Hasil Uji Asumsi Klasik

Tabel V.12 Hasil Uji Reliabilitas Persepsi Konsumen Reliability Statistics Cronbachs Alpha N of Items .749 7 Sumber : Data primer diolah Berdasarkan Tabel V.12, dapat disimpulkan bahwa instrumen variabel persepsi konsumen dapat dikatakan reliabel karena nilai Cronbach’s Alpha variabel persepsi konsumen sebesar 0,749, lebih besar dari 0,60 0,749 0,60. Tabel V.13 Hasil Uji Reliabilitas Keputusan Pembelian Reliability Statistics Cronbachs Alpha N of Items .749 6 Sumber : Data primer diolah Berdasarkan Tabel V.13, dapat disimpulkan bahwa instrumen variabel keputusan pembelian dapat dikatakan reliabel karena nilai Cronbach’s Alpha variabel keputusan pembelian sebesar 0,749, lebih besar dari 0,60 0,749 0,60.

C. Hasil Uji Asumsi Klasik

1. Hasil Uji Normalitas Metode yang digunakan untuk melakukan uji normalitas dalam penelitian ini adalah dengan Kolmogrov Smirnov, suatu data dinyatakan normal jika nilai Asymp. Sig. 2-tailed 0,05. Selain itu, normal atau tidaknya distribusi suatu data dapat dilihat dari grafik Normal P -P P lot of Regression Standardized Residual . Suatu distribusi data dapat dikatakan normal jika titik pada grafik Normal P -P P lot of Regression Standardized Residual membentuk pola menyebar disekitar garis diagonal dan mengukuti garis diagonal. Program aplikasi yang digunakan dalam uji normalitas ini adalah SPSS 16.0. Berikut ini adalah hasil dari uji normalitas: Tabel V.14 Hasil Uji Normalitas One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 100 Normal Parameters a Mean .0000000 Std. Deviation 2.13068454 Most Extreme Differences Absolute .074 Positive .041 Negative -.074 Kolmogorov-Smirnov Z .737 Asymp. Sig. 2-tailed .650 a. Test distribution is Normal. Sumber : Data primer diolah Berdasarkan Tabel V.14, jika dilihat dari nilai Asymp.Sig. 2-tailed sebesar 0,650 0,05, artinya data berdistribusi normal. PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI Gambar V.1 Hasil Uji Normalitas Sumber : Data primer diolah Berdasarkan grafik Normal P -P P lot of Regression Standardized Residual pada Gambar V.1, terjadi penyebaran titik disekitar garis diagonal dan mengikuti garis diagonal. Sehingga, dapat disimpulkan bahwa data berdistribusi normal. 2. Uji Multikolinieritas Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah hubungan antar variabel independen memiliki masalah multikorelasi atau tidak. Multikolinieritas adalah korelasi yang sangat tinggi atau sangat rendah yang terjadi pada hubungan di antara variabel independen Sarjono Julianata, 2011. Uji multikolinieritas dilakukan menggunakan aplikasi SPSS 16.0 dan hasil yang diperoleh adalah sebagai berikut: Tabel V. 15 Hasil Uji Multikolinieritas Coefficients a Model Collinearity Statistics Tolerance VIF 1 Keluarga .921 1.086 Kelompok_Referensi .822 1.216 Persepsi .857 1.166 a. Dependent Variable: Keputusan_Pembelian Sumber : Data primer diolah Dari hasil uji multikolinieritas di atas, diperoleh output nilai VIF nilai VIF variabel keluarga sebesar 1,086; nilai VIF variabel kelompok referensi sebesar 1,216; dan nilai VIF variabel persepsi konsumen sebesar 1,166 10, maka dapat diketahui bahwa antar variabel independen tidak terjadi masalah multikolinieritas. 3. Uji Heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas memiliki kriteria jika data hasil pengujian heteroskedastisitas membentuk titik menyebar secara acak, baik di bagian atas angka nol atau di bagian bawah angka nol pada tabel scatterplot maka dapat dikatakan tidak terjadi heteroskedastisitas dalam model regresi. Sebaliknya, jika data hasil pengujian heteroskedastisitas tidak membentuk titik menyebar secara acak, maka bisa dikatakan terjadi heteroskedastisitas dalam penelitian ini. Berikut adalah hasil uji heteroskedastisitas mennggunakan aplikasi SPSS 16.0: PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI Gambar V.2 Scatterplot Heteroskedastisitas Sumber: Data primer diolah Berdasarkan Gambar V.2, diperoleh hasil berupa data berbentuk grafik dengan titik-titik menyebar secara acak, baik di bagian atas angka nol atau di bagian bawah angka nol, sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskesdastisitas dalam model regresi ini. Artinya, data di atas menunjukkan bahwa varians sama untuk semua pengamatan atau observasi.

D. Hasil Analisis Data