Observed Cum Prob
1.0 0.8
0.6 0.4
0.2 0.0
Ex pe
cte d C
um P
ro b
1.0 0.8
0.6 0.4
0.2 0.0
Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual Dependent Variable: Loyalitas
0,05. Sedangkan dari ketiga variabel tersebut yang menjadi variabel yang paling dominan yaitu responsiveness dengan nilai
β 0,562.
4.6. Evaluasi Model
4.6.1. Uji Normalitas Data
Pengujian hipotesis dalam penelitian ini digunakan uji keselarasan chi kuadrat. Uji ini dapat dilakukan untuk menentukan apakah suatu frekwensi yang
diobservasi Oi sesuai dengan frekwensi yang diharapkan Ei yang distribusinya mendekati kurva normal.
Gambar. 4.1. Grafik normalitas Data
Berdasarkan kurva dapat dilihat bahwa titik-titik menyebar secara teratur di sekitar sumbu Y, sehingga dapat dinyatakan data yang digunakan adalah normal.
Artinya data layak untuk memprediksi loyalitas Pasien berdasarkan variabel bukti fisik X1, variabel kehandalan X2, variabel daya tanggap X3 variabel jaminan
X4, dan variabel empati X5 54
Universitas Sumatera Utara
4.6.2. Uji Multikolenieritas
Uji Multikolinearitas bertujuan untuk menguji adanya korelasi antara variabel independent yaitu variabel bukti fisik X1, variabel kehandalan X2, variabel daya
tanggap X3 variabel jaminan X4, variabel empati X5. Jika terjadi korelasi maka ada gejala multikol yaitu adanya masalah multikolinearitas. Model regresi yang baik
seharusnya tidak terjadi korelasi antara variabel independennya
Collinearity Statistic Model
Tolerance VIF
1 Constanta
X1 0,741
1,349 X2
0,778 1,285
X3 0,881
1,135 X4
0,878 1,139
Pedoman suatu model regresi yang bebas multikolenieritas adalah dengan melihat Variance Inflation Factor VIF, jika VIF 5 menunjukkan bahwa variabel
bebas tidak mempunyai masalah multikolinearitas. Tabel diatas menjelaskan besarnya nilai VIF untuk masing-masing variabel bebas kurang dari 5, yaitu untuk Variabel
tangibles X1, nilai VIF 1,349 5, Variabel responsiveness X2, nilai VIF 1,285
5, Variabel assurance X3, nilai VIF 1,135 5, dan Variabel empathy X4, nilai VIF ritual 1,139 5. Maka dapat dinyatakan bahwa masalah multikolinearitas tidak ada.
4.6.3. Uji Heterokedastisitas
Uji ini digunakan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi, terjadi ketidaksamaan varians dari residual suatu pengamatan ke pengamatan yang lain.
Pemeriksaan terhadap gejala heterokedastisitas adalah dengan melihat pola diagram 55
Universitas Sumatera Utara
Regression Standardized Predicted Value
4 3
2 1
-1
Re gr
es sion St
andardiz ed Res
idual
3 2
1 -1
-2
Scatterplot Dependent Variable: Loyalitas
pencar scatter plot yaitu grafik yang merupakan diagram pencar residual yaitu selisih antara nilai Y prediksi dengan Y observasi.
Hipotesis: a.
Jika diagram pencar yang ada membentuk pola-pola tertentu yang teratur maka regresi mengalami gangguan heterokedastisitas.
b. Jika diagram pencar tidak membentuk pola atau acak maka regresi tidak
mengalami gangguan heterokedastisitas.
Berdasarkan grafik sctter plot dapat dilihat bahwa titik-titik menyebar secara acak di atas sumbu Y, sehingga dapat dinyatakan regresi tidak mengalami
gangguan heterokedastisitas. Artinya model regresi layak untuk memprediksi loyalitas Pasien Y berdasarkan variabel tangibles X1, variabel responsivenss
X2, variabel assurance X3 dan variabel empathy X4 di Rumah Sakit Umum Herna Medan.
56
Universitas Sumatera Utara
4.6.4. Koefisien DeterminasiPengujian Goodness Of Fit
