Uji Validitas dan Reliabilitas

40 kemampuan variabel independent sebagai prediktor variabel dependent. Pengujian multikolinearitas dilakukan dengan cara melihat nilai VIF regresi jika nilai VIF variabel independent lebih besar dari 10 maka dapat disimpulkan bahwa variabel tersebut mempunyai hubungan linier yang sangat kuat dengan variabel bebas lain. Adapun untuk menghilangkan multikolinearitas adalah dengan menghilangkan variabel bebas tersebut dari persamaan regresi. b. Heteroskedastisitas Heteroskedastisitas menunjukan bahwa variasi variabel tidak sama untuk semua pengamatan. Pada Heteroskedastisitas kesalahan yang terjadi tidak random, tetapi menunjukan hubungan yang sistematis sesuai dengan besarnya satu atau lebih variabel. Heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual atau pengamatan kepengamatan lainnya, jika varian residual dan satu pengamatan kepengamatan lainnya tetap maka disebut homokedastisitas dan jika berbeda disebut Heteroskedastisitas. Model regresi yang baik yang homokedastisitas dan tidak terjadi Heteroskedastisitas. Untuk mengetahui ada atau tidaknya Heteroskedastisitas ada beberapa cara yaitu : 1 Melihat grafik plot antara nilai prediksi variabel terikat ZPRED dengan residualnya SRESID. Deteksi ada tidaknya 41 Heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot antara SRESID dan ZPRED dimana sumbu Y adalah Y yag telah diprediksi dan sumbu X adalah residual Y prediksi – Y sesungguhnya. 2 Dasar analisis, jika ada pola tertentu sperti titik-titik yang membentuk pola yang teratur bergelombang, melebar, kemudian menyempit. Maka, mengidindikasikan telah terjadi Heteroskedastisitas. Jika tidak ada pola yang jelas secara titik-titik menyebar diatas nol pada sumbu Y, maka tidak terjadi Heteroskedastisitas.

4. Analisis Regresi Linear Berganda

Analisis regresi linear berganda digunakan oleh peneliti, bila peneliti bermaksud meramalkan bagaimana keadaan variabel dependen Y, bila dua atau lebih variabel independen sebagai faktor prediktor dimanipulasi. Jadi analisis regresi berganda akan dilakukan bila jumlah variabel independen minimal dua Sugiyono, 2007:277. Model persamaan regresi secara umum berbentuk sebagai berikut: Y = a + b1X1+ b2X2+b3X3+ e Dimana: Y = keputusan pembelian A = bilangan konstanta intercept regresi b1X1 = koefisien regresi X1 celebrity endorser

Dokumen yang terkait

Analisis pengaruh pemanfaatan endoser, brand image, dan trust/kepercayaan konsumen terhadap keputusan pembelian suatu produk: ( studi kasus pada mahasiswa UIN Jakarta konsumen tolak angin cair )

1 4 160

The influence of celebrity endorce, brand image, and consumer perception toward the decision of buying lifebuoy soap: case study in Budi Luhur University

0 3 146

Analisis Pengaruh Iklan Televisi, Celebrity Endorser, Kualitas Produk dan Citra Merek terhadap Keputusan Pembelian pada Produk Kosmetik Berlabel "Wardah" (Studi Kasus pada Mahasiswa UIN Syarif Hidayatullah Jakarta)

1 19 179

Korelasi kemampuan akademik mahasiswa terhadap penyelesaian studi di program studi pendidikan fisika

0 6 65

Analisis Pengaruh Celebrity Endorser, Tujuan Iklan dan Kualitas Produk Terhadap Minat Beli Tolak Angin Cair (Studi Kasus Pada Mahasiswa UIN Syarif Hidayatullah Jakarta)

0 9 146

ANALISIS CELEBRITY ENDORSER, BRAND IMAGE DAN PENGARUHNYA TERHADAP KEPUTUSAN PEMBELIAN KONSUMEN Analisis Celebrity Endorser, Brand Image Dan Pengaruhnya Terhadap Keputusan Pembelian Konsumen Sepeda Motor Merek Yamaha Di Surakarta.

2 10 12

ANALISIS CELEBRITY ENDORSER, BRAND IMAGE DAN PENGARUHNYA TERHADAP KEPUTUSAN PEMBELIAN Analisis Celebrity Endorser, Brand Image Dan Pengaruhnya Terhadap Keputusan Pembelian Konsumen Sepeda Motor Merek Yamaha Di Surakarta.

0 2 15

PENGARUH CELEBRITY ENDORSER BRAND IMAGE

0 0 25

STRATEGI PEMILIHAN CELEBRITY ENDORSER PR

0 0 13

PENGARUH BRAND IMAGE DAN CELEBRITY ENDORSER TERHADAP KEPUTUSAN PEMBELIAN (Survei pada Konsumen Produk Makobu Cake Kota Malang)

0 2 10