Pemasar Senang Memasarkan Produk Melalui Facebook.

Pengujian normalitas data sampel dalam penelitian ini dilakukan dengan melihat Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual yang berguna untuk menguji apakah residual modal regresi memiliki distribusi normal atau tidak. Model yang baik adalah memiliki distribusi normal atau mendekati normal. Dasar pengambilan keputusan Normal P-P Plot of Regression Standarized Residual adalah :  Jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.  Jika data menyebar jauh dan garis diagonal dan tidak mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas Santoso, 2000:214. Berdasarkan Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual yang terlampir pada lampiran, terlihat titik-titik menyebar disekitar garis diagonal serta penyebarannya mengikuti arah garis diagonal. Dengan demikian residual dalam penelitian ini telah memenuhi asumsi normalitas.

2. Uji Autokorelasi

Pengujian ini digunakan untuk mengetahui apakah terjadi korelasi di antara data pengamatan atau tidak. Prasyarat yang harus dipenuhi adalah tidak adanya autokorelasi dalam model regresi. Metode pengujian yang sering dgunakan adalah dengan Uji Durbin-Watson. Hasil analisis dengan uji Durbin-Watson diperoleh:

2.1 Substruktur 1

Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .463 a .214 .165 1.333 2.012 a. Predictors: Constant, Kemudahan, Manfaat b. Dependent Variable: Sikap Dari hasil perhitungan hasil uji autokorelasi substruktur 1 di atas, diperoleh bahwa nilai Durbin-Watson adalah 2,012 sedangkan nilai batas pada tabel Durbin Watson pada lampiran dengan α = 5 n=35 dan k=3 diperoleh dL= 1,283 dan dU=1,652. Sementara itu, nilai 4- dU=4-1,652=2,347 dan nilai 4-dL=4-1,2833=2,716. Nilai Durbin Watson lebih besar daripada nilai dL dan lebih kecil daripada nilai 4- dL atau 1,283 2,012 2,716. Begitu pula pada nilai dU. Durbin Watson lebih besar daripada nilai dU dan lebih kecil daripada 4-dU atau 1,652 2,012 2,347. Jadi dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat autokorelasi dalam regresi ini.

2.2 Substruktur 2

Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .401 a .161 .080 2.046 2.442 a. Predictors: Constant, Sikap, Kemudahan, Manfaat b. Dependent Variable: Prilaku Dari hasil perhitungan hasil uji autokorelasi substruktur 2 di atas, diperoleh bahwa nilai Durbin-Watson adalah 2,442 sedangkan nilai