65 1.
Jika nilai Asymp.Sig 2-tailed 0,05 maka tidak mengalami gangguan distribusi normal.
2. Jika nilai Asymp.Sig 2-tailed 0,05 maka mengalami gangguan
distribusi normal.
Tabel 4.11 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 81
Normal Parameters
a,b
Mean 0E-7
Std. Deviation ,64925486
Most Extreme Differences Absolute
,098 Positive
,069 Negative
-,098 Kolmogorov-Smirnov Z
,880 Asymp. Sig. 2-tailed
,421 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Berdasarkan Tabel 4.11 diketahui bahwa nilai Asymp. Sig. 2-tailed adalah 0,421 dan diatas nilai signifikan 0,05, dengan kata lain variabel residual
berdistribusi normal dan nilai Kolmogrov-Smirnov Z yaitu 0,880 lebih kecil dari 1,97 berarti tidak ada perbedaan antara distribusi teoritik dan distribusi empiric
atau dengan kata lain data dikatakan normal.
4.2.2.2 Uji Heteroskedastisitas
Universitas Sumatera Utara
66 Prinsip pengujian Heteroskedastisitas
adalah untuk melihat apakah adanya gangguan yang ada pada suatu penelitian. Metode untuk menguji penelitian untuk
mencari keberadaan heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan metode grafik dan statistik, yang menggunakan uji Glejser.
1. Pendekatan Grafik
Dengan pendekatan grafik, dapat dilihat pada Gambar 4.3 :
Gambar 4.3 Pendekatan Grafik Heterokedastisitas
Dari grafik scatterplot yang disajikan pada Gambar 4.3, dapat dilihat titik- titik menyebar secara acak dan tidak membentuk sebuah pola tertentu yang jelas
serta tersebar baik diatas maupun dibawah angka nol pada sumbu Y. Hal ini berarti tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi.
1. Pendekatan Statistik
Universitas Sumatera Utara
67 Pendekatan statistik dilakukan dengan uji Glejser. Berikut adalah hasil dari
pengolahannya :
Tabel 4.12 Uji Glejser
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
T Sig.
B Std. Error
Beta
1 Constant
1,177 1,183
,995 ,323
Harga -,090
,061 -,180
-1,468 ,146
K.Produk ,029
,057 ,068
,514 ,609
Promosi ,029
,062 ,059
,478 ,634
a. Dependent Variable: absut
Jika variabel independen signifikan secara statistik mempengaruhi variabel independen, maka ada indikasi terjadi heteroskedastisitas. Dari Tabel 4.12, dapat
dilihat probabilitas signifikansinya di atas tingkat kepercayaan, yaitu 0,05 maka dapat disimpulkan regresi tidak mengarah adanya heteroskedastisitas.
4.2.2.3 Uji Multikolinearitas
Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas. Multikolinearitas berarti adanya
hubungan yang sempuran, diantara beberapa atau semua variabel yang menjelaskan dari model regresi. Dasar untuk melihat suatu model yang tidak
Universitas Sumatera Utara
68 terkena multikolinearitas adalah dengan melihat besar
Variance Inflation Factor
VIF dan tingkat
Tolerance
. Jika VIF 5 dan
Tolerance
0,1, maka terkena multikolinearitas, tetapi jika VIF 5 dan
Tolerance
0,1, maka tidak terdapat masalah multikolinearitas dalam penelitian ini. Hasil pengujian dapat dilihat
sebagai berikut :
Tabel 4.13 Hasil Uji Multikolinearitas
Berdasarkan Tabel 4.13, semua nilai VIF adalah lebih kecil daripada 5 VIF 5 dan
Tolerance
lebih besar daripada 0,1
Tolerance
0,1, maka dari itu, dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat masalah multikolinearitas dalam
penelitian ini.
4.2.4 Pengujian Hipotesis 4.2.4.1 Uji Signifikan Simultan Uji f
