Metode Analisis Data Analisis Pengaruh Perilaku Konsumen, Gaya Hidup dan Motivasi Konsumen terhadap Keputusan Pembelian Handphone Blackberry (Studi kasus pada Pengguna Blackberry di Depok)
56
2 Jika data menyebar jauh dan atau tidak mengikuti arah garis diagonal atau grafik
histogram tidak menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi tidak memenuhi
asumsi normalitas b. Uji Multikolinieritas
Uji Multikolinieritas ini dilakukan dengan melihat nilai variance inflaction factor VIF . Uji ini bertujuan
untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas. Pada model regresi
yang baik, sebaiknya tidak terjadi korelasi diantara variabel bebas. Untuk mendeteksi ada tidaknya dengan
melihat 1 Nilai tolerance dan lawannya, 2 variance inflaction factor. Kedua ukuran ini menunjukan setiap
variabel bebas manakah yang dijelaskan oleh variabel bebas lainnya. Tolerance mengukur variabilitas bebas
yang terpilih yang tidak dapat dijelaskan oleh variabel bebas lainnya. Jadi nilai tolerance yang rendah sama
dengan nilai VIF karena VIF = 1 tolerance dan menunjukan adanya kolenieritas yang tinggi. Nilai cut
off yang dipakai oleh nilai tolerance 0,10 atau sama dengan nilai VIF diatas 10. Apabila terdapat variabel
bebas yang memiliki nili tolerance lebih 0,10 nilai VIF 10, maka dapat disimpulkan bahwa tidak ada
57
multikolinieritas antar variabel bebas dalam model regresi Ghozali, 2001:57.
c. Uji Heteroskedastisitas Uji Heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam
model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual data yang ada. Model regresi yang baik adalah
yang tidak mengalami gejala heteroskedastisitas. Cara yang digunakan dalam pengujian ini adalah dengan
analisa grafik plot antara nilai prediksi variabel terikat ZPRDCH dengan residualnya SRESID. Deteksi ada
tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatter
plot antara SRESID dan ZPRED dimana sumbu Y adalh Y yang telah diprediksi, dan sumbu X adalah residual
Y prediksi – Y sesungguhnya yang telah di studentized. Priyatno, 2009:164 Dasar analisis :
1 Jika ada pola tertentu, serta titik-titik yang ada membentuk
pola tertentu
yang teratur
bergelombang, melebar kemudian, menyempit, maka
mengindikasikan telah
terjadi heteroskedastisitas.
58
2 Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu
Y,maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
3.
Analisis Regresi Linear Berganda
Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah regresi berganda, yaitu analisis yang digunakan untuk mengetahui
pengaruh gaya hidup X ₁ variabel bebas kualitatif dan motivasi
konsumen X ₂ variabel kuantitatif terhadap keputusan pembelian
Y variabel terikat. Menurut Riduwan 2004:152 Analisis regresi linier berganda adalah suatu alat analisis peramalan nilai pengaruh
dua variabel bebas atau lebih terhadap variabel terikat untuk membuktikan ada atau tidaknya hubungan fungsi atau hubungan
kasual antara dua variabel bebas atau lebih dengan suatu variabel terikat.
Rumusnya sebagai berikut:
Keterangan : Y = Subyek dalam dependent variabel yang diprediksi
a = Konstanta harga Y bila X = 0 konstan
Y = a + b
₁ X₁ + b₂ X₂ + b₃ X₃ + e
59
b = angka arah atau koefisien regresi yang menunjukan angka peningkatan atau penurunan variabel terikat yang
didasarkan pada variabel bebas. Bila b + maka naik, namun bila b - maka akan terjadi
penurunan. X
₁ = Variabel bebas 1 yaitu gaya hidup
X ₂ = Variabel bebas 2 yaitu motivasi konsumen
e = error galat
4.
Uji Hipotesis a. Uji t Parsial
Sedangkan untuk mengetahui besarnya pengaruh masing- masing variabel independen secara individual parsial terhadap
variabel dependen maka dilakukan dengan uji t. a Kriteria Pengujian
Jika -t tabel ≤ dari t hitung ≤ t tabel, maka Ho diterima.
Jika -t hitung -t tabel atau t hitung t tabel, maka Ho ditolak. Berdasarkan signifikansi
Jika sig t 0,05, maka Ha ditolak dan Ho diterima. Jika sig t 0,05, maka Ha diterima dan Ho ditolak.
60
b Menentukan t tabel Ta
bel distribusi t dicari pada α = 5 dengan derajat kebebasan df = n-k-1 jumlah kuisioner –jumlah variabel independen-1 Duwi
Priyatno,2009:149.