3.7.3 Koefisien Determinasi R
2
Dalam uji regresi linier berganda ini dianalisis pula besarnya koefisien determinasi R
2
. Keseluruhan R
2
digunakan untuk mengukur ketepatan yang paling baik dari analisis linier berganda. Jika R
2
yang diperoleh mendekati 1 maka dapat dikatakan semakin kuat model tersebut menerangkan variabel bebas terhadap variabel
terikat. Sebaliknya jika R
2
mendekati 0 nol maka semakin lemah variabel-variabel bebas menerangkan variable terikat.
Selain melakukan uji F dan uji t, perlu juga dicari besarnya koefisien determinasi R
2
parsial untuk masing-masing variabel bebas. Menghitung R
2
digunakan untuk mengetahui sejauh mana sumbangan dari masing-masing variabel bebas, jika variabel lainnya konstan terhadap variabel terikat. Semakin besar variasi
sumbangannya terhadap variabel terikat.
3.8 Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik dimaksudkan untuk mengetahui apakah model regresi linier ganda yang digunakan untuk menganalisa dalam penelitian memenuhi asumsi klasik
atau tidak. Model regresi yang baik harus memenuhi asumsi klasik. Adapun pengujian asumsi klasik meliputi:
3.8.1 Uji Normalitas
Tujuan uji normalitas adalah untuk mengetahui apakah data yang ada mengikuti atau mendekati distribusi normal, yaitu distribusi dengan bentuk lonceng
bell shaped atau tidak. Data yang baik adalah data yang mempunyai pola distribusi normal, yang terlihat dari sebaran data yang bergerombol di sekitar garis uji dan tidak
ada data yang terletak jauh dari sebaran data.
3.8.2 Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas dilakukan untuk melihat apakah pada model regresi ditemukan korelasi antar variabel bebas. Untuk mendeteksi apakah model regresi
linier mengalami multikolinieritas dapat diperiksa menggunakan Variance Inflation Factor VIF untuk masing-masing variabel independen, yaitu jika suatu variabel
independen mempunyai nilai VIF10 berarti telah menjadi multikolinieritas. Sedangkan suatu variabel independen dikatakan tidak terjadi multikolinieritas apabila
nilai toleransi lebih besar dari 0.1 dan VIF 10 Ghozali 2006:96. Pengujian ini dilakukan dengan alat bantu program SPSS Windows Release 16.
3.8.3 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas berguna untuk mengetahui apakah model regresi terjadi ketidaksamaan varians. Jika terjadi kesamaan varians dinamakan
homokedastisitas. Untuk menguji heteroskedastisitas dapat diketahui dari nilai signifikansi korelasi Rank Spearman antara masing-masing variabel independen
dengan residualnya. Data dianalisis dengan menggunakan program SPSS Statistical Product and Service Solution. Dalam penelitian ini uji heteroskedastisitas dilakukan
dengan melihat grafik plot antara nilai prediksi variabel terikat dependen yaitu
ZPRED dengan residualnya SPESID. Deteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot.
3.8.4 Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode tertentu pada periode
sebelumnya. Uji autokorelasi ditentukan dengan uji Durbin Watson. Menurut Ghozali 2006:99 kriteria apabila tidak terjadi problem autokorelasi yaitu jika nilai DW test
du dan DW test 4-du.
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1 Analisis Deskriptif Presentase
Analisis jawaban responden pada setiap pertanyaan dimaksudkan untuk mengetahui seberapa jauh jawaban responden atas pertanyaan pada kuesioner.
Analisis juga untuk mengetahui berapa besar persentase jawaban responden pada setiap alternatif jawaban yang ada.
Dalam penelitian ini akan dibahas mengenai deskripsi data masing-masing variabel penelitian dan pengaruh 4 variabel bebas yaitu harga X
1
, promosi X
2
, persediaan produk X
3
dan ketidakpuasan layanan X
4
dengan satu variabel dependen brand switching Y.
4.1.1 Variabel Harga
Pada variabel deskriptif harga, penilaian dilakukan dengan 3 indikator dengan 6 pertanyaan, diantaranya adalah harga jual, kesesuaian harga, perbandingan harga.
Berikut adalah tabel deskriptif harga pada tabel 4.1.
Tabel 4.1 Deskriptif Persentase Variabel Harga
Interval Persen Kriteria
Frekuensi Persentasi Rata-rata
klasikal 81,26 - 100
Sangat Tinggi 31
31 67,56
62,51 - 81,25 Tinggi
24 25
43,76 - 62,50 Rendah
27 27
25 - 43,75 Sangat Rendah
17 17
Jumlah 98
100 Tinggi
Sumber: data penelitian 2011, yang diolah
82
Kategori