i
5.4 Regresi Berganda
Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis regresi yaitu persamaan yang regresi yang melibatkan satu variabel
Gujarati,1996. Regresi sederhana digunakan untuk mengetahui besarnya pengaruh perubahan dari suatu variabel independen terhadap variabel dependen.
Dalam pengolahan data yang didapatkan proses penghitungan
regresi menggunakan bantuan program SPSS 10, dengan menggunakan table daftar lebih mudah untuk dianalisa meliputi :
5.3.1. Uji Penyimpanan Asumsi Klasik
Sebelum melakukan analisis regresi, terlebih dahulu dilakukan pengujian asumsi. Model regresi yang baik adalah
model yang dapat memenuhi asumsi klasik yang disyaratkan Gujarati, 1996. Adapun pengujian terhadap asumsi klasik
dengan program SPSS 10,0 yang dilakukan pada penelitian ini meliputi :
a. Uji Normalitas Data
Untuk mengetahui apakah data yang penulis kumpulkan dan teliti termasuk data berdistribusi normal atau tidak, maka penulis melakukan
pengujian dengan menggunakan bantuan computer program SPSS ver. 11.0, yang hasilnya dapat dilihat pada gambar dibawah ini.
Gambar 5.1 Diagram Normalitas dengan Diagram
P-P plot
Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual Dependent Variable: Waktu Tunggu Penumpang Di Terminal
Observed Cum Prob 1.00
.75 .50
.25 0.00
Expected Cum Prob
1.00
.75
.50
.25 0.00
3.00 3.00
5.00 6.00
5.00 5.00
5.00 5.00
5.00 5.00
5.00 8.00
7.00 9.00
9.00 5.00
5.00 6.00
6.00 7.00
11.00 5.00
13.00 5.00
10.00 9.00
5.00 6.00
6.00 5.00
5.00 10.00
5.00 7.00
12.00 7.00
7.00 5.00
6.00 6.00
9.00 8.00
6.00 6.00
5.00 6.00
5.00 8.00
5.00 7.00
5.00 9.00
5.00 6.00
9.00
i Sumber : Data primer yang diolah, SPSS ver 11.0, 2005
Kenormala n data dapat
dilihat dengan menggunakan
grafik normal P- P Plot of
Regression Standardized
Residual menunjukkan
data dari variabel harga, desain,
layanan purna jual, promosi dan
keputusan pembeliaan
memiliki titik- titik menyebar
6.00 8.00
10.00 6.00
7.00 9.00
12.00 8.00
5.00 8.00
5.00 10.00
6.00 8.00
5.00 5.00
10.00 12.00
15.00 10.00
6.00 10.00
10.00 5.00
7.00 7.00
6.00 10.00
8.00 12.00
10.00 7.00
10.00 10.00
8.00 11.00
10.00 9.00
15.00 8.00
11.00 10.00
13.00
i disekitar garis
diagonal, serta penyebarannya
mengikuti arah garis diagonal,
sehingga dapat dikatakan bahwa
data adalah
berdistribusi normal
. b. Uji Heteroskedatisitas
Uji ini bertujuan menguji apakan dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual suatu pengamatan ke
pengamantan yang lain. Jika variance residual suatu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homokedastisitas, dan jika
berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi adanya heteroskedastisitas.
Dengan melihat grafik scatterplot pada output yang dihasilkan. Jika titik-titik membentuk suatu pola tertentu, maka hal ini
mengidikasikan terjadinya heteroskedastisitas, tetapi apabila titik-titk pada grafik scatterplot menyebar di atas dan di bawah angka 0, maka
hal ini mengindikasikan tidak terjadinya heteroskedastisitas.
Gambar 5.2 Hasil Analisis Grafik Uji Heteroskedastisitas
i
dL 1,58
dU 1,75
d 1, 891
4 - dU 2,25
4 - dL 2,42
Dari grafik scatterplot, terlihat titik-titik meyebar secara acak serta tersebar baik di atas maupun di bawah angka 0
pada sumbu y. Dari pengamatan pada grafik di atas maka disimpulkan bahwa dalam model regresi ini tidak terjadi
heteroskedastisitas.
c. Uji Autokorelasi