menggunakan bantuan
computer program
SPSS19.00 for
windows Hasil uji prasyarat analisis disajikan berikut ini.
a. Uji Normalitas
Pengujian normalitas adalah pengujian tentang kenormalan distribusi data Santosa dan Ashari, 2005. Dalam penelitian ini,
menggunakan Uji Kolmogrov-smirnov dengan hasil sebagai berikut:
Tabel 16. Hasil Uji Normalitas Variabel
Signifikansi Keteranga
Citra Merek 0,122
Normal Kesadaran Merek
0,60 Normal
Kualitas Produk 0,225
Normal Keputusan Pembelian
0,374 Normal
Sumber: Data Primer 2016 Hasil uji normalitas menunjukkan bahwa semua variabel
penelitian mempunyai nilai signifikansi lebih besar dari 0,05 pada sig0,05, sehingga dapat disimpulkan bahwa data
penelitian berdistribusi normal.
b. Uji Linieritas
Tujuan uji linieritas adalah untuk mengetahui hubungan antara variabel bebas dan variabel terikat linier atau tidak
Ghozali, 2011:166. Kriteria pengujian linieritas adalah jika nilai signifikasi lebih besar dari 0,05, maka hubungan antara
variabel bebas dan variabel terikat adalah linier. Hasil rangkuman uji linieritas disajikan berikut ini.
Tabel 17. Hasil Uji Linieritas Variabel
Sig Keterang
an Citra Merek
0,104 Linier
Kesadaran Merek 0,80
Linier Kualitas Produk
0,275 Linier
Sumber : Data primer 2016 Hasil uji linieritas pada tabel di atas dapat diketahui
bahwa semua variabel memiliki nilai signifikansi yang lebih besar dari 0,05 sig0,05, hal ini menunjukkan bahwa semua
variabel penelitian adalah linier.
c. Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas dilakukan untuk mengetahui besarnya interkolerasi antar variabel bebas dalam penelitian
ini. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan terdapat masalah multikolinieritas Ghozali, 2011: 105. Untuk mendeteksi ada
tidaknya multikolinieritas dapat dilihat pada nilai tolerance dan VIF. Apabila nilai toleransi di atas 0,1 dan nilai VIF di
bawah 10 maka tidak terjadi multikolinieritas. Hasil uji multikolinieritas untuk model regresi pada penelitian ini
disajikan pada tabel di bawah ini:
Tabel 18. Hasil Uji Multikolinieritas Variabel
Tolera VIF
Kesimpulan
Citra Merek 0,774
1,293 Non Multikolinieritas
Kesadaran Merek 0,840 1,191
Non Multikolinieritas Kualitas Produk
0,757 1,321
Non Multikolinieritas Sumber: Data Primer 2016
Dari tabel di atas terlihat bahwa semua variabel mempunyai nilai toleransi di atas 0,1 dan nilai VIF di bawah
10, sehingga dapat disimpulkan bahwa model regresi pada penelitian ini tidak terjadi multikolinierita.
d. Uji Heteroskedastisitas