Tabel 4.8 Uji Normalitas Berdasarkan Pendekatan
Kolmogrov-Smirnov
Sumber : Output SPSS April 2015
Berdasarkan tabel 4.8 dapat dilihat bahwa nilai Asymp. Sig2-tailed dari Rational Advertising yang melakukan Keputusan Pembelian Konsumen adalah
sebesar 0,589 lebih besar dari 0,05 dan nilai Kolmogrov-Smirnov Z adalah sebesar 0,773 lebih kecil daripada 1,97 yang berarti variabel residual berdistribusi normal
dan tidak ada perbedaan antara distribusi teoritik empiric atau dengan kata lain data dikatakan normal
4.3.2 Uji Heteroskedastisitas
Uji heterokedastisitas bertujuan untuk menguji apakah sebuah grup mempunyai varians yang sama diantara anggota grup tersebut. Jika varians sama,
dan ini yang seharusnya terjadi maka dikatakan ada homokedastisitas. Sedangkan jika varians tidak sama dikatakan terjadi heterokedastisitas.
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 68
Normal Parameters
a,b
Mean .0000000
Std. Deviation 1.15487323
Most Extreme Differences Absolute
.094 Positive
.083 Negative
-.094 Kolmogorov-Smirnov Z
.773 Asymp. Sig. 2-tailed
.589
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Dalam melakukan pengujian heteroskedastisitas, dapat dilakukan melalui dua cara. Pertama, melalui analisis grafik dengan cara membaca grafik
Scatterplot, dimana tidak terjadi heteroskedastisitas apabila titik-titik meyebar secara acak, tidak membentuk sebuah pola tertentu yang jelas, dan tersebar baik di
atas maupun di bawah angka nol pada sumbu Y. Kedua, melalui analisis statistik yang dilakukan melalui uji glejser, dimana tidak terjadi heteroskedastisitas apabila
tidak ada variabel independen yang signifikan secara statistik mempegaruhi variabel dependen.
1. Pendekatan Scatterplot
Sumber : Output SPSS April 2015
Gambar 4.4 Uji Heteroskedastisitas melalui pendekatan
Scatterplot
2. Uji Glejser
Tabel 4.9 Uji Heteroskedastisitas malalui pendekatan
Glejser Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
T Sig.
B Std. Error
Beta Constant
1.665 1.153
1.443 .154
PEKERJAAN_X1 .093
.066 .220
1.421 .160
KEADAAN_EKONOMI_X 2
-.027 .072
-.050 -.370
.713 GAYA_HIDUP_X3
-.059 .058
-.145 -1.016
.313 KEPRIBADIAN_X4
-.035 .053
-.095 -.660
.512 a. Dependent Variable: ABS_RES
Sumber: Output SPSS Maret 2015
Berdasarkan Tabel 4.9 menunjukkan bahwa tidak ada variabel independen yang signifikan secara statistik mempengaruhi variabel independen absolut Ut.
Dapat dilihat pada kolom Sig. Yang merupakan probabilitas signifikansi variabel, dimana probabilitas signifikansi variabel berada diatas tingkat kepercayaan 0,05
maka dapat disimpulkan model regresi ini tidak terindikasi heteroskedastisitas.
4.3.3 Uji Multikolinieritas
