3.10 Metode Analisis Data 3.10.1 Metode Analisis Deskriptif
Metode analisis deskriptif merupakan metode penganalisaan yang dilakukan dengan cara menentukan data, mengelompokkan data dan
menginterpretasikan data sehingga dapat memberikan gambaran masalah yang dihadapi Sumarni, 2005:102. Data diperoleh dari data primer berupa kuesioner
yang telah diisi oleh sejumlah responden penelitian.
3.10.2 Metode Analisis Regresi Berganda
Analisis regresi linear berganda yaitu regresi yang memiliki satu variabel dependen dan lebih dari satu variabel independen Sugiyono, 2005:211. Untuk
memperoleh hasil analisi data, peneliti menggunakan program SPSS 16.0. Model persamaannya dapat digambarkan sebagai berikut:
Y= a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ e Keterangan
Y = Keputusan pembelian a = Konstanta
X
1
= Citra merek brand image X
2
= Harga b
1,2
= Koefisien regresi e = Standar error
Universitas Sumatera Utara
3.10.3 Uji Asumsi Klasik
Sebelum melakukan analisi regresi, agar mendapatkan perkiraan yang tidak bisa dan efisiensi maka dilakukan pengujian asumsi klasik yang harus
dipenuhi, yaitu :
1. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah distribusi sebuah data mengikuti atau mendekati distribusi normal. Data yang baik
adalah data yang mempunyai pola seperti distribusi normal. Uji normalitas dilakukan dengan menggunakan pendekatan Kolmogorov
Smirnov, dengan menggunakan tingkat signifikansi 5 maka nilai Asymp. Sig. 2 tailed diatas nilai signifikan 5 artinya variabel
residual berdistribusi normal Ginting dan Situmorang, 2008:62.
2. Uji Heteroskedastisitas
Adanya varians variabel independen adalah konstan untuk setiap nilai tertentu variabel independen homokedastisitas. Model regresi yang
baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas. Heteroskedastisitas diuji dengan menggunakan uji Glejser dengan pengambilan keputusan jika
variabel independen signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dependen, maka ada indikasi terjadinya heteroskedastisitas. Jika
probabilitas signifikannya di atas tingkat kepercayaan 5 dapat disimpulkan model regresi tidak mengarah adanya heteroskedastisitas.
Universitas Sumatera Utara
3. Uji Multikolinearitas
Artinya variabel independen yang satu dengan yang lain dalam model regresi berganda tidak saling berhubungan secara sempurna. Untuk
mengetaui apakah ada tidaknya gejala multikolinearitas dapat dilihat dari besarnya nilai tolerance dan VIF variance inflation factor
melalui program SPSS. Tolerance mengukur variabilitas variabel terpilih yang tidak gtolerance 1 atau nilai VIF 5, maka tidak terjadi
multikolineritas Situmorang, 2010:136 .
3.10.4 Uji Hipotesis
