Dimana: Y = Keputusan Pembelian
b
1-6
= Koefisien Regresi X
1
= Kesadaran Merek X
2
= Persepsi Kualitas X
3
= Persepsi Nilai e = Standar Error
3.10 Uji Normalitas
Uji Normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel dependen dan independen mempunyai distribusi normal atau tidak. Model regresi
yang baik adalah yang memiliki distribusi data normal atau mendekati normal. Ada dua cara mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak, yaitu
analisis grafik dan analisis statistik Ghozali,2006:45. Pengujian normalitas yang dilakukan peneliti yaitu menggunakan One-Sampel Kolmogorov-Smirnov Test
yang dilakukan untuk mengetahui apakah nilai residual atau eror term yang dilakukan dalam penelitian ini adalah nilai residual atau eror term berdistribusi
normal atau tidak.
3.11 Pengujian Hipotesis
Suatu perhitungan statistik disebut signifikan secara statistik apabila nilai uji statistik berada dalam daerah kritis daerah dimana Ho ditolak. Sebaliknya,
disebut tidak signifikan bila nilai uji statistik berada dalam daerah dimana Ho diterima.
3.11.1 Uji Signifikan Parsial Parsial Uji-t
Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel independen secara individual dalam menerangkan variabel dependen Ghozali,
2006:151. Pengujian dilakukan dengan menggunakan tingkat signifikansi 0,05 α=5. Penerimaan atau penolakan hipotesis dilakukan dengan kriteria sebagai
berikut:
1. Jika nilai signifikan 0,05 maka hipotesis nol diterima koefisien regresi tidak signifikan. Hal ini berarti bahwa secara parsial variabel independen
tersebut tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen.
2. Jika nilai signifikan 0,05 maka hipotesis nol ditolak koefisien regresi signifikan. Hal ini berarti secara parsial variabel independen tersebut
mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen.
3.11.2 Koefisien Determinasi R
2
Koefisien determinasi R
2
pada intinya mengukur seberapa besar kemampuan model dalam menerangkan variabel terikat Ghozali 2006:155. Kelemahan
mendasar penggunaan koefisien determinasi adalah bias terhadap jumlah variabel independen yang dimasukkan ke dalam model. Setiap tambahan satu variabel
independen, maka R
2
pasti meningkat tidak peduli apakah variabel tersebut
