50
Hasil dari uji normalitas dengan menggunakan tes Kolmogorov- Smirnov ditunjukkan oleh tabel 4.9 berikut:
Tabel 4.9 UJI NORMALITAS KOLMOGOROV- SMIRNOV
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 100
Normal Parameters
a
Mean .0000000
Std. Deviation 1.64096447
Most Extreme Differences Absolute
.061 Positive
.061 Negative
-.054 Kolmogorov-Smirnov Z
.606 Asymp. Sig. 2-tailed
.856 a. Test distribution is Normal.
Sumber: Data primer yang diolah SPSS, 2015 Berdasarkan tabel 4.9 terlihat bahwa nilai Asymp. Sig. 2-tailed adalah
0,856 dan diatas nilai signifikan 0,05 yang menunjukkan data berdistribusi normal.
4.4.2 Uji Multikolinieritas
Uji Multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditentukan adanya korelasi antara variabel bebas independen. Prasyarat
yang harus terpenuhi dalam model regresi adalah tidak adanya multikolinieritas, dengan melihat nilai tolerance dan Variance Inflation
Factor VIF pada model regresi.
51
Jika ada variabel independen terhadap korelasi yang cukup tinggi lebih dari 0,09, maka diindikasi adanya multikolinieritas dan suatu model regresi
yang bebas dari masalah multikolinieritas apabila mempunyai nilai tolerance 0,1 dan VIF 10. Uji Multikolinieritas dengan melihat nilai tolerance dan
VIF menunjukkan hasil seperti pada tabel 4.10
Tabel 4.10 UJI MULTIKOLINIERITAS
Coefficients
a
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1 Kualitas Pelayanan Jasa
.877 1.140
Fasilitas Puskesmas .877
1.140 a. Dependent Variable: Kepuasan Masyarakat
Sumber: Data primer yang diolah SPSS, 2015 Tabel 4.10 menunjukkan bahwa penelitian ini bebas dari adanya gejala
multikolinieritas. Hal ini dapat dilihat dengan membandingkan nilai tolerance dan VIF. Masing-masing variabel independen yang digunakan dalam
penelitian ini memiliki nilai tolerance yang lebih besar dari 0,1. Untuk kualitas pelayanan jasa memiliki nilai tolerance 0,877, dan fasilitas
puskesmas memiliki nilai tolerance 0,877. Jika dilihat dari VIF, masing- masing variabel independen lebih kecil dari 10 yaitu kualitas pelayanan jasa
memiliki VIF 1,140 dan fasilitas puskesmas memiliki VIF 1,140. Maka kesimpulan yang diperoleh adalah tidak terjadi gejala multikolinieritas dalam
variable independennya.
52
4.4.3 Uji Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke
pengamatan lain. Jika varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka dapat disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik
adalah yang homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas.
Gambar 4.3 Grafik Scatterplot
Sumber: Data primer yang diolah SPSS, 2015 Berdasarkan gambar 4.3 diatas grafik scatterplot menunjukkan bahwa
data tersebar di atas dan di bawah angka 0 nol pada sumbu Y dan tidak terdapat suatu pola yang jelas pada penyebaran data tersebut. Hal ini berarti
tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi. Jadi dapat disimpulkan
53
bahwa model regresi penelitian ini layak digunakan untuk memprediksi kepuasan masyarakat berdasarkan variabel yang mempengaruhinya, yaitu
kualitas pelayanan jasa dan fasilitas puskesmas.
4.4.4 Uji Autokorelasi
