IV. 2. 5. 3 Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi digunakan untuk menguji apakah model regresi yang digunakan dalam penelitian ini terjadi korelasi antara kesalahan pengganggu
periode t dengan periode t-1 sebelumnya. Model regresi yang baik adalah dimana model regresi tersebut tidak terjadi problem autokorelasi atau bebas dari
masalah autokorelasi.
Tabel IV.14 Model Summary
ᵇ Uji Autokorelasi Model Summary
b
Model Durbin-Watson
1 1.752
d. Predictors : Constant, VAR10, VAR02, VAR05, VAR03,
VAR09, VAR08, VAR04, VAR07, VAR06, VAR01 e.
Dependent Variable: VAR11
Sumber: Hasil pengolahan data primer Kuesioner, SPSS versi 17.0, 2013
Berdasarkan hasil perhitungan pada tabel IV.10 di atas, dapat diketahui bahwa Durbin-Watson memiliki nilai sebesar +1,752. Hal tersebut menunjukkan
nilai DW berada di antara -2 dan +2, sahingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi autokorelasi.
IV. 2. 6 Uji Hipotesis IV. 2. 6. 1 Identifikasi Determinan R
2
Determinan digunakan untuk melihat seberapa besar pengaruh variabel Placement Var01, Product Var02, Price Var03, Promotion Var04, Riset
dan Pengembangan Var05, Sistem Informasi Var06, Kenyamanan lingkungan
Universitas Sumatera Utara
Var07, Kerjasama dalam jaringan Var08, Sekuritas pada pembelanja Var09 dan Legalitas Var10 terhadap variabel terikat yaitu Volume Penjualan. Jika
determinan R
2
semakin besar atau mendekati satu, maka pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat semakin kuat. Jika determinan semakin kecil atau
mendekati nol, maka pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat emakin lemah.
Tabel IV.15 Model Summary
ᵇ
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error
of the Estimate
1 .964a
.929 .919
.2235 a.
Predictors: Constant, VAR10, VAR02, VAR05, VAR03, VAR09, VAR08, VAR04, VAR07, VAR06, VAR01
b. Dependent Variable: VAR11
Sumber: Hasil pengolahan data primer Kuesioner, SPSS versi 17.0, 2013
Angka R sebesar 0,964 menunjukkan bahwa korelasihubungan antara variabel 11 yaitu Volume Penjualan dengan sepuluh variabel independen yang
lain adalah kuat. Angka R Aquare atau Koefisien Determinasi adalah 0,929 berasal dari 0,964 x 0,964. Dikatakan kuat karena angka yang ditunjukkan
bernilai diatas 0,5. Namun karena jumlah variabel yang digunakan lebih dari dua, akan lebih baik jika yang digunakan adalah Adjusted R square yaitu 0,919. Hal ini
berarti 91,9 variasi dari Variabel 11 yaitu Volume Penjualan bisa dijelaskan
Universitas Sumatera Utara
oleh variasi dari ke sepuluh variabel independent. Sedangkan sisanya 8,1 dijelaskan oleh sebab-sebab yang lain.
IV. 2. 6. 2 Uji F Uji Sgnifikansi Simultan
Kategori