Analisis Regresi Linear Berganda

Tabel 4.11 Hasil Uji Multikolinearitas Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Toleranc e VIF 1Constant 3,31 1 3,166 1,04 6 ,30 1 BrandImage ,341 ,262 ,203 1,30 3 ,19 9 ,460 2,174 Price ,561 ,198 ,451 2,83 ,00 7 ,441 2,267 Lifestyle ,211 ,250 ,108 ,843 ,40 3 ,681 1,469 a. Dependent Variable : KeputusanPembelian Dari Tabel 4.11 memperlihatkan bahwa nilai VIF X 1 2.174, X 2 2,267, dan X 3 1.469 10 maka tidak terjadi Multikolinieritas. Dan dari nilai Tolerance X 1 0,460, X 2 0,441, dan X 3 0,681 0,1 maka tidak terjadi multikolinieritas.

4.2.3 Analisis Regresi Linear Berganda

Analisis regresi linear berganda berfungsi untuk mengetahui pengaruh variabel bebas independent variable yaitu Brand Image , Price, , dan Lifestyle , terhadap variabel terikat dependent variable yaitu Keputusan Pembelian Y. Analisis regresi linier berganda dalam penelitian ini menggunakan software SPSS versi 18.00 for windows. Perhitungan persamaan regresi linear berganda adalah sebagai berikut : Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 + b 3 X 3 + e Universitas Sumatera Utara Analisis regresi linear berganda dalam penelitian ini menggunakan program SPSS versi 18.00 yang dapat dilihat pada tabel berikut ini: Tabel 4.12 Hasil Regresi Linear Berganda Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. B Std. Error Beta 1 Constant 3,311 3,166 1,046 ,301 Brand Image ,341 ,262 ,203 1,303 ,199 Price ,561 ,198 ,451 2,830 ,007 Lifestyle ,211 ,250 ,108 ,843 ,403 a. Dependent Variable: KeputusanPembelian Sumber: Hasil Pengolahan Data Primer Kuesioner, SPSS Versi 18.00, 2015 Dari Tabel 4.12 diketahui kolom Unstandardized Coefficients pada bagian b diperoleh nilai b 1 Brand Image sebesar 0,341, nilai b 2 Price 0,561, nilai b 3 Lifestyle 0,211 dan nilai konstanta a adalah 3,311 maka diperoleh persamaan regresi linier berganda sebagi berikut: Y = 3,311 + 0,341 + 0,561 + 0,211 + e Persamaan regresi linier berganda tersebut dapat diuraikan sebagai berikut: a. Konstanta a = 3,311, artinya jika variabel bebas yaitu Brand Image, Price, dan Lifestyle tetap, maka akan tetap ada 3,311 satuan Keputusan Pembelian iPhone pada Mahasiswa Kedokteran Methodist Medan. b. Koefisien regresi X 1 b 1 = 0,341, artinya jika faktor Brand Image meningkat sebesar satu satuan maka Keputusan Pembelian iPhone pada Mahasiswa Kedokteran Methodist Medan akan bertambah 0,341 satuan. Variabel Brand Image X1 tidak berpengaruh dan tidak signifikan, ini dapat Universitas Sumatera Utara dilihat dari nilai signifikan sebesar 0,199 yang lebih besar dari nilai alphaprobabilitas 0,199 0,01. c. Koefisien regresi X 2 b 2 = 0,561, artinya jika variabel Price meningkat sebesar satu satuan maka Keputusan Pembelian iPhone pada Mahasiswa Kedokteran Methodist Medan akan bertambah 0,561 satuan. Variabel Price X2 berpengaruh positif dan signifikan terhadap keputusan membeli iPhone, ini dapat dilihat dari nilai signifikan sebesar 0,007 yang lebih kecil dari nilai alphaprobabilitas 0,007 0,01. d. Koefisien regresi X 3 b 3 = 0,211, artinya jika variabel Lifestyle meningkat sebesar satu satuan maka Keputusan Pembelian iPhone pada Mahasiswa Kedokteran Methodist Medan akan bertambah 0,211 satuan. Variabel Lifestyle X3 tidak berpengaruh dan tidak signifikan terhadap Keputusan pembelian iPhone, ini dapat dilihat dari nilai signifikan sebesar 0,403 yang lebih besar dari nilai alphaprobabilitas 0,403 0,01.

4.2.3.1 Koefisien Determinasi R

2 Koefisien determinasi menunjukkan besar kecilnya kontribusi pengaruh variabel bebas Brand Image X 1 , Price X 2 , dan Lifestyle X 3 terhadap variabel terikat Keputusan Pembelian Y , dimana 0 ≤ ≤ 1. Bila nilai semakin mendekati nilai 1 maka menunjukkan semakin kuatnya hubungan variabel bebas terhadap variabel terikat. Dan sebaliknya, jika determinan semakin kecil atau mendekati nol, maka pengaruh pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat semakin lemah. Universitas Sumatera Utara Hasil pengolahan dari analisis regresi linier berganda dapat dilihat pada tabel 4.13 berikut ini: Tabel 4.16 Koefisien Determinasi R 2 Model Summary a. Predictors: Constant, Lifestyle, BrandImage, Price b. Dependent Variabel: Keputusan Pembelian Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 ,680 a ,463 ,429 2,68488 Sumber: Hasil pengolahan SPSS 18.00 for windows 2015 Tabel 4.16 menunjukkan bahwa: a. R = 0,680 berarti hubungan variabel Brand Image, Price, dan Lifestyle terhadap Keputusan Pembelian iPhone sebesar 68,0. Artinya memiliki hubungan yang erat. Semakin besar R berarti hubungan semakin erat. Untuk memastikan tipe hubungan antar variabel dapat dilihat pada tabel berikut: Tabel 4.17 Hubungan antar Variabel Nilai Interpretasi 0,0 – 0,19 Sangat Tidak Erat 0,2 – 0,39 Tidak Erat 0.4 – 0,59 Cukup Erat 0,6 – 0,79 Erat 0,8 – 0,99 Sangat Erat Sumber : Situmorang 2014:170 b. R Square sebesar 0,463 berarti 46,3 faktor-faktor Keputusan Pembelian iPhone pada Mahasiswa Kedokteran Methodist Medan dapat dijelaskan oleh Universitas Sumatera Utara Brand Image , Price dan Lifestyle. Sedangkan sisanya 53,7 dapat dijelaskan oleh faktor-faktor lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini. c. Ajusted R Square sebesar 0,429 berarti 42,9 faktor-faktor Keputusan Pembelian Konsumen dapat dijelaskan oleh Brand Image, Price, dan Lifestyle. Sedangkan sisanya 57,1 dapat dijelaskan oleh faktor-faktor lain yang tidak diteliti oleh peneliti lain. d. Standard Error of Estimated adalah 2,68488, semakin kecil standar deviasi berarti model semakin baik.

4.2.4 Uji Hipotesis