Penelitian ini menggunakan model jalur dengan menggunakan pendekatan 3 buah model regresi linier berganda. Suatu model regresi yang baik bebas dari
masalah penyimpangan terhadap asumsi klasik. Berikut ini adalah pengujian terhadap asumsi klasik dalam model regresi.
4.3.2.1 Uji Normalitas
Pengujian normalitas dilakukan dengan menggunakan pengujian terhadap nilai residual. Sedangkan pengujian dilakukan dengan menggunakan P-P Plot.
Pada pengujian normalitas ini dapat dilihat dari gambar berikut ini:
Gambar 4.2 Hasil Uji Normalitas
Sumber : Hasil perhitungan data SPSS 2015
Berdasarkan gambar dapat dilihat bahwa grafik normal probability plot of regression standardized menunjukkan pola grafik yang normal. Hal ini terlihat
dari titik-titik yang menyebar di sekitar garis diagonal dan penyebarannya
mengikuti arah garis diagonal. Maka dapat disimpulkan bahwa model regresi layak dipakai karena memenuhi asumsi normalitas.
4.3.2.2 Uji Multikolonieritas
Multikolinearitas digunakan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi yang kuat antar variabel independen Gujarati,3003;
Santoso, 2000, Arief, 1993 dalam Juliandi, 2013:170. Cara yang digunakan untuk menilainya adalah dengan melihat nilai faktor inflasi varian Variance
Inflasi Factor VIF, yang tidak melebihi 4 atau 5 Hines dan Montgomery, 1990 dalam Juliandi, 2013:170.
Tabel 4.16 Hasil Uji Multikolinearitas
Coefficients
a
Model Collinearity
Statistics Tolerance
VIF
1 Constant
Bukti Fisik .710
1.499 Kehandalan
.931 1.074
Daya Tanggap .835
1.198 Jaminan
.933 1.072
Empati .965
1.036 a. Dependent Variable: Kepuasan
Pelanggan
Sumber : Hasil perhitungan data SPSS 2015
Berdasarkan tabel 4.16 dapat dilihat bahwa model regresi tidak mengalami gangguan multikolinearitas. Hasil perhitungan VIF menunjukkan bahwa nilai VIF
masing-masing variabel bebas yang tidak melebihi 4 atau 5 yaitu VIF Bukti Fisik sebesar 1,499, VIF Kehandalan sebesar 1,074, VIF Daya Tanggap sebesar 1,198,
VIF Jaminan sebesar 1,072 dan VIF Empati sebesar 1,036. Jadi dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolinearitas antar variabel bebas dalam model regresi.
4.3.2.3 Uji Heterokedastisitas
Gambar 4.3 Hasil Uji Heterokedastisitas
Sumber : Hasil perhitungan data SPSS 2015
Pada gambar 4.2 dapat dilihat hasil uji heterokedastisitas menunjukkan bahwa model regresi tidak mengalami gangguan heterokedastisitas. Hal ini dapat
dilihat dimana titik-titik tersebar tanpa membentuk suatu pola tertentu dan tersebar baik dibawah atau diatas angka 0 pada sumbu Y.
4.3.3 Analisis Uji Hipotesis
