Normalitas Multikolinearitas Heterokedastisitas Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Keputusan Konsumen Pada Pembelian Produk- Produk Online Shop (Studi Pada Mahasiswa-Mahasiswi Fakultas Ilmu Sosial Dan Ilmu Politik Universitas Sumatera Utara)

b 2 = 0,427 menunjukkan bahwa jika faktor kepercayaan ditingkatkan sebesar satu satuan maka dapat diikuti oleh keputusan pembelian sebesar 0,427 . b 3 = 0,380 menunjukkan bahwa jika faktor advertising ditingkatkan sebesar satu satuan maka dapat di ikuti oleh peningkatan keputusan pembelian sebesar 0,380 . b 4 = 0,174 menunjukkan bahwa jika faktor kualitas produk ditingkatkan satu satuan maka dapat diikuti oleh peningkatan keputusan pembelian sebesar 0,174 .

4.3.5. Uji Asumsi Klasik Regresi Berganda

d. 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. Gambar 4.1 Uji Hasil Normalitas Sumber : Data primer yang diolah, 2015 Pada gambar 4.1 dapat dilihat bahwa grafik normal probability plot of regresison standardized menunjukan pola grafik yang normal. Hal ini terlihat dari titik-titik yang menyebar di sekitar garis diagonal dan penyebarannya mengikuti garis diagonal. Maka dapat disimpulkan bahwa model regresi layak dipakai karena memenuhi asumsi normalitas.

e. 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 varians Variance Inflasi FactorVIF , yang tidak melebihi 4 atau 5 Juliandi;170;2013. Tabel 4.16 Uji Hasil Multikolinearitas Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 Constant 7.004 3.698 1.894 .062 Harga .167 .149 .119 2.012 .026 .446 2.244 kepercayaan .427 .147 .335 2.911 .005 .380 2.630 Advertising .380 .166 .190 2.288 .025 .730 1.369 Kualitas .174 .085 .265 2.058 .043 .304 3.293 a. Dependent Variable: keputusan Sumber : Data primer yang diolah, 2015 Berdasarkan tabel 4.16 dapat dilihat bahwa model regresi tidak mengalami gangguan multikolonieritas. Hal ini tampak pada nilai toleransi masing-masing variabel bebas yang lebih besar dari 0,1. Hasil penghitungan VIF juga menunjukan bahwa nilai VIF masing-masing variabel bebas tidak melebihi 5. Jadi dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolonieritas antar variabel bebas dalam model regresi.

f. 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 Gambar 4.2 Uji Hasil Heterokedastisitas Sumber : Data primer yang diolah, 2015 Pada gambar 4.2 dapat dilihat hasil uji heteroskedastisitas menunjukan bahwa model regresi tidak mengalami gangguan heteroskedastisitas. Hal ini dapat terlihat dimana titik-titik tersebar tanpa membentuk suatu pola tertentu dan tersebar baik dibawah atau diatas angka 0 pada sumbu Y.

4.4 Pembahasan