68
koefisien regresi uji t diperoleh t
hitung
sebesar 7,153 dan signifikansi sebesar 0,00; karena nilai signifikansi kurang dari 0,05 maka Ho ditolak dan Ha
diterima. Ini berarti variabel Strategi Positioning secara statistik berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen Keputusan Berkunjung.
4.1.4.2 Koofisien Determinasi R
2
Untuk mengetahui berapa persen pengaruh variabel Strategi Positioning terhadap Keputusan Berkunjung dapat dilihat pada tabel
berikut:
Tabel 4.8. Uji Determinasi
Model Summary
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate 1
.586
a
.343 .336
5.50292 a. Predictors: Constant, X
Pada tabel 4.8. diatas diperoleh nilai Adjusted R
2
= 0,336= 33,6 ini berarti variabel bebas Strategi Positioning mempengaruhi variabel dependen
Keputusan Berkunjung sebesar 33,6 dan sisanya dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak masuk dalam penelitian ini.
4.1.5 Uji Asumsi Klasik
4.1.5.1 Uji Normalitas data
69
Berdasarkan teori statistika model linier hanya residu dari variabel dependen Y yang wajib diuji normalitasnya, sedangkan variabel independen
diasumsikan bukan fungsi distribusi, jadi tidak perlu diuji normalitasnya. Hasil output dari pengujian normalitas dengan Kolmogorov-Smirnov
adalah sebagai berikut :
Tabel 4.9. Uji Normalitas Data.
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 100
Normal Parameters
a
Mean .0000000
Std. Deviation 5.47505765
Most Extreme Differences Absolute
.091 Positive
.048 Negative
-.091 Kolmogorov-Smirnov Z
.913 Asymp. Sig. 2-tailed
.375 a. Test distribution is Normal.
Analisis data hasil Output : Uji normalitas data digunakan hipotesis sebagai berikut :
H : Data berdistribusi normal
H
1
: Data tidak berdistribusi normal Kriteria penerimaan H
H diterima jika nilai sig 2-tailed 5.
Dari tabel diperoleh nilai sig = 0,375 = 37,5 5, maka H diterima.
Artinya variabel kepuasaan berdistribusi normal.
70
Uji normalitas juga dapat dilihat pada grafik Normal P-Plot sebagai berikut :
Grafik 4.1. Grafik Normal
P-Plot
Pada grafik P-Plot terlihat data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis histograf menuju pola distribusi normal maka
variabel dependen Y memenuhi asumsi normalitas.
4.1.5.2 Uji Linieritas
Uji linieritas pada analisis regresi sederhana berguna untuk mengetahui apakah penggunaan model regresi linier dalam penelitian ini
tepat atau tidak. Untuk melakukan uji linieritas dapat dilihat pada tabel Anova berikut :
Tabel 4.10. Uji Linieritas.
ANOVA Table
Sum of Squares df
Mean Square F
Sig. Y X Between
Combined 1866.026
24 77.751
2.200 .005
71
Groups Linearity
1549.341 1
1549.341 43.833
.000 Deviation from
Linearity 316.686
23 13.769
.390 .993
Within Groups 2650.964
75 35.346
Total 4516.990
99
Jika Sig. Deviation from Liniarity lebih besar atau sama dengan taraf
signifikansi yang dipakai 0,05 berarti berkorelasi linier.
Uji linieritas antara Variabel bebas Strategi Positioning dengan Variabel terikatnya Keputusan Berkunjung dilihat dari deviation from
liniarity, Menurut hasil perhitungan didapatkan nilai deviation from liniarity sebesar 0.993. Menurut kriterianya adalah jika deviation from
liniarity lebih besar dari taraf signifikansi yang diambil 0,05 berarti berhubungan linier. Dalam penelitian ini terbukti bahwa deviation from
liniarity antara variabel bebas dengan variabel terikatnya adalah lebih besar terhadap taraf signifikansinya 0.05, maka dapat disimpulkan bahwa
Strategi Positioning dengan Keputusan Berkunjung bersifat linier atau dengan kata lain model regresi linier dapat digunakan dalam penelitian ini.
4.1.5.3 Uji Heteroskedastisitas
