Reliabilitas instrumen dapat dilihat pada Tabel 4.17
Tabel 4.17 Reliability Statistics
Tabel 4.17 dapat diketahui bahwa semua butir pernyataan reliabel karena nilai Cronbach alpha sebesar 0,921 lebih besar dari 0,80.
D. Uji Asumsi Klasik
1. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi berdistribusi normal. Uji normalitas dapat dilakukan dengan analisis grafik
dilihat dari titik-titik yang menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, selain itu juga dilakukan uji statistik menggunakan
pendekatan Kolmogrov Smirnov dengan menggunakan tingkat signifikan 5 maka jika nilai Asymp.Sig. 2-tailed di atas nilai signifikan 5 artinya
variabel residual berdistribusi normal Situmorang et al, 2008: 62. Cronbachs Alpha
N of Items .921
23
Universitas Sumatera Utara
0.0 0.2
0.4 0.6
0.8 1.0
Observed Cum Prob
0.0 0.2
0.4 0.6
0.8 1.0
Ex pec
ted C um P
rob
Dependent Variable: keputusan_nasabah Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual
Sumber: Pengolahan SPSS Gambar 4.1
Pada Gambar 4.1 terlihat titik-titik yang mengikuti data di sepanjang garis diagonal, hal ini berarti data berdistribusi normal.
Untuk memastikan apakah data di sepanjang garis diagonal berdistribusi normal maka dilakukan uji Kolmogorov Smirnov.
Tabel 4.18 Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardize d Residual
N 204
Normal Parametersa,b Mean
.0000000 Std. Deviation
1.90924054 Most Extreme
Differences Absolute
.051 Positive
.030 Negative
-.051 Kolmogorov-Smirnov Z
.733 Asymp. Sig. 2-tailed
.655 a Test distribution is Normal.
b Calculated from data.
Sumber: Pengolahan SPSS
Universitas Sumatera Utara
Pada Tabel 4.18 terlihat bahwa nilai Asymp. Sig. 2-tailed adalah 0,655 dan di atas nilai signifikan 0,05, dengan demikian variabel residual
berdistribusi normal.
2. Uji Heteroskedastisitas
Alat untuk menguji heteroskedastisitas bisa dilakukan dengan alat analisis grafik atau dengan analisis residual yang berupa statistik dengan
menggunakan uji Glejser. Melalui analisis grafik, suatu model regresi dianggap tidak terjadi heteroskedastisitas jika titik-titik menyebar secara acak
tidak membentuk suatu pola tertentu yang jelas serta tersebar baik diatas maupun dibawah angka nol pada sumbu Y.
-4 -2
2 4
Regression Standardized Predicted Value
-4 -2
2 4
Re gr
es sion Stude
ntized Resid ual
Dependent Variable: keputusan_menggunakan_jasa_bank_syariah
Scatterplot
Sumber: Pengolahan SPSS Gambar 4.2: Uji Heteroskedastisitas
Dari Gambar 4.2 terlihat titik-titik menyebar secara acak tidak membentuk sebuah pola tertentu yang jelas serta tersebar baik di atas maupun
di bawah angka nol pada sumbu Y. Hal ini berarti tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi, sehingga model regresi layak dipakai
Universitas Sumatera Utara
untuk memprediksi keputusan nasabah untuk menggunakan jasa bank syariah, berdasarkan masukan variabel independennya.
Tabel 4.19 Uji Glejser
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
2.793 1.222
2.285 .023
faktor_syariah -.017
.040 -.031
-.425 .672
faktor_fasilitas -.046
.044 -.076
-1.038 .301
faktor_pelayan an
.004 .050
.006 .084
.933 faktor_citra
-.038 .065
-.041 -.581
.562 faktor_manaje
men -.047
.063 -.054
-.750 .454
faktor_produk .016
.037 .032
.444 .658
a Dependent Variable: absut
Sumber: Pengolahan SPSS
Kriteria pengambilan keputusan dengan uji Glejser sebagai berikut: a.
Jika nilai signifikansi 0,05 maka tidak mengalami gangguan heteroskedastisitas.
b. Jika nilai signifikansi 0,05 maka mengalami gangguan
heteroskedastisitas. Tabel 4.19 memperlihatkan bahwa tidak satupun variabel independen
yang signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dependen absolut Ut abSut. Hal ini terlihat dari probabilitas signifikansinya di atas tingkat
kepercayaan 5 jadi disimpulkan model regresi tidak mengarah adanya heteroskedastisitas.
3. Uji Multikolinearitas
