65
1,97 berarti tidak ada perbedaan antara distribusi teoritik dan distribusi empirik atau dengan kata lain data dikatakan normal.
4.2.3.2 Uji Heteroskedastisitas
Prinsip pengujian heteroskedastisitas adalah untuk melihat apakah adanya gangguan yang ada pada suatu penelitian.Metode untuk menguji penelitian untuk
mencari keberadaan heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan metode grafik dan statistik, yang menggunakan uji Glejser.
1. Pendekatan Grafik Dengan pendekatan grafik, dapat dilihat pada Gambar 4.3 :
Sumber : Hasil Pengelolaan SPSS for Windows, 2015
Gambar 4.3 Pendekatan Grafik Heteroskedastisitas
Dari grafik Scatterplot yang disajikan pada Gambar 4.3, dapat dilihat titik- titik menyebar secara acak dan tidak membentuk sebuah pola tertentu yang jelas
Universitas Sumatera Utara
66
serta tersebar baik diatas maupun dibawah angka nol pada sumbu Y. Hal ini berarti tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi.
2. Pendekatan Statistik Pendekatan statistik dilakukan dengan uji Glejser. Berikut adalah hasil dari
pengolahannya :
Tabel 4.11 Uji Glejser
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
T Sig.
B Std. Error
Beta
1 Constant
.858 .503
1.706 .092
Harga -.089
.065 -.190
-1.358 .178
Lokasi .006
.040 .019
.156 .876
GayaHidup .081
.054 .203
1.501 .137
a. Dependent Variable: Absut Sumber : Hasil Pengelolaan SPSS for Windows, 2015
Pada Tabel 4.11 terlihat variabel
Independent
variabel harga, lokasi, dan gaya hidup yang signifikan secara statistik mempengaruhi variabel
dependent absolute Ut AbsUt
. Hal ini terlihat dari probabilitas X
1
0,178, X
2
0,876 dan X
3
0.137 diatas tingkat kepercayaan 5 0,05, jadi disimpulkan model regresi tidak mengarah adanya heteroskedastisitas.
Universitas Sumatera Utara
67
4.2.3.3 Uji Multikolinearitas
Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas.Multikolinearitas berarti adanya
hubungan yang sempurna, diantara beberapa atau semua variabel yang menjelaskan dari model regresi.Dasar untuk melihat suatu model yang tidak
terkena multikolinearitas adalah dengan melihat besar
Variance Inflation Factor
VIF dan tingkat
Tolerance
. Jika VIF 5 dan
Tolerance
0,1, maka terkena multikolinearitas, tetapi jika VIF 5 dan
Tolerance
0,1, maka tidak terdapat masalah multikolinearitas dalam penelitian ini. Hasil pengujian dapat dilihat
sebagai berikut :
Tabel 4.12 Hasil Uji Multikolinearitas
Berdasarkan Tabel 4.12, semua nilai VIF adalah lebih kecil dari pada 5 VIF5 dan
Tolerance
lebih besar dari pada 0,1
Tolerance
0,1, maka dari itu,
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
T Sig.
Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Tolerance
VIF
1 Constant
2.867 .977
2.935 .004
Harga .358
.127 .259
2.824 .006
.578 1.730
Lokasi .194
.077 .202
2.515 .014
.753 1.328
GayaHidup .533
.104 .455
5.112 .000
.615 1.626
a. Dependent Variable: LoyalitasPelanggan Sumber : Hasil Pengelolaan SPSS for Windows, 2015
Universitas Sumatera Utara
68
dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat masalah multikolinearitas dalam penelitian ini.
4.2.4 Pengujian Hipotesis 4.2.4.1 Uji Signifikan Simultan Uji F
