Pengambilan keputusan: Pada Tabel 4.11 terlihat bahwa Asymp. Sig. 2-tailed adalah 0,247 dan diatas nilai
signifikan 5 0,05, dengan kata lain variabel residual berdistribusi normal.
b. Pengujian Heteroskedastisitas
Uji homoskedatisitas pada prinsipnya ingin menguji apakah sebuah grup mempunyai varians yang sama diantara anggota grup tersebut. Jika varians sama dan
ini yang seharusnya terjadi maka dikatakan ada homoskedastisitas. Jika varians tidak sama dikatakan terjadi heteroskedastisitas Situmorang,dkk 2008:63. Untuk
mendeteksi keberadaan heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan metode formal yaitu melalui pendekatan grafik dan metode informal yaitu melalui uji statistik yang
salah satunya melalui uji Glejser. a. Pendekatan Grafik
Melalui pendekatan grafik, hasil pengolahan dapat di lihat pada Gambar 4.6 dibawah ini :
Sumber :Hasil pengolahan data primer Kuesioner, SPSS versi 17.00
Gambar 4.6 Scatterplot
Universitas Sumatera Utara
Pengambilan Keputusan : Dari grafik scatterplot yang disajikan dapat dilihat titik-titik menyebar secara acak
tidak membentuk sebuah pola tertentu yang jelas serta tersebar baik diatas maupun dibawah angka nol pada sumbu Y. Hal ini berarti tidak terjadi heteroskedastisitas
pada model regresi, sehingga model regresi dapat dipakai untuk memprediksikan keputusan konsumen berdasarkan masukan variabel independennya.
b. Pendekatan statistik Melalui pendekatan statistik dapat dilakukan melalui uji Glejser. Hasil
pengolahannya dapat dilihat pada Tabel 4.12 berikut ini: Uji Glejser
Tabel 4.12
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant 2.519
1.227 2.054
.043 Harga
-.163 .113
-.157 -1.442
.153 Kualitas
-.058 .143
-.047 -.404
.687 Citra
.013 .036
.045 .371
.711 a. Dependent Variable: absut
Sumber :Hasil pengolahan data primer Kuesioner, SPSS versi 16.0, 2012
Universitas Sumatera Utara
c. Pengujian Multikolinieritas
Uji Multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas. Multikolinieritas ini berarti adanya
hubungan yang sempurna atau pasti, diantara beberapa atau semua variabel yang menjelaskan dari model regresi Situmorang,dkk 2008:63. Hasil pengolahan dapat
dilihat pada Tabel 4.13 berikut ini:
Tabel 4.13
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity
Statistics B
Std. Error Beta
Tolerance VIF
1 Constant
5.190 1.787
2.904 .005
harga .316
.165 .176
1.918 .058
.907 1.102
kualitas .390
.209 .186
1.869 .065
.777 1.287
citra .181
.053 .353
3.452 .001
.732 1.366
a. Dependent Variable: keputusan
Sumber : Hasil pengolahan data primer Kuesioner, SPSS, 16.00,2012
Pengambilan keputusan : • VIF 5 Maka diduga mempunyai persoalan multikolinieritas
• VIF 5 Maka tidak terdapat multikolinieritas • Tolerance 0,1 Maka diduga mempunyai persoalan multikolinieritas
• Tolerance 0,1 Maka tidak terdapat multikolinieritas
Hasil pengujian : Pada Tabel 4.13 dapat dilihat bahwa nilai tolerance nya 0,1 dan nilai VIF 5 maka
tidak ditemukan masalah multikolinieritas dalam penelitian ini.
Universitas Sumatera Utara
2. Analisis Regresi Linear Berganda
Regresi linear berganda ditujukan untuk menentukan hubungan linear antar variabel bebas yang biasa disebut X1,X2,X3, dan seterusnya dengan variabel
terikat yang biasa disebut Y. Persamaan regresinya adalah sebagai berikut
:
Y
1
= a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
+ e
Analisis regresi linear berganda dalam penelitian ini menggunakan program SPSS versi 16.0
yang dapat dilihat pada tabel berikut ini:
Tabel 4.14
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant 5.190
1.787 2.904
.005 harga
.316 .165
.176 1.918
.058 kualitas
.390 .209
.186 1.869
.065 citra
.181 .053
.353 3.452
.001 a. Dependent Variable: keputusan
Sumber : Hasil pengolahan data primer Kuesioner, SPSS 16.00,2012
Berdasarkan hasil pengolahan regresi berganda yang ditunjukkan dalam Tabel 4. 14, maka diperoleh hasil regresi berganda sebagai berikut:
Y
1
= 5,190+ 0,316 X
1
+ 0,390 X
2
+ 0,181X
3
+ e a. Konstanta a = 5,190 ini menunjukkan harga konstan, dimana jika variabel
Harga X
1
, Kualitas X
2
, Citra Merek X
3
, = 0, maka keputusan pembelian notebook
Acer tetap sebesar 5,190.
Universitas Sumatera Utara
b. Koefisien X
