tidaknya heteroskedastisitas, dengan melihat Grafik Plot antara nilai prediksi variabel terikat dependen, yaitu ZPRED dengan residualnya
SRESID. Deteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot
antara SRESID dan ZPRED dimana sumbu Y adalah Y yang telah diprediksi dan sumbu X adalah residual Y prediksi – Y
sesungguhnya yang telah di studentized. Jika tidak ada pola yang jelas dan titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y,
maka tidak terjadi heteroskedastisitas Ghozali, 2005:105. c.
Uji Normalitas Pengujian normalitas adalah pengujian tentang kenormalan distribusi
data. Uji merupakan pengujian yang paling banyak dilakukan oleh analisis statistic parametic. Penggunaan uji normalitas karena ada
analisis statistic parametric, asumsi yang harus dimiliki oleh data adalah bahwa data tersebut terdistribusi secara normal Ghozali,
2005:110. Maksud data terdistribusi secara normal adalah bahwa data akan mengikuti bentuk distribusi normal.
Ada dua cara untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak, yaitu dengan analisis grafik dan uji statistik. Salah satu cara
termudah untuk melihat normalitas residual adalah dengan melihat grafik histogram yang membandingkan antara data observasi dengan distribusi
79
yang mendekati distribusi normal. Distribusi normal akan membentuk satu garis lurus diagonal dan ploting data residual akan dibandingkan dengan
garis diagonal. Jika distribusi data residual normal, maka garis yang menggambarkan data sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya
Ghozali, 2005:110.
3. Uji Hipotesis
Kegiatan pengolahan data dengan melakukan tabulasi terhadap kuesioner dengan memberikan dan menjumlahkan bobot jawaban pada
masing-masing pertanyaan untuk masing-masing variabel. Analisis data menggunakan teknik statistik multiple regression untuk menguji pengaruh
variabel-variabel independen terhadap variabel dependen. Teknik analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah teknik analisis regresi
berganda. Analisis regresi berganda adalah analisis tentang hubungan antara satu dependent variable dengan dua atau lebih independent
variable. Arikunto 2002 ;56. Persamaannya yaitu : Y = a+ b
1
x
1
+ b
2
x
2
+ b
3
x
3
+ b
4
x
4
+ ε
Keterangan : Y = Loyalitas Pelanggan
a = Konstanta b
1
x
1
= Brand Awareness b
2
x
2
= Brand Assosiation
80
b
3
x
3
= Perceived Quality. b
4
x
4
=Brand Image. ε = Error
Hasil pengujian statistik dengan menggunakan multiple regression yang perlu dianalisis dan dibahas adalah:
a. Uji koefisien determinasi
Koefisien determinasi R
2
pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai
koefisien determinasi adalah antara nol dan satu. Nilai R
2
yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan
variasi variabel dependen amat terbatas. Nilai yang mendekati satu berarti variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang
dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen. Kelemahan mendasar penggunaan koefisien determinasi adalah bias terhadap jumlah
variabel independen yang dimasukkan ke dalam model. Setiap tambahan satu variabel independen, maka R
2
pasti meningkat, tidak peduli apakah variabel tersebut berpengaruh terhadap variabel dependen. Oleh karena
itu, pada penelitian ini R Square yang digunakan adalah R
Square yang sudah disesuaikan atau Adjusted R Square Adjusted R
2
karena disesuaikan dengan jumlah variabel yang digunakan dalam penelitian.
81
Nilai Adjusted R
2
dapat naik atau turun apabila satu variabel independen ditambahkan ke dalam model Ghozali, 2005:83.
b. Penguji Hipotesis Uji F
Uji F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel independen atau variable bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh
secara bersama-sama terhadap variabel dependen atau terikat. Probabilitas lebih kecil dari 0,05, maka hasilnya signifikan berarti
terdapat pengaruh dari variabel independen secara bersama terhadap variabel dependen Ghozali, 2005:84. Hasil uji F ini pada output SPSS
dapat dilihat pada table ANOVA. Hipotesis nol Ho dan Hipotesis alternative Ha yang digunakan yaitu :
Ho : bo = 0, artinya tidak ada pengaruh antara brand awareness, brand assosiation, perceived quality, dan brand image terhadap loyalitas
pelanggan sepeda motor Honda. Ha : bo
≠ 0, artinya ada pengaruh antara brand awareness, brand assosiation, perceived quality,dan brand image terhadap loyalitas
pelanggan sepeda motor Honda. Tiongkat significan yang digunakan yaitu
α
= 0.05 F = F hitung yang selanjutnya diuji dengan F tebel :
¾ jika sig. F 0.05 maka Ha ditolak dan Ho diterima, berarti tidak ada pengaruh antara variable bebas X dan terikat.
82
¾ jika sig. F 0.05 maka Ha ditolak dan Ho diterima, berarti tidak ada pengaruh antara variable bebas X dan terikat.
c. Penguji Hipotesis Uji t
