TABEL 4.16 Reliability Statistics
Cronbachs Alpha
N of Items
.923 22
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS
Tabel 4.16 menunjukkan nilai Cronbach’s Alpha bernilai positif dan lebih besar dari r
tabel
0,361 yaitu sebesar 0,923, sehingga dapat dikatakan bahwa 22 variabel pernyataan adalah reliabel. Kriteria lain menyatakan bahwa suatu
variabel dikatakan reliabel jika nilai Cronbach’s Alpha 0,60 atau nilai Cronbach’s Alpha 0,80. Berdasarkan hasil pengolahan SPSS pada tabel 4.16
maka 22 pernyataan dinyatakan reliabel dengan kriteria tersebut.
C. Uji Asumsi Klasik
1. Uji Normalitas
Tujuan uji normalitas adalah untuk mengetahui apakah distribusi sebuah data mengikuti atau mendekati distribusi normal. Uji normalitas dilakukan dengan
menggunakan pendekatan Kolmogrov Smirnov. Dengan menggunakan tingkat signifikan 5 maka jika nilai Asymp.sig. 2-tailed diatas nilai signifikan 5
artinya variabel residual berdistribusi normal.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.17 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 96
Normal Parametersa,b
Mean .0000000
Std. Deviation 1.66207720
Most Extreme Differences
Absolute .093
Positive .043
Negative -.093
Kolmogorov-Smirnov Z .909
Asymp. Sig. 2-tailed .380
a Test distribution is Normal. b Calculated from data.
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS
Pada tabel 4.17 dapat dilihat bahwa nilai Asymp. Sig. 2-tailed adalah 0.380 dan di atas nilai signifikan 0.05. Hal ini menunjukkan bahwa data
berdistribusi normal. 2.
Uji Heteroskedastisitas Uji heterokedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi
terdapat ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan lainnya. Jika varians dari satu residual satu pengamatan ke pengamatan lainnya
tetap, maka terjadi homoskedastisitas. Jika berbeda, maka disebut heterokedastisitas.
Universitas Sumatera Utara
TABEL 4.18 Coefficientsa
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
B Std. Error
1 Constant
-3.167 1.443
-2.195 .033
Video -.182
.132 -.295
-1.384 .173
Audio .196
.164 .221
1.190 .240
Talent .067
.117 .106
.575 .568
Props -.267
.243 -.178
-1.095 .280
Setting .142
.168 .157
.848 .401
Lighting .084
.159 .100
.526 .602
Pacing .042
.259 .029
.162 .872
Kontinuitas .111
.095 .244
1.168 .249
a Dependent Variable: LnU2i
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS
Pada tabel 4.18 menunjukkan tidak satupun variabel independen yang signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dependen LnU2i. Hal ini
terlihat dari probabilitas signifikansinya di atas tingkat kepercayaan 5, jadi dapat disimpulkan model regresi tidak mengarah adanya heterokedastisitas.
3. Uji Multikolinieritas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi di antara variabel independen. Model regresi yang baik
seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen.
Universitas Sumatera Utara
TABEL 4.19 Coefficientsa
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Tolerance
VIF 1
Constant 7.673
2.078 3.693
.000 Video
-.351 .178
-.254 -1.969 .052
.490 2.042
Audio .198
.219 .105
.908 .367
.608 1.644
Talent .165
.168 .120
.983 .328
.549 1.821
Props .916
.337 .281
2.719 .008
.761 1.314
Setting -.079
.201 -.046
-.392 .696
.597 1.674
Lighting .537
.183 .321
2.935 .004
.681 1.468
Pacing -.019
.338 -.006
-.057 .955
.652 1.534
Kontinuitas .105
.119 .104
.884 .379
.583 1.714
a Dependent Variable: Kptsn.pembelian
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS
Multikolinearitas dapat dilakukan dengan melihat toleransi variabel dan Variance Inflation Factor VIF dengan membandingkan VIF 5 dan tolerance
0,1 maka tidak terjadi multikolinearitas. Pada tabel 4.19 dapat disimpulkan bahwa
regresi ini tidak terdapat multikolinearitas.
D. Metode Analisis Regresi Linier Berganda
