-2 maka terjadi autokorelasi positif, dan jika DW 2 maka terjadi autokorelasi negatife
d. Uji Heteroskedastisitas Uji asumsi ini bertujuan untuk mengetahui apakah dalam
sebuah model regresi, terjadi ketidaksamaan varians dari residual antara satu pengamatan dan pengamatan yang lain. Dalam regresi,
salah satu asumsi yang harus dipenuhi adalah bahwa varians dan residual dari suatu pengamatan ke pengamatan yang lain tidak
memiliki pola tertentu. Pola yang tidak sama ini ditunjukkan dengan nilai yang tidak sama antara satu varians dari residual. Gejala
varians yang tidak sama ini disebut dengan gejala heterokedastisitas, sedangkan gejala varians residual yang sama dari suatu pengamatan
ke pengamatan yang lain disebut dengan homokedastisitas. Salah satu uji untuk menguji heterokedastisitas ini adalah dengan melihat
penyebaran dari varians residual. Bhuono Agung Nugroho, 2005 : 62
3. Analisisis Regresi Berganda
Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah teknik analisis regresi berganda Multiple Regression. Analisis regresi
berganda adalah analisis tentang hubungan antara satu dependent variabel
dengan dua atau lebih independent variabel Arikunto 2002 : 56 .
Keterangan : Y = Variabel terikat Keputusan Pembelian
a = Konstanta Harga y bila x = 0 b = Koefesien regresi yang menunjukan angka peningkatan atau
penurunan variabel dependen yang didasarkan pada hubungan nilai variabel independent.
x
1
= Variabel bebas Produk x
2
= Variabel bebas Harga x
3
= Variabel bebas Lokasi x
4
= Variabel bebas Promosi x
5
= Variable bebas Kualitas pelayanan
4. Penguji Hipotesis Uji T
Metode pengujian ini digunakan untuk menguji koefisien regresi secara parsial dari variabel bebas tehadap variabel terikat dengan
hipotesis yang telah dikemukakan oleh Singgih Santoso 2008 : 227 sebagai berikut :
Jika t hitung t tabel atau nilai p value pada kolom sig. level of significant maka Ho ditolak dan Ha diterima, berarti secara
parsial ada pengaruh antara variabel bebas dan terikat. Persamaannya yaitu : Y = a + b
1
x
1
+ b
2
x
2
+ b
3
x
3
+ b
4
x
4
+ b
5
x
5
+E
Jika t hitung t tabel atau nilai p value pada kolom sig. level of significant maka Ho diterima dan Ha ditolak, berarti secara parsial
tidak ada pengaruh antara variabel bebas dan terikat. .Rumus : t =
n s
o -
X µ
Dimana t = nilai t yang dihitung = nilai rata-rata
s = simpangan baku sampel n = jumlah anggota sampel
µo = nilai yang dihipotesiskan
5. Penguji Hipotesis Uji F
Digunakan untuk mengetahui pengujian variabel bebas secara simultan bersama-sama. Hasil uji F ini pada output SPSS dapat
dilihat pada tabel ANOVA. Menurut Triton P. B. 2006 : 267, langkah-langkah uji F statistik adalah sebagai berikut :
1 Hipotesis nol Ho dan hipotesis alternative Ha yang digunakan
yaitu : Ho : bo = 0, artinya tidak ada pengaruh antara bauran pemasaran
dan dualitas
pelayanan terhadap
keputusan pembelian pakaian Ramayana Ciputat.
Ha : ba 0, artinya ada pengaruh antara bauran pemasaran dan dualitas pelayanan terhadap keputusan pembelian
pakaian Ramayana Ciputat.
Tingkat signifikan yang digunakan yaitu = 0.05 2
Menghitung nilai F : F hitung =
Dimana R
2
= koefisien regresi yang ditemukan K
= jumlah variabel bebas X n
= jumlah sampel F = F hitung yang selanjutnya diuji dengan F tabel :
Jika Sig. F 0.05 maka Ha ditolak dan Ho diterima, berarti tidak ada pengaruh antara variabel bebas X dan
terikat Y. Jika Sig. F 0.05 maka Ho ditolak dan Ha diterima,
berarti ada pengaruh antara variabel bebas X dengan terikat Y.
E. Definisi Operasionel Variabel
