Tabel 4.11 Hasil Uji Multikolinieritas
Dimensi Tolerance
VIF Kesimpulan
Electronic Word Of Mouth 0,804
1,244 Tidak terjadi
multikolinieritas
Persepsi Nilai 0,804
1,244 Tidak terjadi
multikolinieritas Sumber: Data Primer 2015
Berdasarkan hasil uji multikolinieritas yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa masing-masing variabel mempunyai nilai tolerance
0,1 dan nilai VIF 10, sehingga tidak terjadi multikolinieritas.
d. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas dilakukan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual satu
pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varian dari residual dari satu pengamatan
ke pengamatan
yang lain
tetap maka
disebut homoskedastisitas,
dan jika
varian berbeda
maka terjadi
heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas Ghozali, 2012. Salah satu cara untuk melihat ada
tidaknya heteroskedastisitas adalah menggunakan uji Glejser. Uji ini dilakukan dengan cara melakukan regresi variabel independen dengan
nilai absolut dari residualnya. Jika variabel independen signifikan secara statistik memengaruhi variabel dependen maka ada indikasi terjadi
heteroskedastisitas. Hasil uji heteroskedastisitas dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 4.12 Hasil Uji Heteroskedastisitas
Dimensi Signifikansi
Kesimpulan Electronic Word Of
Mouth 0,892
Tidak terjadi heteroskedastisitas Persepsi Nilai
0,083 Tidak terjadi heteroskedastisitas
Sumber: Data Primer 2015 Berdasarkan hasil uji heteroskedastisitas di atas, dapat disimpulkan
bahwa masing-masing variabel memiliki nilai signifikansi lebih besar dari 0,05 sehingga tidak terjadi heteroskedastisitas.
3. Analisis Regresi Berganda
Tabel 4.13 Hasil Analisis Regresi Berganda
Variabel Independen Koefisien
Regresi β
t-hitung t-tabel
Sig. Kesim-
Pulan
electronic word
of mouthX
1
0,339 6,122
1,984 0,000
Signifikan Persepsi nilai X
2
0,903 7,754
1,984 0,000
Signifikan Konstanta = 4,968
Adjusted R² = 0,519 F-hitung = 86,827
Sig. = 0,000 Sumber: Data Primer 2015
Persamaan regresi berganda berdasarkan hasil analisis regresi dapat diketahui sebagai berikut:
Y= 4,968+ 0,339X
1
+ 0,903X
2
+ e