sama dengan nol. Pedoman yang digunakan untuk mengetahui
tidak terjadinya
masalah multikolinearitas adalah apabila nilai VIF Variance
Inflation Factor kurang dari 10 dan mempunyai
nilai tolerance lebih dari 0,1.
c. Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam uji regresi terjadi ketidaksamaan
varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain. Jika varian dari residual satu pengamatan ke
pengamatan lain
tetap, maka
disebut homoskedastisitas dan jika varian berbeda disebut
heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah terjadi
homokedastisitas atau
tidak terjadi
heteroskedastisitas. Cara mengetahui ada tidaknya heteroskedastisitas adalah dengan melihat grafik
scatterplot antara nilai prediksi variabel terikat yaitu
ZPRED dengan residualnya SRESID. Deteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan
me lihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot
antara SRESID dan ZPRED dimana
sumbu Y adalah Y yang telah diprediksi, dan sumbu X adalah residual Y prediksi
– Y sesungguhnya. Dasar analisisnya adalah :
1. Apabila terdapat pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu bergelombang,
melebar kemudian
menyempit, maka
mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas. 2. Apabila tidak terdapat pola yang jelas, serta titik-titik
menyebar di atas dan di bawah angka nol pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
2. Analisis Regresi
Metode analisis data yang dipakai dalam penelitian ini adalah metode analisa kuantitatif, dimana untuk
mencapai tujuan pertama yaitu menganalisis pengaruh celebrity endorse
dan daya tarik iklan terhadap brand
awareness dengan menggunakan anaalisis regresi
berganda. Dalam analisis regresi, selain mengukur kekuatan hubungan antara dua variabel atau lebih, juga
menunjukan arah hubungan antara variabel dependen dengan variabel independen Ghozali, 2006. Pada
penelitian ini menggunakan alat bantu SPSS for windows version 16.0 untuk mempermudah proses pengolahan
data-data penelitian dari program tersebut akan didapatkan output berupa hasil pengolahan data tersebut
diinterpretasikan akan dilakukan analisis terhadapnya. Setelah dilakukan analisis barulah kemudian diambil
sebuah kesimpulan sebagai sebuah hasil dari penelitian. Persamaan regresi linear berganda dirumuskan
sebagai berikut Anwar Sanusi, 2011 : 135 :
Y
1
= a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+e persamaan 1
Dimana : Y
1
= Variabel dependen brand awareness a = Konstanta
X
1
= Variabel independen celebrity endorse X
2
= Variabel independen daya tarik iklan e = Error variabel penganggu
Setelah mencapai tujuan pertama, yaitu menganalisis pengaruh celebrity endorse dan daya tarik iklan terhadap
brand awareness, maka selanjutnya penulis akan
meneliti pengaruh brand awreness terhadap brand attitude
. Model penelitian ini dapat dijelaskan dengan model linier sebagai berikut :
Y
2
= a + bY
1
persamaan 2 Dimana :
a = Konstanta = Brand Awareness
= Variabel dependen Brand Attitude
3. Pengujian Hipotesis
a. Uji t
Uji t adalah pengujian koefisien regresi parsial
individual yang
digunakan untuk
mengetahui apakah variabel independen secara individual mempengaruhi variabel dependen. Jika
angka probabilitas signifikansi lebih kecil dari 0,05, maka hasilnya signifikan yang berarti
