xlix
3.10 Teknis Analisis Data
3.10.1 Analisis Deskriptif
Metode analisis deskriptif merupakan penjelasan dari hasil pengumpulan data yang dianalisis sehingga diperoleh gambaran jelas mengenai objek penelitian.
3.10.2 Uji Asumsi Klasik Uji asumsi klasik bertujuan untuk mengetahui kondisi data yang dipergunakan
dalam penelitian. Model analisis regresi penelitian ini mensyaratkan uji asumsi
terhadap data yang meliputi: 3.10.2.1 Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah distribusi sebuah data
mengikuti atau mendekati distribusi normal, yakni distribusi data dengan bentuk lonceng Ginting dan Situmorang, 2008:55.
Cara untuk mengetahui normalitas adalah dengan melihat pp plot yang membentuk plot antara nilai-nilai teoritis sumbu x melawan nilai-nilai yang didapat
dari sampel sumbu y. Apabila plot dari keduanya berbentuk linear dapat didekati garis lurus, maka hal ini merupakan indikasi bahwa residual menyebar normal
Ginting dan Situmorang, 2008:58.
3.10.3.2 Uji Heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi
terdapat ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan kepengamatan lainnya. Jika variance dari satu residual satu pengamatan kepengamatan lainnya tetap
maka terjadi homoskedastisitas jika berbeda maka disebut heteroskedastisitas.
Universitas Sumatera Utara
l
Model regresi yang baik adalah yang tidak terjadi heteroskedastisitas Ginting dan Situmorang, 2008:65. Cara untuk mengetahui ada atau tidaknya
heteroskedastisitas adalah dengan melihat grafik plot antara nilai prediksi variabel terikat ZPRED dan residualnya SRESID. Deteksi terhadap heteroskedastisitas
dapat dilakukan dengan melihat grafik scatterplot yang disajikan, jika terlihat titik- titik menyebar secara acak tidak membentuk sebuah pola tertentu yang jelas serta
tersebar baik di atas maupun di bawah angka nol pada sumbu Y.Maka hal ini tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi, sehingga model regresi layak dipakai
untuk memprediksi keputusan konsumen, berdasarkan masukan variabel independennya.
3.10.2.3 Uji Multikolinieritas Pada mulanya multikolinieritas ini berarti adanya hubungan linear yang
“sempurna” atau pasti, diantara beberapa atau semua variabel yang menjelaskan dari model regresi Ginting dan Situmorang, 2008:96.
Multikolinearitas dapat dilihat dari nilai tolerance dan Variance Inflation
Factor VIF kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel independen manakah
yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya.Tolerance adalah mengukur variabilitas variabel independen yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel
independen lainnya. Nilai cutoff yang umumnya dipakai untuk menunjukkan adanya multikolinieritas adalah tolerance 0.1 sedangkan Variance Inflation Factor VIF
5 Ginting dan Situmorang, 2008:104.
Universitas Sumatera Utara
li
3.10.3 Pengujian Hipotesis 3.10.3.1 Uji Signifikan Simultan Uji Serentak Uji – F