jumlah data sampel atau n = 92, dan variabel bebas atau k = 3 dengan tingkat kesalahan atau α = 5 diperoleh sebesar 1,72, maka doperoleh :
1,72 2,056 4 - 1,72 1,72 2,056 2,28
Berdasarkan hasil pengujian di atas menunujukkan bahwa nilai Durbin Watson sebesar 2,056 lebih dari nilai batas bawah du yaitu sebesar 1,72 dan nilai
Durbin Watson tersebut juga menunjukkan kurang dari batatas atas yaitu kurang dari 2,28 4 - 1,72. dengan demikian pengujian tersebut telah memenuhi kriteria yang
disyaratkan. Oleh karenanya, dapat disimpulkan bahwa persamaan regresi yang terbentuk tidak terjadi problem autokorelasi, sehingga dapat dilakukan pengujian
selanjutnya.
4.3 Pembentukan Model Analisis Regresi
Berikut pengujian regresi linier berganda antara Product Features X
1
, Promotion X
2
, dan Brand Extension X
3
terhadap Keputusan Pembelian Y yang dalam proses penghitungannya menggunakan program SPSS for Windows versi 17:
Tabel 4.27. Hasil Analisis Regresi Linier Berganda
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
5.716 2.515
2.273 .025
x1 .304
.039 .541
7.712 .000
x2 .288
.075 .273
3.812 .000
x3 .252
.061 .252
4.120 .000
a. Dependent Variabel: Y
Sumber : olah data primer dengan SPSS, 2011
Berdasarkan tabel hasil analisis regresi linier berganda diatas, maka dapat dibentuk persamaan regresi sebagai berikut:
Ŷ = 5,716 + 0,304X
1
+ 0,288X
2
+ 0,252X
3
Dari persamaan tersebut diatas, maka hasil persamaan regresi berganda tersebut diatas memberikan pengertian bahwa:
a. Nilai konstanta dari hasil penelitian menunjukkan nilai yang positif yaitu
sebesar 5,716, dapat diartikan bahwa jika tidak ada pengaruh dari variabel variabel bebas seperti product features, promotion, dan brand extension, maka
variabel terikat keputusan pembelian tidak mengalami perubahan.
b. Nilai koefisien regresi untuk variabel product features pada persamaan regresi
sebesar 0,304, menunjukkan bahwa karakteristik product features mempunyai pengaruh positif terhadap keputusan pembelian sepeda motor Honda Vario,
yang berarti setiap penurunan satu satuan karakteristik variabel product features maka akan meningkatkan skor keputusan pembelian sebesar 0, 304 dengan
mengasumsikan variabel konstan. c.
Nilai koefisien regresi untuk variabel promotion pada persamaan regresi sebesar 0,288, menunjukkan bahwa karakteristik promotion mempunyai pengaruh
positif terhadap keputusan pembelian sepeda motor Honda Vario, yang berarti setiap penurunan satu satuan karakteristik variabel promotion maka akan
meningkatkan skor keputusan pembelian sebesar 0, 288 dengan mengasumsikan variabel konstan.
d. Nilai koefisien regresi untuk variabel brand extension pada persamaan regresi
sebesar 0,252, menunjukkan bahwa karakteristik brand extension mempunyai pengaruh positif terhadap keputusan pembelian sepeda motor Honda Vario,
yang berarti setiap penurunan satu satuan karakteristik variabel brand extension maka akan meningkatkan skor keputusan pembelian sebesar 0, 252 dengan
mengasumsikan variabel konstan. e.
Dengan persamaan regresi Ŷ = 5,716 + 0,304
X1
+ 0,288
X2
+ 0,252
X3
, dapat disimpulkan bahwa faktor terbesar yang mempengaruhi keputusan pembelian
adalah product features hal itu dapat dibuktikan dengan nilai koefisien
regresinya yang paling besar jika dibandingkan dengan koefisien regresi pada variabel independen lainnya yaitu promotion dan brand extension.
4.4 Pengujian Hipotesis
