3.9 Metode Analisis Data
3.9.1 Uji Normalitas
Tujuan uji normalitas adalah ingin mengetahui apakah distribusi sebuah data mengikuti atau mendekati distribusi normal, yakni distribusi data dengan
bentuk lonceng. Data yang baik adalah data yang mempunyai pola seperti distribusi normal, yakni distribusi data tersebut tidak menceng ke kiri atau ke
kanan. Dengan adanya tes normalitas, maka hasil penelitian dapat digeneralisasikan pada populasi.
1. Pendekatan Histogram
Untuk menguji normalitas data dapat dilihat dengan kurva normal. Kurva normal yaitu kurva yang memiliki ciri-ciri khusus, salah satu diantaranya
adalah bahwa mean, mode, dan median pada tempat yang sama. Jika ketiganya tidak terletak pada satu tempat maka kurva tersebut juling ke kiri atau ke
kanan. Ukuran kemiringan puncak tersebut dikenal dengan nama “kemiringan kurva” atau “kemencengan kurva” skewness.
2. Pendekatan Grafik
P-P Plot akan membentuk plot antara nilai-nilai teoritis sumbu X melawan nilai-nilai yang didapat dari sampel Y. Apabila plot dari keduanya berbentuk
linear dapat didekati oleh garis lurus, maka hal ini merupakan indikasi bahwa residual menyebar normal. Bila pola-pola titik yang terletak selain di ujung-
ujung plot masih berbentuk linear, meskipun ujung-ujung plot agak menyimpang dari garis lurus, dapat dikatakan bahwa sebaran data dalam hal
ini residual adalah menyebar normal.
3. Pendekatan Kolmogorov-Smirnov
Untuk memastikan apakah data di sepanjang garis diagonal berdistribusi normal, maka dilakukan uji kolmogorov-smirnov 1 sample KS dengan
melihat data residualnya apakah berdistribusi normal atau tidak. Ada dua cara pengambilan keputusan:
a. Apabila nilai Asymp. Sig. 2-tailed di atas nilai signifikan 0,05, maka
variabel residual berdistribusi normal. b.
Apabila nilai Kolmogorov-Smirnov Z lebih kecil dari 1,97 berarti tidak ada perbedaan antara distribusi teoritik dan distribusi empiris atau dengan
kata lain data dikatakan normal.
3.9.2 Analisis Regresi Linear Sederhana
Analisis regresi digunakan untuk melihat pengaruh satu variabel independen X terhadap satu variabel dependen Y. Dalam hal ini melihat
pengaruh iklan televisi Pokkits terhadap keputusan pembelian. Analisis regresi digunakan untuk mengetahui bagaimana variabel dependen dapat diprediksikan
melalui variabel independen secara individual. Dampak dari penggunaan analisis regresi dapat digunakan untuk memutuskan apakah naik dan menurunnya variabel
dependen dapat dilakukan melalui menaikkan dan menurunkan keadaan variabel independen, atau untuk meningkatkan keadaan variabel dependen dapat dilakukan
dengan meningkatkan variabel independen sebaliknya Situmorang dan Lutfi, 2011: 145. Rumus dari regresi sederhana adalah:
Y =
α
+
ß
X
α =
Konstanta, yakni besaran yang tidak berubah
ß =
Slope parameter, misalnya kenaikan X sebesar satu satuan akan meningkatkan Y sebesar
ß.
X = Iklan Y = Keputusan Pembelian
3.9.3 Uji Hipotesis