58
tolerance dan lawannya, variance inflation factor VIF. Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel independen manakah yang dijelaskan
oleh variabel independen lainnya. Dalam pengertian sederhana setiap variabel independen menjadi variabel dependen terikat dan diregres
terhadap variabel independen lainnya. Jadi, nilai tolerence yang rendah sama dengan nilai VIF tinggi karena VIF = 1Tolerance. Nilai cutoff
yang umumnya dipakai untuk menunjukkan adanya multikolonieritas adalah nilai toleransinya
≤ 0,10 atau sama dengan VIF ≥ 10.
2. Uji Heteroskedastisitas
Uji ini dilakukan untuk menguji apakah dalam model regresi terdapat ketidaksamaan variance dari residual satu ke pengamatan lain.
Jika variance dari satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homokedasitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas.
Untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas dapat dilihat dengan uji park. Di mana apabila variabel independen signifikan secara
statistik, hal ini menunjukkan bahwa dalam data model empiris terdapat heterokesdastisitas, dan sebaliknya jika variabel independen tidak ada
yang signifikan,
maka dapat
disimpulkan tidak
terdapat
heteroskedastisitas Ghozali, 2013:141. 3.
Uji Normalitas
Uji ini bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel penganggu atau residual memiliki distribusi normal. Uji
normalitas bisa dilihat dengan uji statistik non-parametrik Kolmogorov
59
Smirnov K-S. Data dikatakan menyebar normal jika probabilitas atau
p 0,05 Ghozali, 2013:164-165.
E. Analisis Regresi Berganda
Menurut Gujarati 2003 dalam Ghozali 2013:95 Analisis regresi adalah studi mengenai ketergantungan variabel dependen terikat
dengan satu atau lebih variabel independen variabel penjelasbebas, dengan tujuan untuk mengestimasi danatau memprediksi rata-rata
populasi atau nilai rata-rata variabel dependen berdasarkan nilai variabel independen yang diketahui. Di mana :
Y = a+b1X1+b2X2+b3X3+e Y = Minat
a = Nilai intercept konstanta b = Koefisien regresi
X1 = Promosi X2 = Kualitas Pelayanan
X3 = Religiusitas e = Faktor penganggu atau ERROR
60
1. Koefisien Determinasi R² Koefisien determinasi atau R² mengukur seberapa jauh
kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai koefisien dterminasi adalah antara nol dan satu. Nilai R² yang
kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen amat terbatas. Nilai
mendekati satu berarti variabel-variabel memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel
dependen Ghozali, 2013:97.
F. Pengujian Hipotesis
1. Uji t Uji Parsial
