48
Variabel 7 .882 .80
Reliabel Variabel 8
.877 .80 Reliabel
Variabel 9 .871 .80
Reliabel Variabel 10
.872 .80 Reliabel
Variabel 11 .875 .80
Reliabel Variabel 12
.877 .80 Reliabel
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS 17,0 2014
Reliabilitas instrumen dapat dilihat pada Tabel 3.6
Tabel 3.6 Reliabilitas Kuesioner
r
alpha
r
tabel
,888 0,361
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS 17,0 2013
Tabel 3.6 menunjukkan seluruh pernyataan reliabel karena nilai Cronbach alpha sebesar 0,888 lebih besar dari 0,80.
3.10 Teknik Analisis Data 3.10.1 Analisis Deskriptif
Metode analisis deskriptif merupakan metode yang digunakan dengan mengadakan pengumpulan data dan penganalisaan data yang diperoleh sehingga
dapat memberikan gambaran yang jelas mengenai fakta-fakta dan sifat-sifat seta hubungan antar fenomena yang diteliti.
3.10.2 Analisis Statistik
1. Analisis Regresi Linier Berganda
Metode analisis regresi linier berfungsi untuk mengetahui pengaruh atau hubungan antara variabel independent Kepuasan dan Pengetahuan Produk dan
variabel dependent Keputusan Pembelian Ulang akan digunakan analisis
Universitas Sumatera Utara
49
regresi linier berganda multiple regression analysis. Peneliti menggunakan bantuan program software SPSS versi 17,0 untuk memperoleh hasil yang lebih
terarah. Rumus perhitungan persamaan regresi berganda adalah sebagai berikut :
Y = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ e
Dimana : Y
= Keputusan Pembelian Ulang a
= konstanta b
1
,b
2
= koefisien regresi berganda X
1
= Variabel Kepuasan X
2
= Variabel Pengetahuan Produk e
= standar error Model regresi linier berganda diatas harus memenuhi syarat asumsi klasik
sebagai berikut : 1. Uji Normalitas
Tujuan uji normalisasi adalah untuk mengetahui apakah distribusi sebuah data mengikuti atau mendekati distribusi normal. Uji normalitas dilakukan dengan
pendekatan grafik dengan menggunakan tingkat signifikansi 5. Jika nilai Asyimp.Sig 2-tailed lebih besar dari 5 artinya data variabel berdistribusi
normal Situmorang et al, 2011:100. 2. Uji Multikolinieritas
Uji multikolinearitas variabel independen yang satu dengan yang lain dalam model regresi berganda tidak saling berhubungan secara sempurna atau
Universitas Sumatera Utara
50
mendekati sempurna. Untuk mengetahui ada tidaknya gejala multikolinearitas dapat dilihat dari besarnya nilai Tolerance dan VIF Variance Inflation Factor
melalui program SPSS. Tolerance mengukur variabelitas variabel terpilih yang tidak dijelaskan oleh
variabel independen lainnya. Nilai umumnya yang biasa dipakai adalah nilai Tolerance 0,1 atau nilai VIF 5, maka tidak terjadi multikolinearitas
Situmorang et al, 2011:133. 3. Uji Heteroskedastisitas
Uji heterokedastisitas berarti varians variabel independen adalah konstan atau sama untuk setiap nilai tertentu variabel independen homokedastisitas. Model
regresi yang baik adalah tidak terjadi heterokedastisitas diuji dengan menggunakan uji Glejser dengan pengambilan keputusan jika variabel
independen signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dependen, maka ada indikasi terjadi heterokedastisitas. Jika probabilitas signifikannya diatas
tingkat kepercayaan 5 dapat disimpulkan model regresi tidak mengarah adanya heterokedastisitas Situmorang et al, 2011:107.
3.11 Uji Hipotesis
