Sumber : Hasil pengolahan data primer, 2012
Gambar 4.13 Hubungan kausal Empiris Sub-Struktur 1 Variabel X
1
dan X
2
terhadap X
3
Dari model koefisien regresi sub-struktur 1 diatas dapat dirumuskan persamaan
struktural sebagai berikut : X
3
= p
x3x1
X
1
+ px
3
x
2
X
2
+ p
x3
X
1 3
= 0,430X
1
+ 0,274X
2
+ 0,719X Dari hasil analisis diatas, maka dapat disimpulkan :
3
a. Pengaruh variabel service quality terhadap customer satisfaction sebesar 0,430 atau 43,0
b. Pengaruh variabel trust terhadap customer satisfaction sebesar 0,274 atau 27,4
c. Pengaruh variabel service quality dan trust secara gabungan terhadap customer satisfaction sebesar 0,281 atau 28,1
d. Pengaruh variabel-variabel lain diluar model analisis jalur ini sebesar 0,719 atau 71,9
e. Korelasi antara variabel service quality dan trust sebesar 0,150 4.7. Uji Sub-Struktur 2
4.7.1. Uji Asumsi Klasik
a. Pengujian Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah distribusi sebuah data mengikut i atau mendekati distribusi normal. Ada dua cara untuk mendeteksi
apakah residual berdistribusi normal atau tidak, yaitu dengan analisis grafik dan
Universitas Sumatera Utara
uji statistik. Untuk melihat apakah data berdistribusi normal peneliti menganalisis grafik histogram yang membandingkan antara data observasi dengan distribusi
yang mendekati distribusi normal dan juga menganalisis probabilitas plot yang membentuk plot antara nilai-nilai teoritis sumbu x melawan nilai-nilai yang
didapat dari sampel sumbu y. a. Pada grafik histogram, dikatakan variabel berdistribusi normal pada
grafik histogram yang berbentuk lonceng apabila distribusi data tersebut tidak menceng kekiri atau menceng ke kanan.
b. Apabila plot dari keduanya berbentuk linear dapat didekati oleh garis lurus, maka hal ini merupakan indikasi bahwa residual menyebar
normal. Bila pola-pola titik yang terletak selain di ujung-ujung plot masih berbentuk linear, meskipun ujung-ujung plot agak menyimpang
dari garis lurus, dapat dikatakan bahwa sebaran data dalam hal ini residual adalah menyebar normal.
Sumber: Hasil pengolahan data primer Kuesioner, SPSS versi 17.00, 2012
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.14 Histogram
Interpretasi dari Gambar 4.14, menunjukkan bahwa grafik histogram menunjukkan pola distribusi normal.
Sebaran data pada uji normalitas dapat dilihat pada Gambar 4.15 berikut :
Sumber: Hasil pengolahan data primer Kuesioner, SPSS versi 17.00, 2012
Gambar 4.15 Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual
Pada Gambar 4.15 tersebut dapat dilihat bahwa data-data titik-titik menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal. Oleh karena
itu, berdasarkan Gambar 4.15 tersebut dapat diambil kesimpulan bahwa telah memenuhi uji normalitas. Untuk memastikan apakah data disepanjang garis
diagonal berdistribusi normal maka dilakukan uji Kolmogorov Smirnov 1 Sample KS dengan melihat data residual apakah berdistribusi normal Syafrizal,dkk,
2008: 105. Menentukan kriteria keputusan:
a. Jika nilai Asymp.Sig. 2-tailed 0,05 maka tidak mengalami gangguan distribusi normal.
Universitas Sumatera Utara
b. Jika nilai Asymp.Sig. 2-tailed 0,05 maka mengalami gangguan distribusi normal.
Hasil uji Kolmogorov Smirnov dapat dilihat pada Tabel 4.21 berikut :
Tabel 4.21 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 100
Normal Parameters
a,,b
Mean .0000000
Std. Deviation 2.24760400
Most Extreme Differences Absolute
.093 Positive
.066 Negative
-.093 Kolmogorov-Smirnov Z
.931 Asymp. Sig. 2-tailed
.351 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Sumber: Hasil pengolahan data primer Kuesioner, SPSS versi 17.00, 2012
Pengambilan Keputusan : a. Pada tabel terlihat bahwa nilai Asymp.Sig. 2-tailed adalah 0.351. dan
diatas nilai signifikan 0,05. Dengan kata lain variabel residual berdistribusi normal.
b. Nilai kosmogorov-smirnov Z lebih kecil dari 1,97 berarti tidak ada perbedaan antara distribusi teoritik dan distribusi empiris atau dengan
kata lain data dikatakan normal.
b. Pengujian Heteroskedastisitas
