Uji Asumsi Klasik ANALISIS DATA

Berdasarkan Tabel V.10, dapat dilihat bahwa dari 100 responden yang memberi tanggapan terhadap item-item pernyataan variabel minat beli konsumen, ditemukan tidak ada responden 0 yang memiliki variabel minat beli konsumen tergolong “Sangat Tidak setuju dan Tidak setuju”, 2 orang 2 tergolong “ Netral”, 37 orang 37 tergolong “ Setuju” dan 61 orang 61 yang tergolong “Sangat Setuju”. Nilai rata-rata diperoleh sebesar 4.3167. Nilai ini berada dalam rentang 3,420 – 5,00 yang berarti “responden akan menyarankan produk t-shirt Dreambirds kepada keluarga serta teman, reponden akan membeli produk t-shirt Dreambirds, responden akan terus membeli produk t-shirt Dreambird, responden senang membicarakan produk t-shirt Dreambirds dengan orang lain, responden lebih memilih produk t-shirt Dreambirds dibanding merek lain, dan responden akan selalu menggunakan produk t-shirt Dreambirds”

C. Uji Asumsi Klasik

Untuk menentukan analisis statistik yang akan digunakan dalam penelitian ini, maka dilakukan pengujian untuk membuktikan independensi masing-masing variabel bebas yang diteliti. Berdasarkan pengolahan data dengan menggunakan program SPSS 19.0 For windows. Dapat dilakukan pengujian sebagai berikut. 1. Uji Normalitas Uji normalitas dilakukan terhadap nilai total jawaban responden menggunakan One Sample Kolmogorov- Smirnov Test. Dalam uji Kolmogorov –Smirnov, suatu data dikatakan normal jika nilai asymptotic significance lebih dari 0,05 Ghozali, 2006. Tabel V.11 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 100 Normal Parameters a,b Mean .0000000 Std. Deviation .19269399 Most Extreme Differences Absolute .039 Positive .039 Negative -.034 Kolmogorov-Smirnov Z .388 Asymp. Sig. 2-tailed .998 a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. Berdasarkan hasil pengujian pada tabel V.11. hasil pengujian One Sample Kolmogorov- Smirnov Test menghasilkan asymptotic significance ≥ 0,05 0.998 ≥ 0,05. Berdasarkan hasil tersebut maka dapat disimpulkan bahwa nilai residual berdistribusi normal. 2. Uji Heteroskedastisitas Uji heterokedastisitas dilakukan untuk menguji apakah dalam sebuah regresi terjadi ketidak samaan varians residual dari satu pengamatan ke pengamatan lain. Model regresi yang baik adalah non heteroskedatis. Dasar pengambilan keputusan adalah dengan melihat ada tidaknya pola tertentu antara Y yang diprediksi dengan residual Priyatno, 2010. a Jika ada pola tertentu seperti titik – titik yang ada membentuk suatu pola tertentu yang teratur maka terjadi heteroskedatis. b Jika ada pola yang jelas serta titik – titik menyebar di atas dan di bawah angka 0, maka tidak terjadi heteroskedatis. Berdasarkan hasil pengolahan SPSS 19.0 For windows didapatkan kurva pengujian heteroskedasitas. Gambar V. 1 Uji Heteroskedastisitas Dari hasil gambar grafik antara nilai sumbu Y Nilai Y yang di prediksi dan sumbu X nilai residual menunjukan pola yang tidak jelas serta titik menyebar di atas dan di bawah sumbu Y secara tidak teratur sehingga menunjukan tidak terjadinya heteroskedastisitas. 3. Uji Multikolinearitas Uji multikolinearitas dilakukan untuk menguji apakah ada model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas. Model regresi yang baik adalah non multikolinear. Analisis ini ditentukan oleh besarnya nilai VIF Varians Inflation Factor dan Tolerance. Pedoman suatu model regresi yang bebas multikoliearitas adalah mempunyai nilai VIF yang tidal lebih dari 10 dan mempunyai angka tolerance tidak kurang dari 0,1 Priyatno, 2010. Berdasarkan hasil pengolahan SPSS 19.0 For windows didapatkan nilai VIF Varians Inflation Factor dan Tolerance untuk masing-masing variabel bebas pada tabel berikut ini: Tabel V.12 Uji Multikolinieritas Model Collinearity Statistics Tolerance VIF 1 Constant Harga produk .821 1.218 Desain produk .849 1.178 Limited edition .960 1.041 Berdasarkan tabel V.12 di atas dapat diketahui bahwa besarnya nilai VIF Varians Inflation Factor dari masing-masing variabel independen memiliki nilai VIF tidak lebih dari 10 dan tolerance tidak kurang dari 0,1. Semakin tinggi nilai nilai VIF maka semakin rendah nilai tolerance sehingga dapat disimpulkan bahwa seluruh variabel tidak menunjukan adanya multikolinearitas.

D. Hasil Analisis Regresi Berganda