Jika nilai korelasi r yang diperoleh adalah positif maka kemungkinan butir yang diuji adalah valid dan sebaliknya. Namun perlu juga untuk
membandingkan nilai korelasi r
hitung
dengan nilai r
tabel
Juliandi;2013.
b. Uji Reliabilitas
Reliabilitas memiliki berbagai nama lain seperti kepercayaan, kehandalan, kestabilan. Tujuan pengujian reliabilitas adalah untuk melihat apakah instumen
penelitian merupakan instrument yang handal dan dapat dipercaya. Pengujian reliabilitas dengan cara lain salah satunya adalah dengan menggunakan teknik
Cronhbach Alpha yaitu dengan rumus :
� = � �
� − 1� � 1
− ∑ ��
2
�
2 1
�
Keterangan : r = Reliabilitas Instrumen
k = banyaknya butir pertanyaan ∑ ��
2
= Jumlah Varians butir �
2 1
= Varians Total Jika nilai koefisien Cronbach Alpha 0,6 maka instrument memiliki
reliabilitas yang baik, atau dengan kata lai instrument adalah reliable atau terpercaya.
3.8.3 Pengujian Hipotesis
a. Uji t Uji Parsial
Uji ini digunakan untuk mengetahui apakah masing-masing variabel bebasnya secara sendiri-sendiri berpengaruh secara signifikan terhadap variabel
terikatnya. Dimana t
tabel
t
hitung
, H diterima. Dan jika t
tabel
t
hitung
, maka H
a
diterima, begitupun jika sig α 0.05, maka H diterima H
a
ditolak dan jika sig α 0,05, maka maka H
ditolak H
a
diterima.
b. Uji F Uji Simultan
Teknik ini digunakan untuk mengetahui pengaruh variabel bebas secara bersama-sama terhadap variabel terikat. Untuk mengetahui apakah secara
simultan, koefisien regresi variable bebas mempunyai pengaruh nyata atau tidak terhadap variabel terikat, maka dilakukan uji hipotesis. Digunakan F
hitung
untuk menguji apakah model persamaan regresi yang diajukan dapat diterima dan
ditolak. Menurut Sugiyono 2006, nilai dengan F
hitung
dikonstantakan dengan F
tabel
, dengan menggunakan tingkat keyakinan 95 dengan taraf kesalahan α yang digunakan yaitu 5 atau 0,05 maka, F
hitung
lebih besar dari F
tabel
berarti variabel bebasnya secara bersama-sama memberikan pengaruh yang bermakna
terhadap variabel terikat atau hipotesis pertama sehingga dapat diterima.
c. Analisis Koefisien Determinasi R²
Pada linear berganda ini, akan dilihat besarnya konstribusi untuk variabel bebas secara bersama-sama terhadap variabel terikatnya dengan melihat besarnya
koefisien determinasi totalnya R². Jika R² yang diperoleh mendekati 1 satu maka dapat dikatakan semakin kuat model tersebut menerangkan hubungan
variable bebas terhadap variabel terikat.
3.8.4 Model Estimasi Regresi Berganda
Analisis regresi berganda yaitu suatu metode analisis yang digunakan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh variabel pada variabel yang lain.
Terdapat satu variabel dependen dan lebih dari satu variabel independen Santoso dan Tjiptono,2004.
Formula untuk regresi berganda adalah sebagai berikut: Y = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
Keterangan : Y
= Keputusan Pembelian a
= Konstanta, yaitu besarnya nilai Y ketika nilai X
1
X
2
X
3
=0 b
1
, b
2
, b
3
= Koefisien Regresi X
1
= Harga X
2
= Kepercayaan X
3
= Advertising Iklan X
4
= Kualitas Produk
3.8.5 Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik regresi berganda atau dikenal juga dengan BLUE Best Linear Unbias Estimation bertujuan untuk menganalisis apakah model regresi
yang digunakan dalam penelitian adalah model yang terbaik. Jika model yang baik, maka data yang dianalisis layak untuk dijadikan sebagai rekomendasi untuk
pengetahuan atau untuk tujuan pemecahan masalah praktis.
a. Normalitas
Pengujian normalitas data dilakukaan untuk melihat apakah dalam model regresi, variabel dependen dan independennya memiliki distribusi normal atau tidak. Jika
data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikkuti arah garis diagonal maka model regresi memenuhi asumsi normalitas Juliandi;169;2013.
b. Multikolinearitas
Multikolinearitas digunakan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi yang kuat antar variabel independen. Cara yang digunakan untuk
menilainya adalah dengan melihat nilai faktor inflasi varian Variance Inflasi FactorVIF , yang tidak melebihi 4 atau 5 Juliandi;170;2013.
c. Heterokedastisitas
Heterokedastisitas digunakan untuk menguji apakah dalam model regresi, terjadi ketidaksamaan varians dari residual dari suatu pengamatan yang lain. jika varians
residual dari satu pengamatan ke satu pengamatan yang lain tetap, maka terjadi homokedastisitas, dan jika varians berbeda disebut heterokedasitisitas. Model
yang baik adalah tidak terjadi heterokedastisitas Juliandi;171;2013.
BAB IV HASIL PENELITIAN
4.1 Deskripsi Lokasi Penelitian
