Pendekatan Histogram Pendekatan Grafik Pendekatan Kolmogorov-Smirnov

‹˜‡”•‹–ƒ• — ƒ–‡”ƒ–ƒ”ƒ c. Frekuensi jawaban pernyataan ketiga Saya puas atas daya tanggap karyawan hotel saat menangani kebutuhan pelanggan sesuai dengan harapan dari 100 orang responden, 28 menyatakan sangat setuju, 46 menyatakan setuju, 24 menyatakan kurang setuju, 2 menyatakan tidak setuju dan tidak ada responden yang menyatakan sangat tidak setuju. d. Frekuensi jawaban pernyataan keempat Saya merasa puas terhadap empati karyawan hotel yang diberikan sesuai harapan dari 100 orang responden, 17 menyatakan sangat setuju, 57 menyatakan setuju, 20 menyatakan kurang setuju, 6 menyatakan tidak setuju dan tidak ada responden yang menyatakan sangat tidak setuju.

4.2.2 Pembahasan

4.2.2.1 Asumsi Klasik

4.2.2.1.1. Uji Normalitas Sebelum dilakukan analisis regresi, agar dapat perkiraan yang efisien dan tidak bisa maka dilakukan uji asumsi klasik. Beberapa kriteria persyaratan asumsi klasik yang harus dipenuhi adalah :

a. Pendekatan Histogram

Pendekatan histogram dilakukan untuk menguji normalitas data yang dapat dilihat dengan kurva norma, yaitu kurva yang memiliki ciri-ciri khusus, salah satunya bahwa mean, modus dan median pada tempat yang sama. Universitas Sumatera Utara ‹˜‡”•‹–ƒ• — ƒ–‡”ƒ–ƒ”ƒ Sumber : Data primer data diolah, 2013 Gambar 4.2 Uji Normalitas dengan Pendekatan Histogram Pada Gambar 4.2 terlihat bahwa variabel terdistribusi normal. Hal tersebut ditunjukkan oleh distribusi data yang tidak menceng ke kiri atau menceng ke kanan.

b. Pendekatan Grafik

Salah satu cara untuk melihat normalitas adalah dengan melihat grafik normal p-p plot, yang akan membentuk plot antara nilai-nilai teoritis sumbu x melawan nilai-nilai yang didapat dari sampel sumbu y. Universitas Sumatera Utara ‹˜‡”•‹–ƒ• — ƒ–‡”ƒ–ƒ”ƒ Sumber : Data primer diolah 2013 Gambar 4.3 Uji Normalitas dengan Pendekatan Grafik Berdasarkan Gambar 4.3 terlihat pada scatterplot terdapat titik yang mengikuti data di sepanjang garis diagonal. Hal ini berarti data berdistribusi normal.

c. Pendekatan Kolmogorov-Smirnov

Uji normalitas ini dilakukan dengan menggunakan pendekatan Kolmogorov-Smirnov. Hal ini untuk memastikan apakah data disepanjang garis normal berdistribusi normal. Untuk menentukan kriteria keputusan : 1. Jika nilai Asymp. Sig 2-tailed 0,05 maka tidak mengalami gangguan distribusi normal. Universitas Sumatera Utara ‹˜‡”•‹–ƒ• — ƒ–‡”ƒ–ƒ”ƒ 2. Jika nilai Asymp. Sig 2-tailed 0,05 maka mengalami gangguan distribusi normal. Tabel 4.11 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardize d Residual N 100 Normal Parameters a,,b Mean .0000000 Std. Deviation 1.81431220 Most Extreme Differences Absolute .094 Positive .074 Negative -.094 Kolmogorov-Smirnov Z .939 Asymp. Sig. 2-tailed .341 a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. Sumber : Data Primer Diolah 2013 Pada Tabel 4.11 terlihat bahwa nilai Asymp. Sig. adalah 0,341 dan di atas nilai signifikan 0,05, dengan variabel residual berdistribusi normal. Nilai Kolmogorov Z 0,939 dan lebih kecil dari 1,97 yang berarti tidak ada perbedaan antara distribusi teoritik dan distribusi empirik atau dengan kata lain data dikatakan normal.

4.2.2.1.2. Uji Heteroskedastisitas

Uji Heterokedastisitas bertujuan untuk menguji apakah di dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari satu residual pengamatan ke pengamatan lain. Ada beberapa cara untuk menguji heteroskedastisitas yaitu dengan model pendekatan grafik dan model pendekatan statistik. Universitas Sumatera Utara ‹˜‡”•‹–ƒ• — ƒ–‡”ƒ–ƒ”ƒ

a. Metode Pendekatan Grafik