Uji Asumsi Klasik ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN

C. Uji Asumsi Klasik

1. Uji Normalitas Tabel. 5.4. Hasil Pengukuran Uji Normalitas One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 100 Normal Parameters a Mean .0000000 Std. Deviation .57828612 Most Extreme Differences Absolute .040 Positive .035 Negative -.040 Kolmogorov-Smirnov Z .405 Asymp. Sig. 2-tailed .997 a. Test distribution is Normal. Sumber : Data Primer, Diolah Tahun 2017 Berdasarkan Tabel 5.4 hasil pengukuran uji normalitas One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test menghasilkan asymptotic significance sebesar 0.997 ≥ 0,05. Berdasarkan hasil tersebut maka dapat disimpulkan bahwa model regresi telah memenuhi asumsi kenormalan. Gambar. 5.1. Histogram Uji Normalitas Berdasarkan grafik output dari hasil pengolahan data diketahui bahwa grafik minat beli ulang konsumen mengikuti bentuk distribusi normal dengan bentuk histogram yang hampir sama dengan bentuk distribusi normal, sehingga dapat diartikan bahwa distribusi data minat beli ulang konsumen adalah normal. Gambar. 5.2. Normal P-P Plot Berdasarkan normal probability plots, garis titil-titik mengikuti garis diagonal dan tidak menyimpang jauh dari garis diagonal, sehingga menunjukkan bahwa distribusi minat beli ulang konsumen adalah normal. 2. Uji Multikoliniearitas Uji multikoliniearitas bertujuan untuk menguji apakah hubungan diantara variabel bebas memiliki masalah multikorelasi gejala multikolinearitas atau tidak, dengan melihat nilai Variance Inflation Factor VIF . Tabel. 5.5. Hasil Pengujian Uji Multikoliniearitas Coefficients a Model Collinearity Statistics Tolerance VIF 1 PRODUK .671 1.491 HARGA .724 1.381 PROMOSI .461 2.167 TEMPAT .471 2.124 ST .956 1.046 a. Dependent Variable: Minat Beli Ulang Sumber : Data Primer, Diolah Tahun 2017 Berdasarkan tabel 5.5 di atas nilai Variance Inflation Factor VIF 10 dan nilai Tolerance 0,10 maka dapat disimpulkan bahwa antar variabel bebas terjadi multikoliniearitas sehingga data layak untuk diteliti. 3. Uji Heteroskedastisitas Uji Heteroskedastisitas digunakan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varian residual dari suatu pengamatan ke pengamatan yang lain. Gambar. 5.3. Scatterplot Berdasarkan pola Scatterplot diatas dapat dilihat bahwa titik-titik menyebar secara acak dan tidak mempunyai pola tertentu. Sehingga residual tidak terjadi heteroskedastisitas, maka dapat digunakan untuk memprediksi minat beli ulang konsumen berdasarkan variabel independen yaitu produk, harga, promosi, tempat dan store atmosphere.

D. Analisis Linier Berganda