4.3 Uji Asumsi Klasik
4.3.1 Uji Normalitas
Ada dua cara untuk mendeteksi apakah data berdistribusi normal atau tidak yaitu dengan pendekatan grafik dan pendekatan Kolmogorv-Smirnov.
1. Pendekatan Grafif
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS Versi 17.0 2015
Gambar 4.3 Histogram Uji Normalitas
Berdasarkan Gambar 4.3, menunjukkan bahwa variabel berdistribusi normal, hal ini ditunjukkan oleh distribusi data tersebut tidak menceng ke kiri atau
menceng ke kanan.
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS Versi 17.0 2015
Gambar 4.4 P-P Plot Uji Normalitas
Berdasarkan Gambar 4.2, menunjukkan bahwa data-data titik-titik menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal. Hal ini
berarti data berdistribusi normal. Namun untuk lebih memastikan apakah data di sepanjang garis diagonal berdistribusi normal maka dilakukan uji Kolmogrov-
Smirnov dengan melihat data residualnya apakah berdistribusi normal.
2. Pendekatan Kolmogrov- Smirnov Tabel 4.6
Hasil Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual N
40 Normal Parameters
a,,b
Mean .0000
Std. Deviation 2.19594
Most Extreme Differences Absolute
.090 Positive
.075 Negative
-.090 Kolmogorov-Smirnov Z
.570 Asymp. Sig. 2-tailed
.901 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS Versi 17.0 2015 Berdasarkan Tabel 4.5, menunjukkan bahwa nilai Asymp. Sig. 2-tailed
adalah 0,901 berada di atas nilai signifikan 5 0,05. Hal ini berarti variabel residual berdistribusi normal.
4.3.2 Uji Heteroskedastisitas
Ada beberapa cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas, yaitu:
1. Metode Grafik
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS Versi 17.0 2015
Gambar 4.5 Scatter Plot Uji Heteroskedastisitas
Berdasarkan Gambar 4.3, menunjukkan bahwa terlihat titik-titik menyebar secara acak tidak membentuk sebuah pola tertentu yang jelas serta tersebar baik di
atas maupun di bawah angka nol pada sumbu Y. Hal ini berarti tidak terjadi
heterokedastisitas pada model regresi, sehingga model regresi layak dipakai.
2. Uji Glejser Heteroskedisitas
Tabel 4.7 Hasil Uji
Glejser Heteroskedastisitas
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant -.031
2.101 -.015
.988 Citra Merek
.108 .127
.202 .856
.398 Harga
-.027 .186
-.033 -.147
.884 Kualitas
.023 .246
.018 .095
.925 a. Dependent Variable: Absut
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS Versi 17.0 2015 Berdasarkan Tabel 4.7, menunjukkan bahwa tidak satupun variabel
independen yang signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dependen absolute Ut absUt. Hal ini terlihat dari probabilitas signifikansinya di atas
tingkat kepercayaan 5 jadi disimpulkan model regresi tidak mengarah adanya heteroskedastisitas.
4.3.3 Uji Multikolinearitas
Kategori