besar dari 0,05. Jadi dapat disimpulkan bahwa data variabel harga
berdistribusi normal.
b. untuk variabel promosi diperoleh nilai Asimp. Sig 2-tailed sebesar
0,416. Dari hasil perhitungan tersebut dapat disimpulkan bahwa variabel promosi berdistribusi normal karena nilai Asimp. Sig 2-tailed
0,416 lebih besar dari 0,05.
c. untuk variabel layanan diperoleh nilai Asimp. Sig 2-tailed sebesar 0,825 yang berarti bahwa variabel layanan berdistribusi normal karena
nilai Asimp. Sig 2-tailed 0,825 lebih besar dari 0,05.
E. Uji Asumsi Klasik
1. Uji Heteroskesdastisitas
Menurut Algifari 1997:85-86 heteroskedastisitas artinya varians variabel dalam model tidak sama konstan. Konsekuensi adanya
heteroskedastisitas dalam model regresi adalah penaksir estimator yang diperoleh tidak efisien, baik dalam sampel kecil maupun dalam sampel
besar, walaupun penaksir yang diperoleh menggambarkan populasinya tidak bias dan bertambahnya sampel yang digunakan akan mendekati
nilai sebenarnya konsisten. Hasil prediksi ada tidaknya heteroskesdastistas dapat dilihat dengan pengujian korelasi ranking
Spearman Sudjana,1990:230 dengan kriteria pengujian jika nilai p value
pada kolom sig. 2-tailed lebih besar dari level signifikan 5
maka tidak ada heteroskesdastisitas. Dari hasil perhitungan nampak bahwa ;
a. variabel harga mempunyai nilai p-value pada kolom sig.2-tailed
0.084 0.05;
b. variabel promosi mempunyai nilai p-value pada kolom sig.2-tailed
0.689 0.05;
c. variabel layanan mempunyai nilai p-value pada kolom sig.2-tailed
0.473 0.05;
Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa model regresi linier berganda dalam penelitian ini tidak terjadi heteoskesdastisitas.
2. Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas digunakan untuk mengetahui ada tidaknya variabel independen yang memiliki kemiripan dengan variabel independen lain
dalam suatu model.
Coefficients
a
4.335 2.315
1.873 .064
.238 .048
.393 4.916
.000 .813
1.230 .261
.080 .264
3.263 .002
.797 1.255
.132 .042
.264 3.132
.002 .735
1.361 Constant
X1 Harga X2 Promosi
X3 Layanan Model
1 B
Std. Error Unstandardized
Coefficients Beta
Standardized Coefficients
t Sig.
Tolerance VIF
Collinearity Statistics
Dependent Variable: Y Kepuasan Pelanggan a.
Uji asumsi klasik multikolinieritas dicari dengan bantuan komputer program SPSS, dari hasil uji melalui VIF, menurut Algifari 1997:84
jika masing-masing variabel bebas memiliki VIF tidak lebih dari 5 dan
nilai tolerance tidak kurang dari 0,1. Maka dapat dinyatakan model regresi linier berganda terbebas dari multikolinieritas dan dapat
digunakan dalam penelitian.
F. Pengujian Hipotesis
