46 bebas saling berkolerasi diantara variable bebas, maka variable-variable
ini tidak orthogonal, Variable orthogonal adalah variable bebas yang nilai kolerasi antar sesama variable bebas sama dengan nol.
Menurut Bhuono 2005:59 untuk melihat ada tidaknya multikolinearitas dengan melihat VIF Variance Inflation Faktor ini
tidak lebih dari 10 dan nilai tolerance tidak kurang dari 0,1 .
c. Heteroskesdastisitas
Asumsi ini apabila variasi dari faktor pengganggu selalu pada data pengamatan yang satu kedata pengamatan yang lain. Jika ciri ini
terpenuhi berarti variasi faktor penggangu pada kelompok data tersebut bersifat homoskedastik. Jika asumsi itu tidak dapat dipenuhi maka dapat
dikatakan terjadi penyimpangan. Penyimpangan terhadap faktor pengganggu sedemikian disebut heteroskesdastisitas Model regresi yang
baik yang homoskedastik dan tidak terjadi heteroskesdastisitas. Menurut Bhuono 2005:62 cara untuk memprediksi ada tidaknya
heteroskesdastisitas pada suatu model dapat dilihat dari pola gambar Scatterplot model tersebut. Analisis pada gambar scatterplot yang
menyatakan model
regresi linear
berganda tidak
terdapat
heteroskesdastisitas jika :
a Titik-titik data menyebar diatas dan dibawah atau disekitar angka 0. b Titik-titik data tidak mengumpulkan hanya diatas atau dibawah saja.
c Penyebaran titik-titik
data tidak
boleh membentuk
pola bergelombang melebar kemudian menyempit dan melebar kembali
47 d Penyebaran titiktitik- data sebaiknya tidak berpola.
3. Analisis Regresi Linear Berganda.
Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah teknik analisis regresi berganda. Analisis regresi berganda digunakan
sebagai alat analisis statistik karena penelitian ini dirancang untuk meneliti variabel-variabel yang mempengaruhi dari variabel bebas terhadap
variabel terikat.
Analisis ini dimaksudkan untuk mengetahui adakah pengaruh faktor-faktor yang mempengaruhi perilaku konsumen yang terdiri dari
faktor seperti harga, kualitas produk, merek, promosi.
Perumusan model analisis yang digunakan dalam penelitian ini yaitu :
Dimana : Y
= Perilaku Konsumen a
= Konstanta β
1
sd β
4
= koefisien regresi x
1
= Harga x
2
= Kualitas Produk x
3
= Merek x
4
= Promosi €
= Standar Eror
Y = a + β
1
X
1
+ β
2
X
2
+ β
3
X
3
+ β
4
X
4
+e
48 Dari penghitungan SPSS 16.0 For Windows akan diperoleh
keterangan atau hasil tentang koefisien determinasi, Uji F, Uji T untuk menjawab perumusan masalah penelitian. Berikut ini keterangan yang
berkenaan dengan hal tersebut diatas yakni :
a Uji t uji secara parsial
Uji t dilakukan untuk melihat signifikan dari pengaruh independen secara individu parsial terhadap variabel dependen dengan
menganggap variabel lain bersifat konstan atau digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya pengaruh yang signifikan antara variabel
X dan Variabel Y .Hipotesa: Ho = 0. Untuk menguji hipotesa tersebut langkah - langkah yang akan digunakan adalah sebagai berikut:
a. Menentukan Ho dan Ha Ho : β
i
= 0 Koefisien regresi tidak signifikan Ha : β
i
≠ 0 Koefisien regresi signifikan b. Menentukan Level of Significance
Level of significance yang digunakan sebesar 5 atau = 0,05 . c. Menentukan nilai t t
hitung
Menentukn t
hitung
t-test dapat sebagai berikut :
Sb Se
b t
hitung
d. Menentukan criteria penerimaan dan penolakan Ho Jika Probabilitas 0,05 = tolak Ho
Jika Probabilitas 0,05 = terima Ho
