Tabel V.12 Hasil Uji Reliabilitas Persepsi Konsumen
Reliability Statistics
Cronbachs Alpha N of Items
.749 7
Sumber : Data primer diolah Berdasarkan Tabel V.12, dapat disimpulkan bahwa instrumen variabel
persepsi konsumen dapat dikatakan reliabel karena nilai Cronbach’s Alpha
variabel persepsi konsumen sebesar 0,749, lebih besar dari 0,60 0,749 0,60.
Tabel V.13 Hasil Uji Reliabilitas Keputusan Pembelian
Reliability Statistics
Cronbachs Alpha N of Items
.749 6
Sumber : Data primer diolah Berdasarkan Tabel V.13, dapat disimpulkan bahwa instrumen variabel
keputusan pembelian dapat dikatakan reliabel karena nilai Cronbach’s Alpha
variabel keputusan pembelian sebesar 0,749, lebih besar dari 0,60 0,749 0,60.
C. Hasil Uji Asumsi Klasik
1. Hasil Uji Normalitas
Metode yang digunakan untuk melakukan uji normalitas dalam penelitian ini adalah dengan Kolmogrov Smirnov, suatu data dinyatakan normal jika nilai
Asymp. Sig. 2-tailed 0,05. Selain itu, normal atau tidaknya distribusi suatu data dapat dilihat dari grafik Normal P-P Plot of Regression Standardized
Residual. Suatu distribusi data dapat dikatakan normal jika titik pada grafik Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual membentuk pola
menyebar disekitar garis diagonal dan mengukuti garis diagonal. Program aplikasi yang digunakan dalam uji normalitas ini adalah SPSS 16.0. Berikut ini
adalah hasil dari uji normalitas: Tabel V.14
Hasil Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 100
Normal Parameters
a
Mean .0000000
Std. Deviation 2.13068454
Most Extreme Differences Absolute .074
Positive .041
Negative -.074
Kolmogorov-Smirnov Z .737
Asymp. Sig. 2-tailed .650
a. Test distribution is Normal.
Sumber : Data primer diolah Berdasarkan Tabel V.14, jika dilihat dari nilai Asymp.Sig. 2-tailed
sebesar 0,650 0,05, artinya data berdistribusi normal. PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
Gambar V.1 Hasil Uji Normalitas
Sumber : Data primer diolah Berdasarkan grafik Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual
pada Gambar V.1, terjadi penyebaran titik disekitar garis diagonal dan mengikuti garis diagonal. Sehingga, dapat disimpulkan bahwa data berdistribusi normal.
2. Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah hubungan antar variabel independen memiliki masalah multikorelasi atau tidak. Multikolinieritas adalah
korelasi yang sangat tinggi atau sangat rendah yang terjadi pada hubungan di antara variabel independen Sarjono Julianata, 2011. Uji multikolinieritas
dilakukan menggunakan aplikasi SPSS 16.0 dan hasil yang diperoleh adalah sebagai berikut:
Tabel V. 15 Hasil Uji Multikolinieritas
Coefficients
a
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1 Keluarga
.921 1.086
Kelompok_Referensi .822
1.216 Persepsi
.857 1.166
a. Dependent Variable: Keputusan_Pembelian
Sumber : Data primer diolah Dari hasil uji multikolinieritas di atas, diperoleh output nilai VIF nilai VIF
variabel keluarga sebesar 1,086; nilai VIF variabel kelompok referensi sebesar 1,216; dan nilai VIF variabel persepsi konsumen sebesar 1,166 10, maka dapat
diketahui bahwa antar variabel independen tidak terjadi masalah multikolinieritas. 3.
Uji Heteroskedastisitas Uji
heteroskedastisitas memiliki
kriteria jika
data hasil
pengujian heteroskedastisitas membentuk titik menyebar secara acak, baik di bagian atas
angka nol atau di bagian bawah angka nol pada tabel scatterplot maka dapat dikatakan tidak terjadi heteroskedastisitas dalam model regresi. Sebaliknya, jika
data hasil pengujian heteroskedastisitas tidak membentuk titik menyebar secara acak, maka bisa dikatakan terjadi heteroskedastisitas dalam penelitian ini.
Berikut adalah hasil uji heteroskedastisitas mennggunakan aplikasi SPSS 16.0: PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
Gambar V.2 Scatterplot Heteroskedastisitas Sumber: Data primer diolah
Berdasarkan Gambar V.2, diperoleh hasil berupa data berbentuk grafik dengan titik-titik menyebar secara acak, baik di bagian atas angka nol atau di
bagian bawah angka nol, sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskesdastisitas dalam model regresi ini. Artinya, data di atas menunjukkan
bahwa varians sama untuk semua pengamatan atau observasi.
D. Hasil Analisis Data
