilihat bahwa distribusi data normal karena grafik histogram menunjukkan distribusi data mengikuti garis diagonal yang tidak menceng
ke kanan maupun menceng ke kiri. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa data residual berdistribusi normal.
p d f Machine
A pdf w rit er t hat produces qualit y PDF files w it h ease
Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, sim ply open the docum ent you want to convert, click “print”, select the
“ Broadgun pdfMachine printer” and that’s it Get yours now
Universitas Sumatera Utara
Sumber: Hasil Penelitian, 2011 Data Diolah
Gambar 4.12. P-Plot Uji Normalitas Hipotesis Kedua
Berdasarkan Gambar 4.12 dapat dilihat bahwa penyebaran data berada pada sekitar garis diagonal dan mengikuti garis arah diagonal, maka nilai residual
terstandarisasi. Dengan demikian maka model regresi hipotesis kedua tersebut memenuhi standar asumsi normalitas.
4.1.4.5. Hasil uji heteroskedastisitas hipotesis kedua
