Uji Reliabilitas Uji Asumsi Klasik

77 4.3.3.2.Autokorelasi Menurut Ghozali 2006: 95 uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linier ada korelasi antara kesalahan penganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 sebelumnya. Untuk mengetahui tidak adanya autokorelasi, maka perlu dilihat tabel Durbin Watson. Sebagai berikut: Tabel 4.15. Ketentuan Uji Durbin Watson Nilai d Kesimpulan 0 d dl dl ≤ d ≤ du 4 - dl d 4 4 - du ≤ d ≤4 – dl du d 4 – du Tidak ada autokorelasi positif Tidak ada autokorelasi positif Tidak ada korelasi negatif Tidak ada korelasi negatif Tidak ada autokorelasi, positif atau negatif Sumber : Ghozali ,2006 : 96 Dalam penelitian ini, besarnya Durbin Watson setelah dianalisis adalah 1,842 lampiran 6. Untuk mengetahui adanya gejala autokorelasi maka perlu dilihat tabel Durbin Watson dengan jumlah variabel bebas K = 4 sedangkan jumlah pengamatan 97 maka diperoleh dl = 1,592 dan du = 1,758 lampiran 9. Sehingga dapat disimpulkan karena nilai dari analisis sebesar 1,842 berada pada daerah tidak ada autokorelasi sehingga dapat diputuskan bahwa telah terbebas dari penyimpangan autokorelasi. 4.3.3.3.Heteroskedastisitas Uji heteroskedasitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda 78 disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi heteroskedastisitas Ghozali, 2006: 105. Menurut Santoso 2001: 208, untuk mendeteksi adanya heterokedastisitas adalah: - Nilai Probabilitas 0,05 berarti bebas dari heteroskedastisitas - Nilai Probabilitas 0,05 berarti terkena dari heteroskedastisitas Berikut ini hasil uji Heteroskedastisitas : Tabel 4.16. : Hasil Uji Heteroskedastisitas No Variabel Nilai mutlak dari residual Taraf Signifikansi Keterangan 1 2 3 4 Produk X 1 Harga X 2 Promosi X 3 Tempat X 4 -0,002 -0,055 -0,018 -0,037 0,984 0,594 0,863 0,718 Non Heteroskedastisitas Non Heteroskedastisitas Non Heteroskedastisitas Non Heteroskedastisitas Sumber : lampiran 7 Berdasarkan hasil pengujian diatas dapat diketahui bahwa besarnya taraf signifikan dari korelasi antara variabel bebas dengan Unstandardised Residual adalah lebih besar dari 0,05. Hal ini menunjukkan bahwa tidak terjadi gejala heteroskedastisitas pada model regresi ini. 4.3.4. Analisis Regresi Linier Berganda Berdasarkan hasil pengujian regresi linier berganda menggunakan bantuan progam SPSS for Windows Versi 15.0, diperoleh suatu persamaan regresi sebagai berikut : 79 Tabel 4.17 Hasil Pengujian Regresi Linier Berganda Coefficients a 8,228 2,572 3,199 ,002 ,257 ,110 ,234 2,344 ,021 ,215 ,237 ,233 ,990 1,010 ,242 ,120 ,204 2,021 ,046 ,178 ,206 ,201 ,967 1,034 -,092 ,136 -,068 -,678 ,500 -,057 -,070 -,067 ,969 1,032 ,045 ,155 ,029 ,288 ,774 -,005 ,030 ,029 ,945 1,058 Constant Produk Harga Promosi Tempat Model 1 B Std. Error Unstandardized Coefficients Beta Standardized Coefficients t Sig. Zero-order Partial Part Correlations Tolerance VIF Collinearity Statistics Dependent Variable: Keputusan Membeli a. Sumber : Lampiran 5 Y = 8,228 + 0,257 X 1 + 0,242 X 2 - 0,092 X 3 + 0,045X 4 + ei Hasil persamaan regresi tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut:

a. Nilai

 = 8,228 Apabila variabel produk X 1 , harga X 2 dan promosi X 3 dan tempat X4 konstan, maka besarnya nilai keputusan membeli Y adalah sebesar 8,228.

