Umar,2011:181. Selengkapnya grafik tersebut dapat dilihat pada Gambar 4.5 berikut :
Gambar 4.5 Grafik Distribusi Normal
4.4.2.2 Uji Multikolinieritas
Multikolinieritas berarti adanya hubungan yang kuat di antara beberapa atau semua variabel bebas pada model regresi. Jika terdapat multikolinieritas
maka koefisien regresi menjadi tidak tentu, tingkat kesalahannya menjadi sangat besar dan biasanya ditandai dengan nilai koefisien determinasi yang sangat besar
tetapi pada pengujian parsial koefisien regresi, tidak ada ataupun kalau ada sangat sedikit sekali koefisien regresi yang signifikan. Pada penelitian ini digunakan nilai
variance inflation factors VIF sebagai indikator ada tidaknya multikolinieritas diantara variabel independen.
Tabel 4.20
Hasil Pengujian Asumsi Multikolinieritas
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1 Constant
X1 .859
1.165 X2
.859 1.165
Berdasarkan nilai VIF yang diperoleh seperti terlihat pada tabel 4.20 diatas
menunjukkan tidak ada korelasi yang kuat antara sesama variabel penggunaan media sosial instagram dan pemilihan lokasi, dimana nilai VIF dari kedua variabel
independen lebih kecil dari 10 sehingga dapat disimpulkan tidak terdapat gejala multikolinieritas diantara kedua variabel independen.
4.4.2.3 Uji Heteroskedastisitas
Tujuan dari uji heteroskedastisitas adalah untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual dari suatu pengamatan ke
pengamatan yang lain.Untuk menguji apakah varian dari residual homogen digunakan uji rank Spearman, yaitu dengan mengkorelasikan variabel independen
terhadap nilai residual error. Apabila ada koefisien korelasi yang signifikan pada tingkat kekeliruan 5, mengindikasikan terjadinya heteroskedastisitas. Pada tabel
4.21 berikut dapat dilihat nilai signifikansi masing-masing koefisien korelasi variabel independen terhadap nilai residual.
Tabel 4.21
Hasil Pengujian Asumsi Heteroskedastisitas
Unstandardized Residual
Spearmans rho X1
Correlation Coefficient .028
Sig. 2-tailed .797
N 90
X2 Correlation Coefficient
.003 Sig. 2-tailed
.979 N
90 Unstandardized Residual
Correlation Coefficient 1.000
Sig. 2-tailed .
N 90
Berdasarkan koefisien korelasi yang diperoleh seperti disajikan pada tabel 4.21 diatas memberikan suatu indikasi bahwa residual error yang muncul
dari persamaan regresi mempunyai varians yang sama tidak terjadi heteroskedastisitas.Hal ini terlihat dari nilai signifikansi masing-masing
korelasi kedua variabel independen dengan residual yaitu 0,797; dan 0,979 masih lebih besar dari 0,05.
4.4.3 Analisis Korelasi
