Perhitungan reliabilitas atau kehandalan menggunakan Program SPSS.
3.5 Uji Asumsi Klasik
Untuk menilai apakah model yang digunakan merupakan model linier, sehingga estimasi yang dihasilkan merupakan estimasi yang
BLUE Best Linier Unbiased Estimator, hal ini terpenuhi jika plot antara nilai residual dan nilai prediksi tidak membentuk suatu pola tertentu atau
acak. Suatu model dikatakan BLUE bila memenuhi persyaratan sebagai berikut, yaitu :
Tidak boleh ada multikolineritas. Tidak boleh ada heteroslredastisitas.
Tidak boleti ada autokorelasi. Normalitas
reknik analisa data. dilakukan peneliti secara kuantatif untuk mengetahui apakah ada pengaruh pelayanan, ketepatan waktu dan harga
terhadap kepuasan konsumen
,
maka dilakukan analisa dengan langkah- langkah sebagai berikut :
a. Muitikolinieritas Untuk mengetahui apakah dalam persamaan regresi ditemukan adanya
korelasi antar variabel independent dapat menggunakan uji multikolinieritas, karena dalam model regresi linier yang baik
seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independent. Menurut Yarnest 2003 : 68, terdapatnya korelasi yang sempurna
atau tidak sempurna tetapi sangat tinggi pada variabel independent yang dilambangkan dengan X
1
,X
2
,X
3
......Xn- Jika terjadi multikolinieritas pada
variabel independent akan berakibat koefisien regresi tidak dapat ditentukan dan standa- deviasi akan memiliki nilai tak terhingga, sehingga, metode
Least Square tidak dapat digunakan. Mengukur multikolinieritas dapat dilihat dari nilai toleransi dari
Variance inflation Faktor VIF dari masing-masing variabel. Jika nilai dan toleransi 0.10 atau VIF 10 maka terdapat multikolinieritas, sehingga
variabel tersebut harus dibuang atau sebaliknya. b. Heteroskedasfisitas
Terdapat nilai variasi residual yang sama untuk semua pengaturan, atau terdapatnya pengaruh perubahan variabel independent X
I
dengan nilai mutlak residual, sehingga penaksiran akan menjadi akurat. Mengukur
heteroskedastisitas dilihat dari nilai signifikan korelasi Rank Spearma Menurut Yarnest 2003 : 70, deteksi adanya heteroskedastisitas adalah
sebagai berikut : Bila probabilitas 0,05 berarti tidak terdapat heteroskedastisitas.
Bila probabilitas 0,05 berarti terdapat heteroskedastisitas. c. Autokorelasi
Terdapat korelasi di antara sesama data pengamatan dimana. adanya suatu data dipengaruhi oleh data sebe.lumnya data time series
yang saling berhubungan, sehingga koefisien korelasi yang didapat menjadi kurang akurat. Mengukur autokorelasi dilihat dari nilai Durbin
Waston Test DW. Menurut Yartiest. 2003 : 73, deteksi adanya autokorelasi adalah
sebagai berikut : Jika nilai DW terletak antara d
u
dan 4 - d
u
atau d
u
≤ DW ≤ 4 - d
u
,
berarti bebas dari autokorelasi. Jika nilai DW d
L -
atau DW 4 — d
L
berarti terdapat autokorelasi.
d. Normalitas Salah satu cara mengecek kenormalitasan adalah dengan plot
probabilitas normal. Menurut Sulaiman 2004 : 89 dengan plot ini, masing- masing nilai pengamatan dipasangkan dengan nilai harapan pada distribusi
normal. Normalitas terpenuhi apabila titik-titik data terkumpul di sekitar garis lurus.
Hipotesis : Ho : Sampel ditarik dari populasi dengan distribusi tertentu.
H
l :
Sampel ditarik bukan dari populasi dengan distribusi tertentu. Jika : nilai signifikansi a maka tolak Ho
nilai signifikarsi a maka terima Ho
3.6 Teknik Analisa Data
Kategori