Tabel 4.8 Uji Kolmogorv-Smirnov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized
Residual N
81 Mean
.0000000 Normal Parameters
a
Std. Deviation 1.66179997
Absolute .113
Positive .065
Most Extreme Differences
Negative -.113
Kolmogorov-Smirnov Z 1.021
Asymp. Sig. 2-tailed .249
Sumber: Output SPSS September 2011
Pada tabel 4.8 dapat dilihat nilai Asymp. Sig. 2-tailed adalah 0,249. Nilai tersebut lebih besar dari nilai signifikansi yaitu 0,005
yang berarti variabel residual atau data berdistribusi normal.
4.2.3.2. Uji Heteroskedastisitas
Uji ini bertujuan untuk menguji apakah didalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians. Jika varians sama maka disebut homoskedastisitas dan
jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang diingkan adalah model yang homokedastis. Ada beberapa cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya
heteroskedastisitas yaitu dengan pendekatan grafik dan uji Glejser.
a. Pendekatan Grafik
Pendekatan ini melihat sebaran titik pada scatterplot dimana titik- titik tidak membentuk pola yang jelas. Jika titik-titik menyebar di atas dan
Universitas Sumatera Utara
di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas, sedangkan jika ada pola tertentu seperti suatu pola yang teratur, maka
diindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas.
Sumber: Output SPSS September 2011
Gambar 4.3 Scatterplot Uji Heteroskedastisitas
Terlihat pada scatterplot titik-titik menyebar secara acak baik di atas maupun di bawah angka nol pada sumbu Y dan tidak
membentuk suatu pola tertentu yang teratur. Hal ini berarti tidak ada indikasi terjadinya heteroskedastisitas pada model regresi, maka
model regresi layak dipakai untuk memprediksi recall audience. b.
Uji Glejser Pendekatan grafik yaitu melihat sebaran titik pada scatterplot
memiliki kelemahan dimana jika jumlah pengamatan sedikit maka
Universitas Sumatera Utara
akan sulit menginterprettasikan hasil grafik plot. Untuk itu dilakukan uji Glejser.
Tabel 4.9 Uji Glejser
Coefficients
a
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
Model B
Std. Error Beta
T Sig.
2.414 1.535
1.573 .120
-.056 .060
-.126 -.939
.350 1 Constant
Movie_Trailer Store_Environtment
.003 .025
.015 .114
.909 a. Dependent Variable: absut
Sumber: Output SPSS September 2011 Tabel 4.9 menunjukkan bahwa tidak ada variabel independen yang
signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dependen absolut Ut. Dapat dilihat pada kolom Sig. yang merupakan probabilitas signifikansi
variabel, dimana probabilitas signifikansi variabel independen berada diatas tingkat kepercayaan 0,005, maka dapat disimpulkan model reegresi
ini tidak terindikasi heteroskedastisitas.
4.2.3.3. Uji Multikolinieritas
