2. Frekuensi jawaban responden sampel tentang pertanyaan item 2 yaitu Mutu produk mempengaruhi minat beli anda pada Rumah Makan Mie Aceh Titi
Bobrok diketahui bahwa 1 orang responden 1,1 menjawab sangat tidak setuju, sedangkan 4 orang responden 4,2 menjawab tidak setuju, 31 orang
responden 32,6 menjawab kurang setuju, 48 orang responden 50,5 menjawab setuju dan selebihnya 11 orang responden 11,6 menjawab
sangat setuju. 3. Frekuensi jawaban responden sampel tentang pertanyaan item 3 yaitu
Kualitas pelayanan mempengaruhi minat beli anda pada Rumah Makan Mie Aceh Titi Bobrok diketahui bahwa 2 orang responden 2,1 menjawab
sangat tidak setuju, sedangkan 17 orang responden 17,9 menjawab tidak setuju, 28 orang responden 29,5 menjawab kurang setuju, 40 orang
responden 42,1 menjawab setuju dan selebihnya 8 orang responden 8,4 menjawab sangat setuju.
4.4. Uji Asumsi Klasik
Sebelum melakukan regresi linier berganda, ada beberapa syarat yang harus dipenuhi yakni A Uji Normalitas, B Uji Heteroskedastisitas,
dan C Uji Multikolinieritas.
A. Uji Normalitas
1.
Pendekatan Histogram
Pengujian ini dilakukan untuk melihat model regresi, apakah variabel dependen dan independen terdistribusi normal atau tidak.
Universitas Sumatera Utara
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS versi 16 2012
Gambar 4.1 Uji Normalitas dengan Pendekatan Histogram
Pada Gambar 4.5 terlihat bahwa variabel terdistribusi normal. Hal tersebut ditunjukkan oleh distribusi data yang tidak miring ke kiri atau ke kanan, ini berarti
terdapat pengaruh yang positif dan signifikan antara pengaruh Produk X
1
, Harga X
2
, Tempat X
3
, Promosi X
4
, minat berkunjung pada rumah makan mie Aceh Titi Bobrok Medan Y.
2.
Pendekatan Grafik
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi berdistribusi normal. Uji normalitas dapat dilakukan dengan analisis grafik yaitu pada Normal
P-P Plot of Regression Standarizied Residual. Apakah titik menyebar di sekitra garis diagonal maka data telah berdistribusi normal. Normal P-P Plot of
Regression Standarizied Residual.
Universitas Sumatera Utara
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS versi 16 2012
Gambar 4.2 Uji Normalitas dengan Pendekatan Grafik
3.
Pendekatan Kolmogorv-Smirnov
Uji normalitas juga dilakukan dengan menggunakan pendekatan kolmogorov smirnov. Dengan menggunakan tingkat signifikan 5 0,05 maka
nilai Asymp.Sig. 2-tailed di atas nilai signifikan 5 artinya variabel residual
terdistribusi normal. T0abel 4.10
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 95
Normal Parameters
a
Mean .0000000
Std. Deviation 1.30995148
Most Extreme Differences Absolute
.085 Positive
.065 Negative
-.085 Kolmogorov-Smirnov Z
.824 Asymp. Sig. 2-tailed
.505 a. Test distribution is Normal.
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS versi 16 2012
Universitas Sumatera Utara
Pada Tabel 4.10 terlihat bahwa nilai Asymp. Sig. 2-tailed adalah 0,505 dan di atas nilai signifikan 0,05, dengan kata lain variabel residual terdistribusi
normal.
B. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas digunakan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaanperbedaan varians dari residual pengamatan yang
lain. Jika varians residual dari suatu pengamatan lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan heteroskedastisitas terjadi jika residual tidak memiliki
varian yang konstan. Model yang paling baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas. Pemeriksaan terhadap gejala heteroskedastisitas adalah
dengan melihat pola diagram pencar pada grafik scatterplot. Cara pengambilan keputusannya adalah sebagai berikut:
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS versi 16 2012
Gambar 4.3 Grafik
scatterplot
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.7 menunjukkan bahwa grafik scatterplot tidak membentuk suatu pola atau acak, dengan demikian dapat dikatakan bahwa tidak terjadi
heteroskedastisitas pada model regresi, sehingga model regresi layak dipakai untuk mengetahui Produk X
1
, Harga X
2
, Tempat X
3
, Promosi X
4
, minat berkunjung pada rumah makan mie Aceh Titi Bobrok Medan Y.
Uji heteroskedastisitas juga dapat dilakukan dengan Uji Glejser. Cara pengambilan keputusan:
a. Jika probabilitas
≥ 0,05 maka tidak mengalami gangguan heteroskedastisitas.
b. Jika probabilitas 0,05 maka mengalami gangguan heteroskedastisitas.
Tabel 4.11 Hasil Uji Glejser
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant -.226
.501 -.452
.652 PRODUK
.164 .069
.403 2.387
.019 HARGA
-.131 .061
-.358 -2.138
.035 TEMPAT
.095 .069
.234 1.389
.168 PROMOSI
-.021 .059
-.055 -.352
.726 a. Dependent Variable: absut
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS versi 16 2012 Pada Tabel 4.11 dapat dilihat bahwa kolom Sig. pada tabel koefisien
regresi untuk variabel independen adalah 0,019; 0,035 ; 0,168 ; 0,726atau probabilitas lebih besar dari 0,05 maka tidak terjadi gangguan heteroskedastisitas.
Hal ini menunjukkan semua variabel independen Produk X
1
, Harga X
2
, Tempat X
3
, Promosi X
4
, minat berkunjung pada rumah makan mie Aceh Titi
Universitas Sumatera Utara
Bobrok Medan Y berpengaruh signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dependen absolute Ut absut.
C. Uji Multikolinieritas
Multikolinearitas artinya terdapat korelasi linear sempurna atau pasti diantara dua atau lebih variabel independen, artinya multikolinearitas
menyebabkan standar deviasi masing-masing koefisien regresi akan sangat besar sehingga membuat bias tingkat signifikan pengaruh variabel dependen. Hal ini
menyebabkan kesulitan dalam memisahkan pengaruh masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen. Metode yang digunakan untuk menguji
ada tidaknya multikolinearitas adalah dengan menggunakan nilai Variance Inflation Factor VIF. Batas VIF adalah 5, artinya jika VIF lebih besar dari 5,
maka variabel tersebut mempunyai persoalan multikolinearitas dengan variabel bebas yang lainnya disimpulkan terjadinya multikolinearitas.
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS versi 16 2012
Tabel 4.12 Uji Multikolinieritas
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Tolerance
VIF 1
Constant .049
.898 .054
.957 PRODUK
.191 .123
.171 1.555
.123 .335
2.981 HARGA
-.053 .110
-.053 -.483
.630 .341
2.936 TEMPAT
.534 .123
.478 4.343
.000 .335
2.985 PROMOSI
.292 .105
.281 2.774
.007 .396
2.525 a. Dependent Variable: MINAT_BERKUNJUNG
Universitas Sumatera Utara
Pada Tabel 4.12 variabel komunikasi dan motivasi memiliki nilai VIF 2,981; 2,936 ; 2,985 ; 2,525 5 dan tidak 5 maka variabel tersebut tidak
mempunyai persoalan multikolinearitas.
4.5. Analisis Regresi Linier Berganda
