Keterangan :
r
11
: Reliabilitas instrumen
k : Banyaknya butir pertanyaan atau banyaknya soal
: Jumlah varian butir
: Varian total
3.10 Teknik Analisis Data
Sebelum melakukan analisis regresi, agar dapat perkiraan yang tidak bias dan efesiensi maka dilakukan pengujian asumsi klasik yang harus dipenuhi, yaitu:
a. Uji Normalitas Uji Normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi,
variable pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Seperti diketahui bahwa uji t dan uji F mengasumsikan bahwa nilai residual
memiliki distribusi normal. Kalau asumsi ini dilanggar maka uji statistic tidak valid. Cara untuk mengetahui normalitas adalah dengan melihat
normal probability plot yang membandingkan distribusi kumulatif dari
distribusi normal. Distribusi normal akan membentuk suatu garis lurus diagonal, dan plotting data akan dibandingkan dengan garis diagonal. Jika
distribusi data residual adalah normal, maka garis diagonal yang
menggambarkan data sesungguhnya akan meliputi garis diagonalnya Imam Ghozali, 2005:110.
b. Uji Multikolinearitas Uji Multikolinearitas bertujuan menguji apakah model regresi ditemukan
matrik korelasi variable-variabel bebas dan melihat nila tolerance dan Varian Inflation Factor
VIF dengan perhitungan bantuan program SPSS for windows. Jika dari matrik korelasi antar variabel bebas ada korelasi
yang tinggi umumnya diatas 0,90, hal ini merupakan indikasi adanya problem multikolinearitas adalah nilai tolerance 0,10 atau sama dengan
nilai VIF 10. c. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas adalah untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke
pengamatan lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika varians berbeda disebut heteroskedasitas. Model regresi yang baik adalah yang
homokedastisitas atau tidak terjadi heterokedasitas Ghozali, 2005. Cara untuk mengetahui ada tidaknya heteroskedasitas adalah dengan
melihat grafik plot antara nilai prediksi variabel terikat yaitu ZPRED dengan residualnya SRESID. Deteksi ada tidaknya pola tertentu pada
grafik scatterplot antara SRESID dan ZPRED. Dasar analisisnya adalah:
Apabila terdapat pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu bergelombang, melebar kemudian
menyempit, maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedasitas. Apabila tidak terdapat pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di
atas dan di bawah angka nol pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedasitas.
3.10.1 Analisis Regresi Sederhana lihat Model penelitian di halaman 35
Dalam menghitung sikap terhadap iklan, sikap terhadap social media, brand image, brand attitude,
dan minat beli dapat menggunakan alat analisis regresi linier sederhana dan analisis regresi linier berganda.
Secara matematis sebagai berikut : Regresi LinierBerganda,untuk menjawab rumusan masalah 1:
Y = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ e
Dimana : Y untuk H
1
= Brand image a
= Konstanta b
1
= Koefisien regresi sikap terhadap iklan b
2
= Koefisien regresi sikap terhadap social media X
1
= Variabel sikap terhadap iklan X
2
= Variabel sikap terhadap social media e
= Faktor pengganggu
Regresi Linier Sederhana,untuk menjawab rumusan masalah 2:
Y = a + c
1
X
1
+ e
Dimana : Y untuk H
2
= Brand attitude a
= Konstanta c
1
= Koefisien regresi brand image X
1
= Variabel brand image e
= Faktor pengganggu
Regresi Linier Sederhana, untuk menjawab rumusan masalah 3:
Y = a + d
1
X
1
+ e
Dimana : Y untuk H
3
= minat beli a
= Konstanta d
1
= Koefisien regresi brand attitude X
1
= Variabel brand attitude e
= Faktor pengganggu
3.10.2 Uji t Uji Parsial
Uji ini digunakan mengetahui signifikansi dari pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen secara individual dan menganggap
dependen yang lain konstan. Signifikansi pengaruh tersebut dapat diestimasi dengan membandingkan antara nilai t
tabel
dengan t
hitung.
Apabila nilai t
hitung.
t
tabel
maka variabel independen secara individual mempengaruhi variabel dependen, sedangkan t
hitung.
t
tabel
variabel independen
secara individual tidak mempengaruhi variabel dependen.
t
hitung.
t
tabel
berarti H ditolak dan H
α
diterima. t
hitung.
t
tabel
berarti H diterima dan H
α
ditolak. Uji t juga bisa dilihat pada tingkat signifikansinya:
Jika tingkat signifikansi ≤ 0,05, maka H ditolak dan H
α
diterima. Jika tingkat signifikansi 0,05, maka H
diterima dan H
α
ditolak.
51
BAB IV GAMBARAN UMUM
