perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user 56
Tabel IV.8 menjelaskan nilai dari koefisien Cronbach’s Alpha untuk variabel customers retention, sustomers satisfaction, trust in brand dan
switching barriers secara berturut-turut adalah sebesar 0,942, 0,834, 0,761, dan 0,957. Nilai-nilai tersebut membuktikan bahwa keseluruhan variabel
mempunyai nilai reliabilitas yang dapat diterima.
D. Uji Asumsi Klasik
1. Uji Multikolonieritas Uji ini dilakukan untuk mengetahui apakah dalam model regresi
tersebut terdapat korelasi atau hubungan yang terjadi antar variabel bebas atau independen variable. Dalam sebuah model regresi yang baik, maka antar
variabel independen tersebut tidak saling berkorelasi. Hasil analisis menunjukkan bahwa nilai VIF semua variabel independen di bawah nilai 10
dan toleran value di atas 0,10. Hasil uji multikolonieritas dari variabel yang digunakan dapat kita lihat pada tabel IV.9 sebagai berikut:
Tabel IV.9 Uji Multikolinieritas
Keterangan Collinearity Statistik
Interpretasi Tolerance
VIF Customer satisfaction
0,240 4,168
Tidak terjadi multikolinieritas Trust In Brand
0,363 2,754
Tidak terjadi multikolinieritas Switching Barriers
0,346 2,888
Tidak terjadi multikolinieritas Sumber: Hasil olah data, 2011
Dari hasil output di atas, diketahui bahwa masing-masing mempunyai nilai VIF di bawah angka 10 dan tolerance value di atas 0,01. Dengan
demikian, dapat disimpulkan Tidak terjadi multikolinieritas.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user 57
2. Uji Autokorelasi Pengujian ini dilakukan dengan bertujuan untuk menguji apakah
dalam model regresi linear terjadi kesalahan pengganggu antara periode sekarang dengan periode sebelumnya. Masalah ini terjadi kerena adanya
residual tidak bebas dari satu observasi ke observasi lainnya. Sebuah model regresi yang baik maka masalah autokorelasi tidak terjadi. Hasil uji
autokorelasi dari variabel yang digunakan dapat kita lihat pada tabel IV.10 sebagai berikut :
Tabel IV.10 Uji Autokorelasi
Model Summary
d
,879
a
,773 ,768
1,45948 ,880
b
,774 ,767
1,46132 ,889
c
,790 ,779
1,42587 1,948
Model 1
2 3
R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin- Watson
Predictors: Constant, TT, CST a.
Predictors: Constant, TT, CST, SBT b.
Predictors: Constant, TT, CST, SBT, CSTxSBT, CSTxTT c.
Dependent Variable: CRT d.
Sumber: Hasil olahan data, 2011 Berdasarakan Tabel IV.10 diperoleh nilai Durbin-Watson yang
diperoleh adalah sebesar 1,948. Kemudian Nilai tersebut dibandingkan dengan nilai tabel dengan menggunakan nilai signifikan 5, dengan jumlah
sampel sebesar 100. Jika nilai Durbin-Watson pada du d 4-du maka tidak terjadi autokorelasi. Nilai du pada tabel adalah sebesar 1,736, kemudian nilai
4-du adalah sebesar 2,264. Karena nilai Durbin-Watson adalah sebesar 1,948 maka dapat disimpulkan tidak ada problem autokorelasi.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user 58
3. Uji Heteroskedastisitas Uji ini bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi yang
digunakan terjadi ketidaksamaan variance dari satu pengamatan ke pengamatan lainnya. Sebuah model regresi yang baik maka gejala
heteroskedastisitas tidak terjadi. Hasil uji heteroskedastisitas dari variabel yang digunakan dapat kita
lihat pada tabel IV.11 sebagai berikut : Tabel IV.11
Uji Heteroskedastisitas
Coefficients
a
1,354 ,327
4,145 ,000
-,020 ,052
-,064 -,385
,701 -,010
,054 -,031
-,187 ,852
1,418 ,346
4,098 ,000
,002 ,065
,007 ,033
,974 -,006
,054 -,019
-,114 ,910
-,019 ,032
-,100 -,579
,564 1,010
1,040 ,971
,334 ,050
,126 ,160
,397 ,692
-,029 ,188
-,089 -,152
,879 ,024
,086 ,129
,283 ,778
,003 ,019
,144 ,143
,887 -,005
,009 -,445
-,538 ,592
Constant CST
TT Constant
CST TT
SBT Constant
CST TT
SBT CSTxTT
CSTxSBT Model
1
2
3 B
Std. Error Unstandardized
Coefficients Beta
Standardized Coefficients
t Sig.
Dependent Variable: ABSRESID a.
Sumber: Hasil olahan data, 2011
Jika koefisien parameter dari persamaan regresi tersebut signifikan secara statistik maka data yang ada mengalami heteroskedastisitas, sebaliknya
ketika parameter tidak signifikan secara statistik maka tidak terjadi heteroskedastisitas. Hasil pada Tabel IV.11 menunjukkan bahwa koefisien
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user 59
dari setiap variabel independen tidak ada yang signifikan secara statistik karena nilai sig tiap-tiap variabel 0,05, hal ini berarti bahwa model regresi
ini tidak terjadi heteroskedastisitas .
4. Uji Normalitas Uji Normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi
yang dipakai, variabel pegganggu memiliki distribusi yang normal. Uji ini diperlukan sebagai salah satu syarat melakukan uji t ataupun uji f. Dalam
sampel yang kecil, jika asumsi ini dilangggar maka uji statisitk menjadi tidak valid. Pengujian ini dilakukan dengan uji statistik non-parametrik
Kolmogorov-Smirnov K-S. Hasil uji normalitas Kolmogrov-Smirnov dari model yang digunakan dapat kita lihat pada tabel IV.12 sebagai berikut :
Tabel IV.12 Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
100 ,0000000
1,38939854 ,074
,074 -,060
,740 ,644
N Mean
Std. Deviation Normal Parameters
a,b
Absolute Positive
Negative Most Extreme
Differences
Kolmogorov-Smirnov Z Asymp. Sig. 2-tailed
Unstandardiz ed Residual
Test distribution is Normal. a.
Calculated from data. b.
Sumber : Hasil olahan data, 2011 Ketentuan-ketentuan untuk menguji normalitas adalah :
Ho : Data rata-rata berdistribusi normal Ha : Data rata-rata tidak berdistribusi normal
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user 60
α : 0,05 Daerah kritis : Ho ditolak jika Sig. α
Berdasarkan hasil uji pada Tabel IV.12 besarnya Kolmogorov- Smirnov adalah 0.740 dan tidak signifikan pada 0,05 karena p = 0.644 dari
0.05. Jadi Ho yang mengatakan bahwa residual terdistribusi secara normal diterima atau dapat disimpulkan bahwa data residual terdistribusi normal.
E. Uji Regresi
