38
3.11.2 Analisis Linier Berganda
Analisis linier berganda digunakan untuk mengetahui besarnya hubungan dan pengaruh variabel bebas yang jumlahnya lebih dari dua X
1
,X
2
terhadap variabel terikat Y. Untuk memperoleh hasil yang lebih terarah, maka peneliti
menggunakan bantuan perangkat lunak software SPSS dengan rumus :
Keterangan: Y
= Keputusan Pembelian a
= Konstanta b
1
, b
2
= Koefisien Regresi Berganda X
1
= Faktor Pribadi X
2
= Faktor Sosial e
= Standar error
3.12 Pengujian Hipotesis
Pengujian hipotesis berdasarkan model regresi yang sudah memenuhi syarat asumsi klasik, kemudian dianalisis dengan cara sebagai berikut:
3.12.1 Uji Signifikansi Simultan Uji F
Uji F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap
variabel terikat. H
: b
1,
b
2
= 0, artinya secara bersama-sama tidak terdapat pengaruh yang positif dan signifikan dari variabel Faktor Pribadi X
1
, dan Faktor Sosial X
2
terhadap variabel Keputusan Pembelian Y.
Y = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ e
Universitas Sumatera Utara
39
H
a
: b
1,
b
2
≠ 0, artinya secara bersama-sama terdapat pengaruh yang positif dan signifikan dari variabel Faktor Pribadi X
1
, dan Faktor Sosial X
2
terhadap variabel Keputusan Pembelian Y. Kriteria pengambilan keputusan:
H diterima jika F
hitung
F
tabel
pada α = 5
H
a
diterima jika F
hitung
F
tabel
pada α = 5
3.12.2 Uji Signifikansi Parsial Uji t
Uji t menunjukkan seberapa besar pengaruh variabel secara individual
terhadap variabel terikat.
H : b
1
= b
2
= 0, artinya secara parsial tidak terdapat pengaruh yang positif dan signifikan dari masing-masing variabel Faktor Pribadi X
1
, dan Faktor Sosial X
3
terhadap variabel Keputusan Pembelian Y. H
a
: b
1
≠ b
2
≠ 0, artinya secara parsial terdapat pengaruh yang positif dan signifikan dari masing-masing variabel Faktor Pribadi X
1
, dan Faktor Sosial X
2
terhadap variabel Keputusan Pembelian Y. Kriteria pengambilan keputusan:
H
0:
diterima jika t
hitung
t
tabel
pada α = 5
H
a
: diterima jika t
hitung
t
tabel
pada α = 5
3.12.3 Koefisien Determinasi R
2
Koefisien Determinasi R
2
digunakan untuk mengukur seberapa besar kontribusi variabel bebas terhadap variabel terikat. Jika Koefisien Determinasi
R
2
semakin besar mendekati satu menunjukkan semakin baik kemampuan X menerangkan Y dimana 0 R
2
1. Sebaliknya, jika R
2
semakin kecil mendekati
Universitas Sumatera Utara
40
nol, maka akan dapat dikatakan bahwa pengaruh variabel bebas X adalah kecil terhadap variabel terikat Y. Hal ini berarti model yang digunakan tidak kuat
untuk menerangkan pengaruh variabel bebas yang diteliti terhadap variabel terikat.
Universitas Sumatera Utara
41
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Gambaran Umum Objek Penelitian 4.1.1 Produk Buavita
Kategori