45
Pada indikator profitabilitas perusahaan digunakan 3 butir pernyataan, dimana nilai skornya 1 sampai dengan 4 berikut perhitungannya :
Skor minimal = 1 × 3 × 38 = 114
Skor maksimal = 4 × 3 × 38 = 456 Rentang skor
= 456 ─ 114 =342
Interval kelas = 342 : 4 = 85,5
3.5.2 Analisis Regresi Berganda
Analisis regresi digunakan untuk mengetahui pengaruh orientasi pasar dan inovasi produk terhadap kinerja pemasaran. Bentuk persamaan analisis regresi
berganda yang digunakan pada penelitian ini menurut Arikunto 2002:270 adalah:
Y = bo + b
1
X
1
+ b
2
X
2
Keterangan : Y = Kinerja pemasaran
bo = Konstanta X
1
= Variabel orientasi pasar X
2
= Variabel inovasi produk b
1
dan b
2
merupakan koefisien regresi variabel orientasi pasar dan inovasi produk.
3.5.3 Uji Asumsi Klasik
Pengolahan data dari hasil penelitian ini menggunakan analisis kuantitatif. Dalam analisis tersebut dibantu dengan menggunakan program SPSS. Analisis data
46
dengan menggunakan metode regresi berganda, yang sebelumnya dilakukan uji asumsi klasik. Uji asumsi klasik adalah uji yang digunakan untuk mengetahui
apakah model regresi berganda yang digunakan untuk menganalisis dalam penelitian ini memenuhi asumsi klasik atau tidak. Untuk mendapatkan model
regresi yang baik, model regresi tersebut harus terbebas dari multikolinieritas, heterokedastisitas dan autokorelasi, serta data yang dihasilkan harus berdistribusi
normal, cara yang digunakan untuk menguji penyimpangan asumsi klasik adalah sebagai berikut :
a. Uji Normalitas
Imam Ghozali 2007:110 mengemukakan bahwa uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel terikat dan variabel bebas
keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi data normal atau mendekati normal. Pada prinsipnya
normalitas dapat dideteksi dengan melihat penyebaran data titik pada sumbu diagonal dari grafik atau histogram residual.
1. Jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis
diagoanal atau grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
2. Jika data menyebar jauh dari diagonal dan atau tidak mengikuti arah
garis diagonal atau grafik histogram tidak menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.
47
b. Uji Multikolinearitas
Bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antara variabel bebas. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi
korelasi antara variabel independen. Menurut Imam Ghozali 2007:91 identifikasi keberadaan multikolinearitas dapat dilihat:
1. Nilai tolerance
2. Lawannya variance inflation factor VIF
Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Dalam pengertian sederhana setiap
variabel independen menjadi variabel dependen terikat dan diregresikan terhadap independen lainnya. Tolerance mengukur variabilitas variabel
independen lainnya. Jadi nilai tolerance yang rendah sama dengan nilai VIF tinggi karena VIF = 1tolerance. Nilai cotoff yang umumnya dipakai untuk
menunjukkan adanya multikolinearitas adalah nilai tolerance 0.10 atau sama dengan nilai VIF 10.
c. Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan lain Ghozali, 2007:105.
Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas. Dasar analisisnya adalah:
1. Jika ada pola tertentu, seperti titik- titik poin- poin yang ada membentuk
suatu pola tertentu dan teratur bergelombang, melebar kemudian menyempit, maka telah terjadi heteroskedastisitas.
48
2. Jika tidak ada pola jelas, serta titik- titik menyebar diatas dan dibawah
angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas. d.
Uji Autokorelasi Uji Autokorelasi merupakan korelasi antara anggota dalam data runtun
waktu time series atau antara space untuk data crossection. Menurut Imam Ghozali 2007:95 uji Autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model
regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 sebelumnya. Jika terjadi korelasi,
maka dinamakan ada problem autokorelasi. dalam penelitian ini menggunakan uji Durbin-Watson DW test.
3.5.4 Pengujian Hipotesis Penelitian
