65
telah terjadi heterokedastisitas dan jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi
heterokedastisitas.
3. Uji Hipotesis
a. Uji t Uji Parsial Uji statistik t menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel penjelas atau
independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen dan digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya pengaruh masing-masing variabel
independen secara individual terhadap variabel dependen yang diuji pada tingkat signifikansi 0,05 Ghozali, 2005:84-85.
Menurut Duwi Priyatno 2010: 69, dasar pengambilan keputusan adalah sebagai berikut:
a H
o
: β = 0 Jika nilai probabilitas lebih besar dari 0,05, maka H
diterima atau H
a
ditolak, ini berarti menyatakan bahwa variabel independen atau bebas tidak mempunyai
pengaruh secara individual terhadap variabel dependen atau terikat. b Ha :
β ≠ 0
Jika nilai probabilitas lebih kecil dari 0,05, maka H ditolak atau H
a
diterima, ini berarti menyatakan bahwa variabel independen atau bebas mempunyai pengaruh
secara individual terhadap variabel dependen atau terikat. b. Uji F Uji Simultan
Uji statistik F menunjukkan apakah semua variabel independen atau bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap
variabel dependen atau terikat. Uji statistik F digunakan untuk mengetahui pengaruh
66
semua variabel independen yang dimasukkan dalam model regresi secara bersama- sama terhadap variabel dependen yang diuji pada tingkat signifikan 0,05 Ghozali,
2005:84. Menurut Duwi Priyatno 2010: 67, dasar pengambilan keputusan adalah
sebagai berikut: a H
o
: β
1,2,3,4,5
= 0 Jika nilai probabilitas lebih besar dari 0,05, maka H
diterima atau H
a
ditolak, ini berarti menyatakan bahwa semua variabel independen atau bebas tidak
mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen atau terikat.
b Ha : β
1,2,3,4,5
≠ 0 Jika nilai probabilitas lebih kecil dari 0,05, maka H
ditolak atau H
a
diterima, ini berarti menyatakan bahwa semua variabel independen atau bebas mempunyai
pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen atau terikat.
4. Analisis Regresi Linier Berganda
Analisis regresi berganda adalah alat untuk meramalkan nilai pengaruh dua variabel bebas atau lebih terhadap satu variabel terikat. Yang bertujuan untuk membuktikan ada
tidaknya hubungan fungsional atau hubungan kausal antara dua atau lebih variabel bebas Nugroho, 2005: 43.
Rumus regresi linier berganda:
Bhuono Agung Nugroho, 2005: 43.
Y = a + b
1
x
1
+ b
2
x
2
+ b
3
x
3
+ e
67
Keterangan : Y = Keputusan pemilihan
a = Harga Y bila X = 0 harga konstan b
1
= Koefisien regresi citra merek X
1
= Citra Merek b
2
= Koefisien regresi lokasi X
2
= Lokasi b
3
= Koefisien regresi kualitas pelayanan X
3
= kualitas pelayanan e = Standar eror
5. Uji Koefisien Determinasi R
