2. Jika nilai Asymp.Sig. 2-tailed 0,05 maka mengalami gangguan
distribusi normal.
Tabel 4.4 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 71
Normal Parametersa,b Mean
.0000000 Std.
Deviatio n
1.91056220 Most Extreme Differences
Absolute .097
Positive .077
Negative -.097
Kolmogorov-Smirnov Z .816
Asymp. Sig. 2-tailed .518
a Test distribution is Normal. b Calculated from data.
Sumber: Hasil pengolahan data primer Kuesioner, SPSS versi 15.0, 2010
Pengambilan keputusan:
Pada Tabel 4.4 terlihat bahwa Asymp. Sig. 2-tailed adalah 0,518 dan diatas nilai signifikan 5 0,05, dengan kata lain variabel residua l berdistribusi normal.
2. Pengujian Heterokedastisitas
Heterokedastisitas terjadi karena perubahan situasi yang tidak tergambarkan dalam spesifikasi model regresi. Dengan kata lain,
heterokedastisitas terjadi jika residual tidak memiliki varians yang konstan. Pemeriksaan terhadap gejala heterokedastisitas adalah dengan melihat pola
diagram pencar yaitu grafik yang merupakan diagram pencar residual, yaitu selisih antara nilai Y prediksi dan Y observasi.
Universitas Sumatera Utara
1. Model grafik
Hipotesis: 1
Jika diagram pencar yang ada membentuk pola- pola tertentu yang teratur maka regrasi mengalami gangguan heterokedastisitas.
2 Jika diagram pencar yang ada tidak membentuk pola- pola tertentu
yang teratur maka regrasi tidak mengalami gangguan heterokedastisitas
Regression Studentized Residual
2 -2
-4 -6
R e
g re
s s
io n
S ta
n d
a rd
iz e
d P
re d
ic te
d
V a
lu e
2 1
-1 -2
-3
Scatterplot Dependent Variable: VAR.KEPUTUSANPEMBELIAN
Gambar 4. 3 Scatterplot Sumber: Hasil pengolahan data primer Kuesioner, SPSS versi 15.0, 2010
Pada Gambar 4.3 dapat dilihat bahwa diagram pencar tidak membentuk pola tertentu karena itu tidak mengalami gangguan heterokedastisitas.
2. Model Glejser
Menentukan kriteria keputusan:
Universitas Sumatera Utara
1 Jika nilai signifikan 0,05, maka tidak mengalami gangguan
heterokedastisitas. 2
Jika nilai signifikan 0,05, maka mengalami gangguan heterokedastisitas.
Tabel 4.5 Coefficientsa
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
B Std. Error
1 Constant
-.662 1.807
-.366 .715
VAR.POSITIONING .074
.063 .213
1.173 .245
VAR.BRANDAWAR ENESS
-.091 .202
-.082 -.451
.653
a Dependent Variable: absut Sumber: Hasil pengolahan data primer Kuesioner, SPSS versi 15.0, 2010
Pada Tabel 4.5 tampak bahwa signifikasi variabel bebas lebih besar dari 0,05, maka tidak mengalami gangguan heterokedastisitas.
3. Pengujian Multikolinieritas
Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji adanya korelasi antara variabel independen. Jika terjadi korelasi maka dinamakan multikol, yaitu adanya
masalah multikolinieritas. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi antara variabel independen. Hasil pengolahan dapat dilihat pada Tabel 4.6
sebagai berikut:
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.6 Coefficientsa
a Dependent Variable: VAR.KEPUTUSANPEMBELIAN Sumber: Hasil pengolahan data primer Kuesioner, SPSS versi 15.0, 2010
Hasil pengujian: Pedoman suatu model regresi yaitu bebas multikolinieritas adalah dengan melihat
Variance Inflation Factor VIF 5 maka variabel ada masalah multikolinieritas, dan jika VIF 5 maka tidak terdapat masalah multikolinieritas. Jika Tolerance
0,1 maka variabel ada masalah multikolinieritas, dan jika Tolerance 0,1 maka variabel tidak terdapat masalah multikolinieritas Pada Tabel 4.6 dapat dilihat
bahwa nilai VIF 5 dan Tolerance 0,1 maka tidak ditemukan masalah multikolinieritas dalam penelitian ini.
C. Analisis Data
