keduanya menpunyai distribusi normal ataukah tidak. Model regresi yang baik adalah distribusi data normal atau mendekati normal.
Cara yang digunakan untuk deteksi normalitas yaitu : deteksi dengan melihat penyebaran data titik pada sumbu diagonal dari
grafik. Dasar pengambilan keputusan :
a. Jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti
arah garis diagonal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
b. Jika data menyebar jauh dari garis diagonal dan atau tidak
mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.
3.5 Metode Analisis dan Uji Hipotesis
3.5.1 Analisis Regresi Linier Berganda
Teknik analisis yang digunakan adalah teknik regresi linier berganda, karena variabel bebas X yang digunakan lebih dari satu
variabel bebas X. Adapun model persamaan regresi yang digunakan yaitu sebagai
berikut : Y= a+b
1
X
1
+b
2
X
2
+b
3
X
3
+e ................ Djarwanto, 2001:183 Keterangan :
Y = Keputusan Pembelian
X
1
= Corporate image X
2
= User image X
3
= Product image a
= Konstanta b
1
b
3
= Koefisien Regresi e
= Standart Error Adapun untuk mengetahui apakah model analisis tersebut cukup
layak digunakan untuk pembuktian selanjutnya dan untuk mengetahui sampai sejauh mana variable-variabel independent mampu menjelaskan
variable independent, maka perlu untuk mengetahui koefisien determinasi R Square menurut Sugiono 2002:13.
3.5.2 Uji Hipotesis 1. Uji F
Untuk menguji pengaruh variabel bebas X secara simultan terhadap variabel terikat Y, digunakan Uji F dengan prosedur pengujian
yaitu sebagai berikut : 1.
Ho : b
1
= b
2
= b
3
= 0 variabel bebas X secara simultan tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel terikat Y.
Ho : b
1
≠ b
2
≠ b
3
≠ 0 variabel bebas X secara simultan berpegaruh signifikan terhadap variable terikat Y.
2. Tingkat signifikan yang digunakan adalah 0,05, dengan derajat bebas
DF = n – k - 1. Dimana :
n = jumlah pengamatan k = jumlah veriabel.
3. Menentukan nilai F
hitung
= R
2
k - 1 Djarwanto, 2001:183 I – R
2
n - k 4.
Daerah penerimaan penolakan Ho
Sumber: Djarwanto, 2001 5.
Kriteria pengujian a.
Jika F
hitung
F
tab
maka H
O
ditolak dan H
i
diterima yang berarti variabel bebas X secara simultan berpengaruh signifikan terhadap
variabel terikat Y. b.
Jika F
hitung
≤ F
tabel
maka H
O
diterima dan H
i
ditolak yang berarti variabel bebas X secara simultan tidak berpengaruh signifikan
terhadap variabel terikat Y.
2. Uji t
Sedangkan untuk menguji pengaruh variabel bebas X secara parsial terhadap variabel terikat Y, digunakan Uji t, dengan prosedur pengujian
yaitu sebagai berikut : 1.
Ho : b1 = b2 = b3 = 0 variabel bebas X secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel terikat Y.
Daerah Penerimaan H
O
Daerah Penolakan H
O
Ho : b1 = b2 = b3 = 0 variabel bebas X secara parsial berpegaruh signifikan terhadap variable terikat Y.
2. Tingkat signifikan yang digunakan adalah 0,05, dengan derajat
bebas df = 0,052; n – k - 1. n = jumlah pengamatan
k = jumlah veriabel. 3.
Menentukan nilai t
hitung
=
�� ����
Djarwanto, 2001:131
Keterangan : t
hitung
= t hasil perhitungan bj
= koefisien regresi e
= standart error 4.
Daerah penerimaan dan penolakan Ho
z2 ; n-k-l x2 ; n-k-l
Sumber : Djarwanto, 2001 5.
Kriteria pengujian a.
Jika t
tabel
≤ t
hitung
≤ -t
tabel,
artinya secara parsial tidak ada pengaruh antara variabel bebas dan variabel terikat.
b. Jika t
hitung
-t
tabel
atau t
hitung
t
tabel,
artinya secara parsial ada pengaruh antara variabel bebas dan variabel terikat.
Daerah Penerimaan
Ho
Daerah Penolakan
Ho
Daerah Penolakan
Ho
