4.1.4.1 Uji Normalitas
Pengujian normalitas variabel digunakan untuk mengetahui dalam model regresi linear berganda, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal atau tidak. Cara untuk
menguji normalitas suatu variabel penelitian, yaitu dengan analisis Grafik. Untuk melihat normalitas data ini digunakan pendekatan Grafik yaitu Normality Probability Plot. Pendeteksian
normalitas dengan melihat penyebaran data titik pada sumbu diagonal dalam Grafik. Pada output SPSS bagian Normal Q-Q Plot of Regression, dapat dijelaskan bahwa data – data
cenderung lurus mengikuti garis diagonal sehingga data dalam penelitian ini cenderung berdistribusi normal dapat dilihat pada Gambar 4.1. Normalitas Keputusan pembelian.
Sumber : Hasil Penelitian 2012 data diolah
Gambar 4.1 Uji Normalitas
4.1.4.2 Uji Multikolinearitas
Pengujian multikolinearitas dilakukan untuk melihat pada Tabel regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi
Universitas Sumatera Utara
multikolinearitas. Cara mendeteksinya adalah dengan melihat nilai Variance Inflation Factor VIF. Menurut Santoso 2000 pada umumnya jika VIF lebih besar dari 10, maka variabel
tersebut mempunyai persoalan multikolinearitas dengan variabel bebas lainnya. Pada output SPSS bagian coefficient, semua angka VIF berada dibawah angka 10 dan nilai Tolerance juga
menunjukan hal yang sama yaitu nilainya tidak lebih besar dari 10, hal ini menunjukkan tidak terjadi multikolinearitas. Dapat dilihat pada Tabel 4.9:
Tabel 4.9 Hasil Uji Multikolinearitas
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1 CitraMerekCitra merek
produk .351
2.850
Harga .302
3.313 Promosi
.338 2.955
a. Dependent Variable: KeputusanPembelian Sumber : Hasil Penelitian 2012 data diolah
4.1.4.3 Uji Heteroskedastisitas
Untuk mendeteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dalam model regresi digunakan analisa residual Grafik, pengujian masing – masing variabel yaitu Citra Mere Citra merek
produk, Harga dan Promosi berpengaruh terhadap Keputusan pembelian pada Teeqha Online Shop. Deteksi heteroskedastisitas dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada data
tersebut. Santoso 2003:61 menyatakan dasar Keputusan pembelian adalah 1 Jika pola tertentu, seperti titik-titik poin-poin yang ada membentuk pola tertentu yang teratur
bergelombang, melebar kemudian menyempit maka terjadi heteroskedastisitas. 2 Jika tidak
Universitas Sumatera Utara
ada pola yang jelas serta titik-titik menyebar diatas dan dibawah angka nol pada sumbu Y maka tidak terjadi heteroskedastisitas. Hal ini dapat dilihat pada Gambar 4.2
Gambar 4.2 Uji Heteroskedastisitas
Pada output SPSS bagian Scatterplot, terlihat titik-titik menyebar secara acak, tidak membentuk suatu pola tertentu yang jelas, serta tersebar secara baik diatas maupun dibawah
angka 0 pada sumbu Y penyebaran merata pada batas -2,5 sampai dengan 2. Hal ini berarti tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi, sehingga model regresi layak dipakai untuk
prediksi keputusan pembelian berdasarkan variabel independennya.
4.1.5 Pengujian Hipotesis 4.1.5.1 Pengujian Hipotesis dengan Uji F
Kategori