d. Variabel Pemasaran Langsung dan Digital
Seluruh butir pernyataan variabel pemasaran langsung dan digital dinyatakan valid karena r
hitung
r
tabel
. e.
Variabel Minat Beli Butir pernyataan MB2 variabel minat beli dinyatakan tidak valid
karena r
hitung
r
tabel
sehingga tidak dapat digunakan dalam penelitian. Sementara butir pernyataan lainnya dianggap valid karena r
hitung
r
tabel
.
1. Uji Reliabilitas
Alpha Cronbach ’s merupakan metode uji reliabilitas yang digunakan
dalam penelitian ini. Di dalam Alpha Cronbach’s, suatu instrumen
penelitian dapat dinyatakan lolos uji reliabilitas jika Alpha Cronbach’s
0.6. Tabel V.4 Hasil Uji Reliabilitas Variabel Penelitian
Variabel Cronbach’s Alpha
Jumlah Butir Pernyataan
Sebelum Sesudah
Sebelum Sesudah
P .792
.775 9
8 H
.710 -
4 4
PP .735
- 4
4 PLD
.756 -
5 5
MB .844
.804 7
6 Sumber: Data Primer 2017
Berdasarkan tabel V.4 dapat disimpulkan: a.
Variabel Produk Variabel produk dinyatakan reliabel karena
Cronbach’s Alpha variabel produk lebih besar dari 0.60 yaitu 0.792 dengan delapan
butir pernyataan. b.
Variabel Harga Variabel harga dinyatakan reliabel karena
Cronbach’s Alpha variabel harga lebih besar dari 0.60 yaitu 0.710 dengan empat butir
pernyataan. c.
Variabel Promosi Penjualan Variabel promosi penjualan dinyatakan reliabel karena
Cronbach’s Alpha variabel promosi penjualan lebih besar dari 0.60 yaitu 0.735 dengan empat butir pernyataan.
d. Variabel Pemasaran Langsung dan Digital
Variabel pemasaran langsung dan digital dinyatakan reliabel karena
Cronbach’s Alpha variabel pemasaran langsung dan digital lebih besar dari 0.60 yaitu 0.756 dengan lima butir pernyataan.
e. Variabel Minat Beli
Variabel minat beli dinyatakan reliabel karena Cronbach’s Alpha
variabel minat beli lebih besar dari 0.60 yaitu 0.844 dengan enam butir pernyataan.
2. Analisis Uji Asumsi Klasik
a. Uji Normalitas
Uji normalitas dilakukan dengan menggunakan Kolmogrov- Smirnov of Fit Test uji K-S. Uji normalitas dilakukan untuk
menemukan apakah nilai residual terdistribusi normal atau tidak, karena salah satu syarat model regresi linier berganda yang baik
adalah nilai residual terdistribusi normal. Syarat dari uji normalitas adalah nilai signifikansi uji K-S 0.05 dan jika dilakukan uji P-P Plot
maka persebaran titik-titik akan mengikuti garis. Tabel V.5 Hasil Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 30
Normal Parameters
a
Mean .0000000
Std. Deviation 2.35557974
Most Extreme Differences
Absolute .109
Positive .109
Negative -.064
Kolmogorov-Smirnov Z .595
Asymp. Sig. 2-tailed .871
Sumber: Data Primer 2017 PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
Grafik V.5 P-P Plot Uji Normalitas
Sumber: Data Primer 2017 Berdasarkan tabel V.9 dapat disimpulkan bahwa nilai residual
yang terdapat dalam variabel penelitian terdistribusi dengan normal karena angka signifkansi uji K-S lebih besar dari 0.05 yaitu 0.840.
Berdasarkan grafik V.5 dapat disimpulkan bahwa nilai residual yang terdapat dalam variabel penelitian terdistribusi dengan normal
karena persebaran data mengikuti garis P-P Plot. b.
Uji Multikolinearitas Uji multikolinearitas dilakukan untuk menemukan ada tidaknya
korelasi yang tinggi antar variabel bebas penelitian. Salah satu syarat regresi yang baik adalah tidak terdapatnya korelasi yang tinggi antar
variabel bebas penelitian. Syarat untuk menyatakan ada tidaknya korelasi yang tinggi antar variabel bebas penelitian adalah dengan
melihat nilai VIF Variance Inflation Factor. Jika VIF di bawah angka 10 maka tidak ada korelasi yang tinggi antar variabel bebas
penelitian. Jika VIF di atas 10 maka terdapat korelasi yang tinggi antar variabel bebas penelitian.
Tabel V.6 Hasil Uji Multikolinearitas
Coefficients
a
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF 1
Constant P
.812 1.231
H .694
1.441 PP
.501 1.997
PLD .502
1.993 Sumber: Data Primer 2017
Berdasarkan tabel V.6 dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat korelasi yang tinggi antar variabel bebas penelitian karena nilai VIF
tidak ada yang mendekati angka 10. c.
Uji Heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas dilakukan untuk menemukan ada tidaknya
kesamaan varians pada nilai residual variabel penelitian. Salah satu syarat model regresi linier berganda yang baik adalah ada kesamaan
varians pada nilai residual variabel penelitian dengan dilakukan uji scatter-plots, jika titik-titik tersebar secara acak maka terjadi
homokedastisitas atau adanya kesamaan varians pada variabel penelitian.
Grafik V.6 Scatter-plots Uji Heterosdekastisitas
Sumber: Data Primer 2017 Jika dilihat grafik V.6 dapat disimpulkan bahwa terjadi
homokedastisitas karena titik-titik tersebar secara acak dan tidak membentuk pola khusus.
D. Hasil Analisis Data
