0.0 0.2
0. 4 0.6
0.8 1.0
Observed Cum Prob
0. 0 0. 2
0. 4 0. 6
0. 8 1 .0
E x
p e
c te
d C
u m
P ro
b
Dependent Variable: loyalitas pelanggan Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual
C. Uji Normalitas dan Asimsi Klasik 1. Uji Normalitas
Uji Normalitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi, variabel penganggu atau residual memiliki distribusi normal. Hal ini dapat
diuji dengan melihat tampilan grafik plot sebagai berikut:
Gambar 4.1 Uji Normalitas Analisis Grafik
Sumber: Data Primer Data Diolah Penulis Dari Kuesioner 2009
Dengan melihat plot diatas dapat disimpulkan bahwa pada grafik normal plot terlihat titik-titik menyebar disekitar garis diagonal dan
penyebarannya mendekati serta mengikuti garis. Hal ini menunjukkan bahwa asumsi normalitas terpenuhi.
2. Uji Multikolinieritas
Uji multikolinearitas dimaksudkan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen.
Diagnosis untuk mengetahui adanya multikolinieritas adalah menentukan nilai Variance Inflaction Faktor VIF dan Tolerance. Batas tolerance value
adalah 0.10 dan VIF 10. Hasil perhitungan nilai tolerance dan VIF dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 4. 50 Hasil Uji Multikoleniaritas
Variabel Independen Tolerance
VIF
Kualitas pelayanan 0,276
3,617 Citra perusahaan
0,299 3,350
Kepuasan pelanggan 0,530
1,886 Sumber: Data Primer Data Diolah Penulis Dari Kuesioner 2009
Dari tabel 4.12 dapat diketahui bahwa nilai tolerance diatas 0,10 dan VIF dibawah 10, sehingga dapat dikatakan tidak terjadi multikolinearitas
.
-4 -2
2
Regr es sion S tandardized P re dicted Va lue
-4 -3
-2 -1
1 2
3
R e
g re
s s
io n
S tu
d e
n ti
z e
d R
e s
id u
a l
Dependent Variable: loyalitas pelanggan Scatterplot
3. Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas varian variabel dependen dalam model tidak equal
terhadap variabel
independen. Konsekuensi
adanya heteroskedastisitas dalam model regresi adalah estimator yang diperoleh
tidak efisien, baik pada sampel kecil maupun besar. Diagnosis adanya heteroskedastisitas dalam uji regresi dapat diidentifikasi dari pola scatter
plot diagram.
Gambar 4.2 Diagram Heteroskedastisitas
Sumber: Data Primer Data Diolah Penulis Dari Kuesioner 2009 Pada gambar 4.2 terlihat bahwa titik-titik menyebar di atas dan di
bawah angka nol pada sumbu Y dan tidak terlihat pola tertentu. Dengan demikian pada persamaan regresi linier berganda dalam model ini tidak ada
gejala atau tidak terjadi heteroskedastisitas.
D. Analisis Regresi Linier Berganda
