Karakteristik Responden ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN
Tabel 5.7 Hasil Uji Normalitas
One Sample Kolmogorov Smirnov
Variabel
Kolmogorov Smirnov
Sign
Kesimpulan
Pelayanan 0,757
0,616 Normal
Physical evidence
bukti fisik 1,112
0,168 Normal
Kepuasan pelanggan 1,019
0,250 Normal
Sumber: Data yang diolah, 2013
Berdasarkan tabel di atas menunjukkan bahwa nilai signifikansi seluruh variabel lebih besar dari 0,05 dan nilai
Kolmogorov Smirnov
lebih kecil dari 1,960 sehingga dapat disimpulkan bahwa semua variabel dalam penelitian berdistribusi normal.
Pengujian normalitas dilakukan terhadap residual regresi. Pengujian dilakukan dengan menggunakan grafik P-P Plot. Data yang
normal adalah data yang membentuk titik-titik yang cenderung membentuk satu garis lurus diagonal. Hasil analisis regresi linier
dengan grafik normal P-P Plot terhadap
residual error model
. Hasil pengujian normalitas dengaan grafik histogram dan p-p
plot tersebut menunjukkan bahwa sebaran data mengikuti garis lengkung, titik-titik berada tidak jauh dari garis diagonal serta
mengikuti garis diagonal. Hal ini berarti bahwa model regresi tersebut sudah berdistribusi normal.
Gambar 5.1 Uji Normalitas dengan Grafik
2. Uji Multikolinearitas
Multikolinieritas adalah suatu situasi adanya korelasi antar variabel-variabel dependen. Model regresi yang baik statusnya tidak
terjadi multikolinier atau tidak terjadi korelasi antar variabel independen.
Untuk mengetahui ada tidaknya multikolenieritas dapat dideteksi dengan menganalisis matrik korelasi variabel-variabel independen
atau dengan menggunakan perhitungan nilai tolerance dan VIF, apabila VIF di bawah 10 dan nilai toleransinya di atas 0,1 maka
variabel independen yang digunakan terlepas dari permasalahan multikolenieritas atau tidak terjadi korelasi antar variabel independen.
Hasil pengujian multikolinearitas:
Tabel 5.8 Uji Multikolenieritas Variabel
Toleransi VIF
Keterangan
Pelayanan 0,366
2,729 Non Multikolinearitas
Physical evidence
bukti fisik
0,366 2,729 Non Multikolinearitas
Sumber: Data yang diolah, 2013
Hasil pengujian multikolinearitas diperoleh seluruh variabel independen yang digunakan pada model regresi memiliki nilai
tolerance di atas 0,10 dan nilai VIF dibawah 10, sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi multikolinieritas pada variabel
independen yang digunakan dalam model regresi pada penelitian ini. 3.
Uji Heteroskedastisitas Tujuan dari uji heteroskedastisitas untuk menguji apakah di
dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variansi dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Model regresi yang baik adalah
model yang tidak terjadi heteroskedastisitas. Kriteria untuk menentukan data tidak terjadi heteroskedastisitas yaitu jika nilai
signifikansi 0,05. Hasil pengujian heteroskedastisitas dapat dilihat dalam tabel berikut ini :