b. Nilai

 1 = 0,257 Koefisien regresi dari produk X 1 bertanda positif, artinya terjadi perubahan yang searah dari variabel produk X 1 dengan keputusan membeli Y, Hal tersebut berarti bahwa setiap kenaikan 1 satuan yang terjadi pada variabel produk X 1 akan mengakibatkan adanya peningkatan pada variabel keputusan membeli Y sebesar 0,257 satuan, dan sebaliknya apabila terjadi penurunan 1 satuan yang terjadi pada variabel produk X 1 akan mengakibatkan menurunnya variabel keputusan membeli Y sebesar 0,257 satuan dengan asumsi bahwa variabel X 2, X 3 dan X 4 adalah konstan. 80

c. Nilai

 2 = 0,242 Koefisien regresi dari harga X 2 bertanda positif, artinya terjadi perubahan yang searah dari variabel harga X 2 dengan keputusan membeli Y, Hal tersebut berarti bahwa setiap kenaikan 1 satuan yang terjadi pada variabel harga X 2 akan mengakibatkan adanya peningkatan pada variabel keputusan membeli Y sebesar 0,242 satuan. dan sebaliknya apabila terjadi penurunan 1 satuan yang terjadi pada variabel harga X 2 akan mengakibatkan menurunnya variabel keputusan membeli Y sebesar 0,242 satuan dengan asumsi bahwa variabel X 1 , X 3 dan X 4 adalah konstan.

d. Nilai

 3 = -0,092 Koefisien regresi dari promosi X 3 bertanda negatif, artinya terjadi perubahan yang berlawanan arah dari variabel promosi X 3 dengan keputusan membeli Y, Hal tersebut berarti bahwa setiap kenaikan 1 satuan yang terjadi pada variabel promosi X 3 akan mengakibatkan adanya penurunan pada variabel keputusan membeli Y sebesar -0,092 satuan. dan sebaliknya apabila terjadi penurunan 1 satuan yang terjadi pada variabel distribusi X 3 akan mengakibatkan kenaikan variabel keputusan membeli Y sebesar -0,092 satuan dengan asumsi bahwa variabel X 1, X 2 dan X 4 adalah konstan.

e. Nilai

 3 = 0,045 Koefisien regresi dari tempat X 4 bertanda positif, artinya terjadi perubahan yang searah dari variabel tempat X 3 dengan keputusan 81 membeli Y, Hal tersebut berarti bahwa setiap kenaikan 1 satuan yang terjadi pada variabel tempat X 4 akan mengakibatkan adanya peningkatan pada variabel keputusan membeli Y sebesar 0,045 satuan. dan sebaliknya apabila terjadi penurunan 1 satuan yang terjadi pada variabel tempat X 4 akan mengakibatkan menurunnya variabel keputusan membeli Y sebesar 0,045 satuan dengan asumsi bahwa variabel X 1 , X 2 dan X 3 adalah konstan. rga X 2 , arga X 2 , promosi X 3 dan tempat X 3 terhadap keputus ar 81 dijelaskan oleh variabel lain yang tidak dibahas pada penelitian ini.

4.3.5. Pengujian Hipotesis

4.3.5.1.Hasil Pengujian Pengaruh Simultan Variabel Produk X 1 , Ha Promosi X 3 Dan Tempat X 4 Terhadap Keputusan Membeli Y Untuk mengetahui hubungan atau pengaruh dari variabel bebas secara simultan atau keseluruhan terhadap variabel terikat dilakukan dengan menggunakan uji F. Nilai koefisien korelasi berganda R sebesar 0,301 atau sebesar 30,1 Lampiran 5 menunjukkan korelasi yang cukup kuat antara