Berdasarkan Tabel 4.6 diatas menunjukkan bahwa seluruh pernyataan valid, dilihat dari kolom Corrected Item-Total Correlaction yang nilai koefisiennya melebihi angka 0,30,
sedangkan kevalidan dari data sendiri berdasarkan jumlah n Responden pada derajat kebebasan nya r
table
df = n - k harus lebih kecil dari 0,30. Kesimpulan yang dapat diambil berdasarkan out put yang ada bahwa kesemua butir
pernyataan mempunyai nilai Corrected Item–Total Correlation lebih besar dari 0,30 dengan demikian semua konstruktur pernyataan yang diajukan dinyatakan valid.
2. Uji Reliabilitas
Berdasarkan Hasil Angket diatas maka untuk mengetahui kestabilan dan konsistensi responden dalam menjawab butir-butir yang berkaitan dengan kontruk pertanyaan yang disusun
dalam suatu bentuk kuisioner maka diperlukan Uji Reliabilitas kehandalan. Reliabilitas suatu kontruk variabel dikatakan baik jika memiliki nilai Cronbach’s Alpha lebih besar 0,70
Yamin dan Kurniawan, 2009: 282. Reliabilitas dari pertanyaan kuisioner yang telah diajukan penulis kepada responden dalam penelitian ini akan terlihat pada tabel Reliability Statistics yang
disajikan berikut :
Tabel 4.7
Reliability Statistics
Cronbachs Alpha
Cronbachs Alpha Based on
Standardized Items
N of Items .933
.937 37
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS Versi 16 2013 Berdasarkan Tabel 4.7 dapat dilihat pada 17 item pernyataan dengan tingkat signifikant
5 diketahui bahwa nilai Cronbach’s Alpha sebesar 0,933 0,70, sehingga dapat disimpulkan
Universitas Sumatera Utara
bahwa konstruk pernyataan melalui kuesioner tentang Kualitas Pelayanan X
1
, Lokasi X
2
dan Keputusan Menginap Y adalah reliabelhandal dan bisa diterima.
4.2.3 Uji Asumsi Klasik
1. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi berdistribusi normal. Uji normalitas dapat dilakukan dengan analisis grafik yang dilihat dari titik yang
menyebar di sekitar garis diagonal dan distribusi data tersebut tidak melenceng jauh ke kiri atau ke kanan.
Gambar 4.2 Hasil Uji Normalitas
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS Versi 16 2013 Pada Gambar 4.2 diatas memperlihatkan bahwa distribusi dari titik-titik data
menyebar di sekitar garis diagonal yang dapat disimpulkan bahwa data yang disajikan dapat dikatakan normal.
Universitas Sumatera Utara
2. Uji Heteroskedastisitas
Untuk menguji heteroskedastisitas dilakukan dengan analisis grafik. Melalui analisis grafik suatu model regresi dianggap tidak terjadi heteroskedastisitas jika titik-
titik menyebar secara acak dan tidak membentuk pola tertentu yang jelas serta tersebar di atas maupun di bawah angka nol pada sumbu Y.
Gambar 4.3 Hasil Uji Heteroskedastisitas
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS Versi 16 2013 Pada Gambar 4.3 diatas memperlihatkan titik-titik menyebar secara acak dan
tidak membentuk pola tertentu yang jelas serta tersebar bai di atas maupun di bawah angka nol pada sumbu Y. hal ini berarti tidak terjadi heteroskedastisitas pada model
regresi, sehingga model regresi layak dipakai untuk memprediksi harga berdasarkan masukan variabel independennya.
3. Uji Multikolinieritas
