Pernyataan 11 Saya merasa membutuhkan produk Rodalink karena memiliki spesifikasi yang berkualitas memiliki frekuensi pernyataan setuju paling dominan
diantara pernyataan lain yang terdapat dalam variabel keputusan membeli yaitu 93 menyatakan setuju dengan rincian 32 menyatakan sangat setuju dan 61 menyatakan
setuju. Disamping itu pernyataan lain yang dengan dominan dipilih secara positif oleh para responden ada pernyataan 12 Produk yang terdapat pada Rodalink lebih berkualitas
dibanding toko sepeda lain yaitu dengan persentase 85 pernyataan setuju dari keseluruhan responden, dengan rincian 69 menyatakan sikap setujunya dan 16
menyatakan sangat setuju. Dengan hasil tabulasi diatas dapat disimpulkan bahwa keinginan responden
secara dominan terhadap keputusan membeli di Rodalink sangat besar, hal ini didorong oleh pernyataan kedua terbesar yaitu bahwa produk-produk yang ada di toko Rodalink ini
lebih memiliki kualitas yang baik ketimbang toko sepeda lain.
4.2.4 Analisis Statistik 1. Uji Asumsi Klasik
a. Uji Normalitas
Tujuan uji normalitas adalah ingin menguji apakah dalam model regresi distribusi sebuah data mengikuti atau mendekati distribusi normal, yakni distribusi data dengan
bentuk lonceng. Kalau asumsi ini dilanggar maka uji statistik menjadi tidak valid. Ada dua cara untuk mendeteksi apakah data berdistribusi normal atau tidak, yaitu dengan
pendekatan grafik dan pendekatan Kolmogorv-Smirnov.
1. Pendekatan Grafik
Salah satu cara untuk melihat normalitas adalah dengan melihat grafik histogram dan grafik normal plot yang membandingkan antara dua observasi dengan distribusi yang
Universitas Sumatera Utara
mendekati distribusi normal. Hasil dari output SPSS terlihat seperti Gambar 4.2 dan Gambar 4.3:
Gambar .4.2 Grafik P-P
Plot Sumber : Hasil pengolahan data primer kuesioner dengan SPSS 17.0
Gambar .4.3 Histogram Normalitas
Sumber : Hasil pengolahan data primer kuesioner dengan SPSS 17.0
Pada Gambar 4.2 data berdistribusi normal ini dapat dilihat pada scatter plot terlihat titik yang mengikuti data disepanjang garis diagonal, sedangkan pada Gambar 4.3
dapat diketahui bahwa variabel berdistribusi normal, hal ini ditunjukkan oleh gambar tersebut, di mana tidak menceng ke kiri atau ke kanan.
Universitas Sumatera Utara
2. Analisis Kolmogorov-Smirnov Uji normalitas dengan grafik bisa saja terlihat berdistribusi normal, padahal secara
statistik tidak berdistribusi normal. Berikut ini pengujian normalitas yang didasarkan dengan uji statistik non-parametik Kolmogorov-Smirnov K-S.
Tabel 4.6 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Sumber: Hasil pengolahan data primer kuesioner dengan SPSS 17.0 2012
Berdasarkan Tabel 4.6, terlihat bahwa nilai Asymp.Sig. 2-tailed adalah 0.784, ini berarti nilainya di atas nilai signifikan 5 0.05. dengan kata lain variabel tersebut
berdistribusi normal.
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 100
Normal Parameters
a,,b
Mean .0000000
Std. Deviation 1.51772100
Most Extreme Differences Absolute
.066 Positive
.060 Negative
-.066 Kolmogorov-Smirnov Z
.655 Asymp. Sig. 2-tailed
.784
Universitas Sumatera Utara
b. Uji Heteroskedastisitas
