4.2.3.1 Normalitas
Tujuan Uji Normalitas adalah ingin mengetahui apakah distribusi sebuah data mengikuti atau mendekati distribusi normal, yakni distribusi data
dengan bentuk lonceng. Data yang baik adalah data yang mempunyai pola seperti distribusi normal, yakni distribusi data tersebut tidak menceng ke kiri
atau menceng ke kanan. Hasil dari output SPSS terlihat seperti Gambar 4.9 dan Gambar 4.10
Sumber Pengelahan SPSS Gambar 4.9 : Histogram
Pada grafik histogram terlihat bahwa variabel berdistribusi normal hal ini ditunjukan oleh distribusi data tidak menceng ke kiri atau menceng ke
kanan.
Universitas Sumatera Utara
Sumber: Pengolahan SPSS Gambar 4.10 : Normal P-P Plot
Pada normal P-P plot terlihat titik yang mengikuti data di sepanjang garis diagonal. Hal ini berarti data berdistribusi normal.
Tabel 4.13 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 114
Normal Parameters
a
Mean .0000000
Std. Deviation .85225313
Most Extreme Differences
Absolute .098
Positive .042
Negative -.098
Kolmogorov-Smirnov Z 1.049
Asymp. Sig. 2-tailed .222
a. Test distribution is Normal.
Sumber: Pengolahan SPSS
Universitas Sumatera Utara
Pada tabel 4.13 terlihat bahwa nilai Asymp.Sig.2-tailed adalah 0,222 dan di atas nilai signifikan 0,05, dengan kata lain variabel residual berdistribusi
normal.
4.2.3.2 Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedasitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terdapat ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke
pengamatan lainnya. Jika variance dari satu residual satu pengamatan ke pengamatan lainnya tetap maka terjadi homoskedastisitas jika berbeda maka
disebut heteroskedasitas. Model regresi yang baik adalah yang tidak terjadi heteroskedastisitas
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS Gambar 4.11
Scatterplot
Universitas Sumatera Utara
Model regresi yang digunakan dalam penelitian ini tidak mengalami heteroskedasitas. Hal ini dapat dilihat pada gambar Scatterplot yang titik –
titik menyebar secara acak tidak membentuk pola tertentu dan tersebar baik di atas maupun di bawah sumbu Y.
Gambar Scatterplot menunjukan bahwa model regresi layak dipaki untuk memprediksi keputusan pembelian mahasiswa Fakultas Ekonomi
Universitas Sumatera Utara berdasarkan masukan variabel – variabel dari ekuitas merek yang digunakan kesadaran merek, asosiasi merek, persepsi
kualitas, dan loyalitas merek. Ini berarti model regresi bersifat homoskedasitas.
Tabel 4.14 Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
.976 .386
2.531 .013
Kesadaran_ Merek
-.025 .035
-.103 -.715
.476 Asosiasi_Me
rek .118
.044 .324
2.706 .008
Persepsi_Ku alitas
-.020 .026
-.115 -.764
.446 Loyalitas_Me
rek -.067
.029 -.311
-2.341 .021
a. Dependent Variable: absut
Sumber: Pengolahan SPSS
Pada Tabel 4.13 terlihat variabel independent kesadaran merek, asosiasi merek, persepsi kualitas, dan loyalitas merek tidak signifikan secara
Universitas Sumatera Utara
statistik mempengaruhi variabel dependent Absolut Ut AbsUt. Hal ini terlihat dari nilai signifikannya di atas tingkat kepercayaan 5 0,05, jadi
disimpulkan model regresi tidak mengarah adanya heteroskedastisitas.
4.2.3.3 Multikolineritas
Kategori