Jika r
hitung
r
tabel
maka pertanyaan tersebut reliable
Jika r
hitung
r
tabel
maka pertanyaan tersebut tidak reliabel
3.10 Tekhnis Analisis Data
Penulis menggunakan metode analisis berikut untuk menganalisis data pada penelitian ini:
3.10.1 Metode Analisis Deskriptif
Analisis deskriptif dalam penelitian ini merupakan uraian atau penjelasan dari hasil pengumpulan data, yang kemudian disusun dan dianalisis
sehingga diperoleh gambaran yang jelas mengenai objek penelitian.
3.10.2 Analisis Regresi Berganda
Analisis regresi berganda dilakukan untuk mengadakan prediksi nilai dari variabel dependen yaitu minat beli Y dengan ikut memperhitungkan nilai-
nilai variabel independent yang terdiri atas harga X
1
, kualitas X
2
, pelayanan X
3
dan psikologis X
4
.Sehingga dapat diketahui pengaruh faktor- faktor tersebut dalam membentuk minat beli di pabrik tempe H. M. Yasin. Analisis
regresi berganda dalam penelitian ini menggunakan bantuan program SPSS 16.00 for Windows. Model persamaan yang digunakan adalah sebagai berikut:
Dimana: Y
= Variabel Minat Beli a
= konstanta b
1
-b
4
= Koefisien Regresi
Y=a+b
1
X
1
+b
2
X
2
+b
3
X
3
+b
4
X
4
+e
Universitas Sumatera Utara
X
1
= Skor dimensi Harga X
2
= Skor dimensi Kualitas Produk X
3
= Skor dimensi Pelayanan X
4
= Skor dimensi Psikologis E
= Standard Error Metode regresi linear berganda di atas harus memenuhi syarat asumsi
klasik sebagai berikut: 1. Uji Normalitas
Uji Normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah residual yang
diteliti berdistribusi normal atau tidak. Distribusi data tidak normal, karena terdapat nilai ekstrem data yang diambil. Ada dua cara yang
dapat digunakan untuk uji normalitas yaitu: a
Analisis Grafik Normalitas data dapat dilihat melalui penyebaran titik pada sumbu
diagonal dari P-Plot atau dengan melihat histogram dari residualnya.
Dasar pengambilan keputusannya sebagai berikut: Apabila data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah
garis diagonal atau grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi normal maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
Apabila data menyebar jauh dari diagonalnya atau tidak mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogram maka model regresi tidak
memenuhi asumsi normalitas.
Universitas Sumatera Utara
b Analisis Statistik
Pengujian normalitas yang didasarkan pada uji statistic non parametrik Kolmogorof – Smirnov K–S. Menurut Umar
2008:181 bahwa, apabila pada hasil uji Kolmogorov Smirnov, nilai Asymp.Sig 2-tailed lebih besar dari 0,05
α =5, tingkat signifikan maka data berdistribusi normal.
2. Uji Multikolinieritas
Uji ini bertujuan untuk menguji apakah di dalam model regresi linear ditemukan adanya korelasi yang tinggi diantara variabel
bebas. Ada atau tidaknya multikolinieritas antar variabel dapat diketahui dengan melihat nilai dari variance inflation factor VIF
dari masing – masing variabel independent terhadap variabel dependent.
Pengambilan Keputusannya: VIF
5 maka diduga mempunyai persoalan multikolinieritas VIF 5 maka tidak terdapat multikolonieritas.
Tolerance 0,1 maka diduga mempunyai persoalan multikolinieritas.
Tolerance 0,1 maka tidak terdapat multikolinieritas. 3.
Uji Heteroskedastisitas Uji ini bertujuan untuk menguji apakah di dalam model regresi
terjadi ketidaksamaan variance dari suatu residual pengamatan
Universitas Sumatera Utara
kepengamatan lain. Ada dua cara yang dapat digunakan untuk mendeteksi gejala Heteroskedastisitas, yaitu:
a Analisis Grafik
Gejala heteroskedastisitas dapat dilihat dengan menggunakan grafik Scatterflot. Apabila data yang terbentuk titik – titik tidak
membentuk suatu pola atau menyebar, maka model regresi tidak terkena heteroskedastisitas.
b Analisis Statistik
Gejala heteroskedastisitas juga dapat dideteksi melalui uji glejser.
3.10.3 Hipotesis 1. Uji Signifikan Simultan Uji Serentak Uji-F
Uji F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama
serentak variabel independen Xi terhadap variabel dependen Y. H
: b
1
= b
2
= b
3
= b
4
= 0, artinya secara bersama-sama tidak terdapat pengaruh yang positif dan signifikan dari variabel independent Xi terhadap variabel
dependen Y. H
: b
1
≠ b
2
≠ b
3
≠ b
4
≠ 0, artinya secara bersama-sama serentak terdapat pengaruh yang positif dan signifikan dari variabel independent Xi terhadap
variabel dependen Y.
Kriteria pengambilan keputusan: H
diterima jika F
hitung
t
tabel
pada α =5
H ditolak jika F
hitung
t
tabel
pada
α =5
Universitas Sumatera Utara
4. Uji Signifikan Individual Uji Parsial Uji-t
Uji-t menunjukkan seberapa besar pengaruh variabel bebas secara individual terhadap variabel terikat. Adapun Uji-t menggunakan langkah-langkah
sebagai berikut: H
: b
1
=0, artinya secara parsial tidak terdapat pengaruh yang positif dan signifikan dari variabel independen terhadap variabel dependen.
H : b
1
≠ 0, artinya secara parsial terdapat pengaruh yang positif dan signifikan dari variabel independen terhadap variabel dependen.
Kriteria pengambilan keputusan:
H diterima jika t
hitung
t
tabel
pada α =5
H ditolak jika t
hitung
t
tabel
pada α =5
3.10.4 Koefisien Determinan R
2
Pengujian Koefisien determinan R
2
digunakan untuk mengukur proporsi atau persentase kemampuan model dalam menerangkan variabel terikat.
Koefisien determinasi berkisar antara nol sampai dengan satu 0 R
2
1. Jika R
2
semakin besar mendekati satu, maka dapat dikatakan bahwa pengaruh variabel bebas X adalah besar terhadap variabel terikat Y.
Sebaliknya, jika R
2
semakin kecil mendekati nol, maka dapat dikatakan bahwa pengaruh variabel bebas X terhadap variabel terikat Y semakin kecil.
Universitas Sumatera Utara
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Sejarah berdirinya Pabrik Tempe H.M Yasin
Kategori