67 Menurut Situmorang dan Lufti 2014:121 bahwa, apabila pada hasil uji
Kolmogorov-Smirnov, nilai Asymp Sig 2-tailed lebih besar dari nilai signifikan 0,05, dan nilai Kolmogorov-Smirnov Z lebih kecil dari 1,97 maka data dikatakan
normal. Pada Tabel 4.11 dapat dilihat nilai Asymp Sig 2-tailed 0,337 lebih besar dari 0,05 dan nilai Kolmogorov-Smirnov Z 0,942 lebih kecil dari 1,97, sehingga
model regresi yang diperoleh adalah berdistribusi normal.
4.4.1.2 Uji Heterokedastisitas
Uji heteroskedastisitas pada prinsipnya ingin menguji apakah sebuah grup mempunyai varians yang sama di antara anggota grup tersebut. Jika varians sama,
dan yang seharusnya tidak terjadi maka dikatakan ada homokedastisitas, sedangkan jika varians tidak sama dikatakan heteroskedastisitas Situmorang
Lufti , 2014 : 121-122. Gejala heterokedastisitas dapat dideteksi dengan dua cara yaitu:
1. Analisis Grafik Gejala heterokedastisitas dapat dilihat dengan menggunakan grafik
Scatterplot.Apabila data yang berbentuk titiktitik tidak membentuk suatu pola atau menyebar, maka model regresi tidak terkena heterokedastisitas.
Kriteria pengambilan keputusan: 1. Jika diagram pencar yang ada membentuk pola-pola tertentu yang teratur maka
regresi mengalami gangguan heterokedastisitas. 2. Jika diagram pencar yang ada tidak membentuk pola-pola tertentu yang teratur
maka regresi tidak mengalami gangguan heterokedastisitas.
Universitas Sumatera Utara
68
Sumber : Hasil Penelitian 2016 diolah
Gambar 4.3 Scatterplot Uji Heterokedastisitas
Dari Gambar 4.3 terlihat titik-titik menyebar secara acak tidak membentuk sebuah pola tertentu yang jelas serta tersebar baik di atas maupun di bawah angka
nol pada sumbu Y, dengan demikian dapat dikatakan bahwa tidak terjadi heterokedastisitas pada model regresi.
2. Analisis Statistik Kriteria keputusan:
1. Jika probabilitas 0,05 maka tidak mengalami gangguan heterokedastisitas
2. Jika probabilitas 0,05 maka mengalami gangguan heterokedastisitas.
Gejala heterokedastisitas dapat juga dideteksi melalui uji Glejser. Tabel 4.12 berikut ini menampilkan hasil pengujian heterokedastisitas dengan uji
Glejser.
Universitas Sumatera Utara
69
Tabel 4.12 Hasil Uji Glejser
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant -.453
.666 -.680
.498 Kesadaran Merek
-.048 .043
-.144 -1.124
.264 Persepsi Kualitas
.016 .049
.050 .334
.739 Promosi
.093 .055
.255 1.710
.091 a. Dependent Variable: absut
Sumber : Hasil Penelitian 2016 diolah
Pada Tabel 4.12 dapat dilihat bahwa kolom Sig. pada tabel koefisien regresi untuk variabel independen adalah 0,264, 0,739,0,091 atau probabilitas lebih
besar dari 0,05 maka tidak terjadi gangguan heterokedastisitas. Hal ini menunjukkan semua variabel independent yang terdiri dari kesadaran merek,
persepsi kualitas dan promosi signifikan secara statisik mempengaruhi variabel dependent.
4.4.1.3 Uji Multikolinieritas
