memiliki kecenderungan yang sangat tinggi terhadap proses keputusan pembelian kripik paru UMKM.
4.1.4. Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik dapat dilakukan agar model regresi yang digunakan dapat memberikan hasil yang representatif. Hal tersebut dilakukan untuk
memperoleh model ananlisis yang tepat. Model analisis regresi mensyaratkan uji asumsi terhadap data.
4.1.4.1. Uji Multikolinearitas
Uji ini bertujuan untuk mengetahui antara variabel independen yang satu dengan independen yang lain dalam regresi saling berhubungan secara
sempurna atau mendekati sempurna.
Tabel 4.1.4.1. Hasil Uji Multikolineritas
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Correlations
Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Zero-order Partial Part Tolerance VIF
1 Constant 8.989
3.196 2.813 .006
Kemasan .607 .102
.450 5.975 .000 .602
.485 .406 .814 1.229
Harga .730
.234 .227 3.115 .002
.432 .278 .212
.867 1.153 Promosi
.686 .235
.217 2.924 .004 .445
.262 .199 .838 1.194
Sumber: Data Primer diolah SPSS, 2013. Berdasarkan dari tabel 4.1.4.1. menunjukkan bahwa untuk variabel
kemasan, harga dan promosi besar nilai tolerancen lebih besar dari nilai batas yang ditentukan sebesar 0,10. Sedangkan untuk nilai Variance
Inflaction Factor VIF menunjukkan angka di bawah 10, Sehingga
ketiga variabel yaitu variabel kemasan, harga dan promosi terhadap
proses keputusan pembelian konsumen tidak mempunyai persoalan multikolinieritas karena telah memenuhi persyaratan ambang toleransi
dan nilai VIF.
4.1.4.2. Uji Heteroskedastisitas
Untuk menguji heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan mengamati grafik scatterplot dengan pola titik-titik yang menyebar di atas dan di
bawah sumbu Y. Berikut ini akan disajikan hasil pengolahan menggunakan program
SPSS 17 :
Gambar: 1 grafik scatterplot. Sumber: Data Primer diolah SPSS, 2013
Pada grafik scatterplot terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak serta tersebar baik di atas maupun dibawah angka nol pada sumbu Y. Hal
ini dapat disimpulkan tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi ini.
Ghozali 2011:142, Glejser mengusulkan untuk meregres nilai absolut residual terhadap variabel variabel dependen dengan persamaan regresi:
│Ut│= α + βXt + vt Jika variabel independen signifikan secara statistik mempengaruhi
variabel dependen, maka ada indikasi terjadi heteroskedastisitas. Hal ini terlihat dari probabilitas signifikansinya di atas tingkat kepercayaan 5.
Tabel 4.1.4.2. Hasil Uji Heteroskedastisitas
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
-1.875 1.878
-.999 .320
Kemasan .019
.060 .032
.326 .745
Hraga .241
.138 .168
1.749 .083
Promosi .205
.138 .145
1.486 .140
Sumber: Data Primer diolah SPSS, 2013. Hasil tampil SPSS kemasan, harga dan promosi memiliki nilai
signifikan 0,745;0,083 dan 0,140 yang kesemuanya di atas 0,05. berarti tidak terdapat heteroskedastisitas dalam model ini. Dengan kata lain semua
variable dependen yang dapat dalam model ini memiliki sebaran varian yang sama homogen.
4.1.4.3. Uji Autokorelasi
Kategori