69
Nilai koefisien regresi variabel produk X1 sebesar 0,188 mempunyai arti bahwa jika nilai variabel produk meningkat sebesar satu
point, sementara variabel independen lainnya dalam keadaan tetap, maka nilai keputusan berbelanja Y akan meningkat sebesar 0,188.
Nilai koefisien regresi variabel harga X2 sebesar 0,185 mempunyai arti bahwa jika nilai variabel harga meningkat sebesar satu
point, sementara variabel independen lainnya dalam keadaan tetap, maka nilai keputusan berbelanja Y akan meningkat sebesar 0,185.
Nilai koefisien regresi variabel lokasi X3 sebesar 0,267 mempunyai arti bahwa jika nilai variabel lokasi meningkat sebesar satu
point, sementara variabel independen lainnya dalam keadaan tetap, maka nilai keputusan berbelanja Y akan meningkat sebesar 0,267.
Nilai koefisien regresi variabel pelayanan X4 sebesar 0,163 mempunyai arti bahwa jika nilai variabel pelayanan meningkat sebesar
satu point, sementara variabel independen lainnya dalam keadaan tetap, maka nilai keputusan berbelanja Y akan meningkat sebesar 0,163.
E. Uji Asumsi Klasik
Uji ini dimaksudkan untuk mengetahui apakah model regresi linier berganda yang digunakan dalam penelitian ini telah memenuhi asumsi
klasik atau tidak. Uji asumsi klasik meliputi:
70
1. Uji Normalitas Data
Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi data normal atau mendekati normal. Pengujian normalitas dapat dilihat dari grafik
probability plot . Apabila variabel berdistribusi normal, maka penyebaran
plot akan berada di sekitar dan di sepanjang garis 45 derajat. Gambar 6. Pola Penyebaran Plot
Hasil perhitungan normalitas data dengan SPSS 12 pada gambar di atas menunjukkan bahwa penyebaran plot berada di sekitar dan
sepanjang garis 45 derajat, dengan demikian menunjukkan bahwa data- data variabel penelitian berdistribusi normal.
2. Uji Multikolinearitas
Uji ini digunakan untuk mengetahui apakah antara variabel indenpenden yang terdapat dalam model memiliki hubungan yang
sempurna. Deteksi adanya multikolinearitas dapat dilihat dengan menghitung nilai VIF dan nilai tolerance. Jika nilai VIF kurang dari 10
0.0 0.2
0.4 0.6
0.8 1.0
Observed Cum Prob
0.0 0.2
0.4 0.6
0.8 1.0
Expec ted Cum Prob
Dependent Variable: Keputusan Berbelanja Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual
71
dan nilai tolerance lebih dari 0,1 maka model dapat dikatakan terbebas dari multikolinearitas. Hasil pengujian menunjukkan sebagai berikut:
Tabel 17. Nilai VIF dan Tolerance.
Dari tabel di atas menunjukkan nilai VIF masing-masing variabel kurang dari 10, dan nilai tolerance lebih dari 0,1. Maka dapat
disimpulkan bahwa model ini terbebas dari multikolinearitas. 3.
Uji Heteroskedastisitas Untuk mendeteksi ada tidaknya heteroskedastisitas pada suatu
model dapat dilihat dari pola gambar Scatter Plot. Analsis pada gambar Scatter Plot
yang menyatakan model regresi linear berganda tidak terdapat heteroskedastisitas jika :
1 Titik-titik data menyebar di atas dan di bawah atau di sekitar nol.
2 Titik-titik data tidak mengumpul hanya di atas atau di bawah saja.
3 Penyebaran titik-titik data tidak boleh membentuk pola
bergelombang melebar kemudian menyempit dan melebar kembali. 4
Penyebaran titik-titik data sebaiknya tidak berpola.
Coefficients
a
,836 1,196
,977 1,024
,598 1,673
,663 1,509
Produk Harga
Lokasi Pelayanan
Model 1
Tolerance VIF
Collinearity Statistics
Dependent Variable: Keputusan Berbelanja .
72
Hasil pengujian menunjukkan gambar sebagai berikut: Gambar 7. Pola Scatterplot
Dari gambar di atas menunjukkan titik-titik data menyebar di atas dan di bawah atau di sekitar angka nol. Titik-titik data tidak mengumpul
hanya di atas atau di bawah saja. Penyebaran titik-titik data tidak membentuk pola bergelombang melebar kemudian menyempit dan
melebar kembali dan Penyebaran titik-titik data tidak berpola. Maka dapat disimpulkan model tersebut tidak terdapat heteroskedastisitas.
F. Uji Hipotesis
