b. Jika nilai Asymp. Sig 2-tailed 0,05 maka mengalami gangguan
distribusi normal.
Tabel 4.12 Uji Kolgorov-Smirnov
Unstandardized Residual
N 93
Normal Parametersa,b
Mean .0000000
Std. Deviation
.68518305 Most Extreme
Differences Absolute
.116 Positive
.116 Negative
-.078 Kolmogorov-Smirnov Z
1.115 Asymp. Sig. 2-tailed
.166
a Test distribution is Normal. b Calculated from data.
Sumber : Hasil Olahan SPSS 16.00 For Windows 2011
Pengambilan keputusan: Pada Tabel 4.12 terlihat bahwa Asymp. Sig 2-tailed adalah 1.66 dan diatas nilai
signifikan 5 0,05, dengan kata lain variabel residual berdistribusi normal.
3. Uji Heteroskedastisitas
Model regresi yang baik adalah yang tidak terjadi heteroskedastisitas. Heteroskedastisitas diuji dengan menggunakan Uji Glejser dengan pengambilan
keputusan jika variabel independent signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dependen, maka ada indikasi terjadi heteroskedastisitas.
Menentukan kriteria keputusan: a.
Jika nilai signifikan 0,05 maka tidak mengalami gangguan heteroskedastisitas
Universitas Sumatera Utara
b. Jika nilai signifikan 0,05 maka mengalami gangguan
heteroskedastisitas.
Tabel 4.13 Coefficientsa
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error
Beta B
Std. Error 1
Constant -.722
.763 -.947
.346 budaya
.065 .043
.174 1.506
.136 sosial
.040 .047
.098 .845
.401 pribadi
.022 .047
.059 .472
.638 psikologis
-.014 .036
-.048 -.403
.688
a Dependent Variable: absut
Sumber : Hasil Olahan SPSS 16.00 For Windows 2011
Berdasarkan tabel 4.13 dapat dilihat, nilai signifikan dari setiap variabel independen yaitu faktor budaya, sosial, pribadi, dan psikologis lebih besar dari
0,05 yang berarti setiap variabel independen tidak terjadi gejala heteroskedastisitas.
4. Uji Multikolinieritas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji adanya korelasi antara variabel independen. Jika terjadi korelasi maka dinamakan multikol, yaitu adanya masalah
multikolinearitas. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi antar variabel independen.
Gejala multikolinieritas dapat dilihat dari besarnya nilai Tolerance dan VIF Variance Inflation Factor. Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel
Universitas Sumatera Utara
independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Tolerance adalah mengukur variabilitas variabel independen yang terpilih yang tidak
dijelaskan variabel lainnya. Nilai yang digunakan untuk Tolerance 0,1 dan VIF 5, sehingga tidak terjadi multikolinieritas
Tabel 4.14 Uji Multikolinieritas
Coefficients
a
Model Unstandardized
Standardized T
Sig. Collinearity
B Std. Error
Beta Tolerance
VIF 1 Constant
.842 1.267
.665 .508 Budaya
.255 .072
.269 3.53 3
.001 .816 1.225
Sosial .014
.078 .014 .184 .855
.808 1.238 Pribadi
.505 .077
.540 6.52 2
.000 .692 1.444
Psikologis .134
.060 .177 2.23
9 .028
.763 1.311 a. Dependent Variable keputusan_pembelian
Sumber : Hasil Olahan SPSS 16.00 For Windows 2011
Berdasarkan tabel 4.14, dapat diketahui bahwa nilai Tolerance 0,1 dan nilai VIF 0,5 untuk semua variabel independen yaitu bentuk, jenis huruf, warna,
dan slogan yang di uji dalam uji multikolinieritas ini. Dengan demikian data tersebut tidak terjadi multikolinieritas.
4.2.4 Analisis Regresi Linier Berganda 1.
