62 jika koleksi lagu ditingkatkan maka akan mengurangi citra merek
Brand Image sebesar 0.0047. d.
Koefisien X
3
b
3
= 0.073, menunjukkan bahwa variabel kualitas pemberitaan X
3
berpengaruh positif terhadap citra merek Brand Image Y. Artinya jika variabel kualitas pemberitaan ditingkatkan
maka akan meningkatkan citra merek Brand Image sebesar 0.073. e.
Koefisien X
4
b
4
= 0.046 menunjukkan bahwa variabel request time X
4
berpengaruh positif terhadap citra merek Brand Image Y. Artinya jika variabel request time ditingkatkan maka akan
meningkatkan citra merek Brand Image sebesar 0.046. f.
Koefisien X
5
b
5
= 1,112 menunjukkan bahwa variabel kualitas penyiar X
5
berpengaruh positif terhadap citra merek Brand Image Y. Artinya jika variabel kualitas penyiar ditingkatkan maka akan
meningkatkan citra merek Brand Image sebesar 1.112.
a. Uji Asumsi Klasik
Penulis harus melakukan evaluasi model sehingga model tersebut menjadi layak pakai untuk pegujian hipotesis. Syarat-syarat yang harus dipenuhi
harus diuji agar model persamaan regresi linier berganda tersebut dapat digunakan untuk menganalisis pengaruh atribut produk terhadap
terbentuknya citra merek Brand Image. Syarat asumsi klasik yang harus dipenuhi model regresi linier berganda sebelum data dianalisis adalah
sebagai berikut :
1
Normalitas Data
63 Pengujian Normalitas data dilakukan untuk melihat normal tidaknya
sebaran data yang akan dianalisis. Model regresi yang baik adalah distribusi normal atau mendekati normal. Untuk melihat normalitas
data digunakan pendekatan Grafik yaitu Normality Probability Plot.
0.0 0.2
0.4 0.6
0.8 1.0
Observed Cum Prob
0.0 0.2
0.4 0.6
0.8 1.0
Expe cted Cum
Prob
Dependent Variable: y Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual
Gambar 4.1 : Normality Probability Plot Sumber : Hasil Pengolahan Data Primer dengan SPSS 12.00 2007
Berdasarkan kurva dapat dilihat bahwa titik-titik menyebar secara teratur di sekitar sumbu Y, sehingga dapat dinyatakan data yang
digunakan adalah normal. Artinya data layak untuk memprediksi Citra Merek Brand Image berdasarkan variabel kemasan acara yang
ditawarkan X
1
, variabel koleksi lagu X
2
, variabel kualitas
64 pemberitaan X
3
, varibel request time X
4
, varibel kualitas penyiar X
5
.
2 Uji Multikolinearitas
Uji Multikolinearitas bertujuan untuk menguji adanya korelasi antara variabel independen yaitu variabel kemasan acara yang
ditawarkan X
1
, variabel koleksi lagu X
2
, variabel kualitas pemberitaan X
3
, varibel request time X
4
, varibel kualitas penyiar X
5
. Jika terjadi korelasi maka ada gejala multikol yaitu adanya
masalah multikolinearitas. Model regresi yang baik seharusnya tidak
terjadi korelasi antara variabel independennya. Tabel 4.16
Uji Multikolinieritas Coefficientsa
Collinearity Statistics
Model Tolerance VIF
1 Constant X1
.557 1.795 X2
.247 4.044 X3
.208 4.800 X4
.470 2.130 X5
.235 4.247 a Dependent Variable : Citra Merek Brand Image
Sumber : Hasil Pengolahan Data Primer dengan SPSS 12.00, 2007 data diolah Pedoman suatu model regresi yang bebas multikol adalah dengan
melihat Variance Inflation Factor VIF, jika VIF 5 menunjukkan bahwa variabel bebas tidak mempunyai masalah multikolinearitas.
Tabel 4.16 menjelaskan besarnya nilai VIF untuk masing-masing variabel bebas kurang dari 5, yaitu untuk Variabel Kemasan acara yang
ditawarkan X
1
, nilai VIF 1,795 5, Variabel Koleksi lagu X
2
, nilai
65 VIF 4,044 5, Variabel Kualitas pemberitaan X
3
, nilai VIF 4,800 5, Varibel request time X
4
, nilai VIF ritual 2,130 5, dan Varibel Kualitas penyiar X
5
, nilai VIF 4,247 5. Maka dapat dinyatakan bahwa masalah multikolinearitas tidak ada. Untuk lebih menguatkan
ada atau tidaknya masalah multikolinieritas maka dilakukan multikolinieritas diagnosis. Dan hasil pengujian menunjukkan bahwa
tidak terjadi masalah multikolinieritas.
3. Uji Autokorelasi
