Uji Normalitas Uji Multikolinearitas

56 pernyataan tersebut. Hal ini menunjukkan bahwa mayoritas responden menyatakan setuju terhadap pernyataan tersebut. 8. Pada pernyataan kedelapan, “Diamonds Project memiliki cara agar tetap menjaga hubungan komunikasi dengan konsumennya ”, sebanyak 24,3 responden menyatakan sangat setuju, 52,7 menyatakan setuju, dan 23 menyatakan kurang setuju dengan pernyataan tersebut. Hal ini menunjukkan bahwa mayoritas responden menyatakan setuju terhadap pernyataan tersebut.

4.4 Uji Asumsi Klasik

Uji asumsi klasik digunakan untuk melihat apakah suatu model layak atau tidak layak digunakan dalam penelitian. Uji asumsi klasik adalah persyaratan statistik yang harus dipenuhi pada regresi liner berganda. Uji Asumsi Klasik yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

4.4.1 Uji Normalitas

Uji normalitas adalah untuk mengetahui apakah distribusi data mengikuti atau mendekati distribusi normal. Uji normalitas dilakukan dengan menggunakan pendekatan Kolmogorov Smirnov. Dengan menggunakan tingkat signifikansi 5 maka jika nilai Asymp.sig. 2-taileddiatas, nilai signifikan 5 artinya variabel residual berdistribusi normal Situmorang dan Lufti, 2012:100 Salah satu cara untuk melihat normalitas adalah dengan melihat grafik histrogram dan grafik normal ploty ang membandingkan antara dua absorvasi dengan distribusi yang mendekati distribusi normal : Universitas Sumatera Utara 57 a. Pendekatan Histogram Sumber :Hasil pengolahan SPSS 2016 Gambar 4.1 Histogram Uji Normalitas Berdasarkan Gambar 4.1 dapat diketahui bahwa variabel berdistribusi normal, hal ini ditunjukkan oleh distribusi data yang berbentuk lonceng dan tidak melenceng ke kiri atau ke kanan. Universitas Sumatera Utara 58 b. Pendekatan Grafik Sumber :Hasil pengolahan SPSS 2016 Gambar 4.2 Plot Uji Normalitas Pada Gambar 4.2 menunjukkan bahwa pada scatter plot terlihat titik yang mengikuti data di sepanjang garis diagonal. Hal ini menunjukkan bahwa residual peneliti normal. Namun untuk lebih memastikan bahwa di sepanjang garis diagonal berdistribusi normal, maka dilakukan uji Kolmogorov-Smirnov K-S. Universitas Sumatera Utara 59 c. Pendekatan Kolmogorov-Smirnov Tabel. 4.8 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 74 Normal Parameters a Mean .0000000 Std. Deviation 2.04731677 Most Extreme Differences Absolute .126 Positive .126 Negative -.094 Kolmogorov-Smirnov Z 1.087 Asymp. Sig. 2-tailed .188 a. Test distribution is Normal. Sumber :Hasil pengolahan SPSS 2016 Pada Tabel 4.8 menunjukkan bahwa nilai Asymp. Sig. 2-tailed adalah 0.188 dan diatas nilai signifiksn 0,05 atau 5, sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel residual berdistribusi normal.

4.4.2 Uji Multikolinearitas

Uji Multikolinearitas bertujuan untuk mendeteksi ada atau tidaknnya gejala multikolinearitas pada data dapat dilakukan dengan melihat nilai tolerance value dan Varians Inflation factor VIF. Dengan kriteria sebagai berikut : 1. Apabila VIF 5 maka diduga mempunyai persoalan Multikolinearitas. 2. Apabila VIF dari 5 maka tidak terdapat Multikolinearitas. 3. Apabila tolerance 0,1 maka diduga mempunyai persoalan Multikolinearitas. 4. Apabila tolerance 0,1 maka tidak terdapat multikolinearitas. Universitas Sumatera Utara 60 Tabel 4.9 Uji Nilai Tolerance dan VIF Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 Constant 13.229 2.416 5.476 .000 Kreativitas .146 .115 .135 2.567 .019 .622 1.608 Promosi .388 .068 .612 5.728 .000 .622 1.608 a. Dependent Variable: Keputusan Konsumen Pada Tabel 4.9 terlihat bahwa nilai tolerance semua variabel bebas adalah lebih besar dari nilai ketetapan 0,1 dan nilai VIF semua variabel bebas adalah lebih kecil dari nilai ketetapan 5. Oleh karna itu, data dalam penelitian ini dikatakan tidak mengalami masalah multikolinearitas.

4.4.3 Uji Heteroskedastisitas