Formulasi ini kemudian diolah dengan software SPSS Data Editor versi 13,0 untuk mendapatkan hasil yang diinginkan, yaitu pengaruh peubah
independen, yaitu komunikasi pemasaran terhadap peubah dependen, yaitu keputusan pembelian jasa pada TSI dan untuk melihat peubah komunikasi
pemasaran mana yang paling dominan dalam memberikan pengaruhnya.
3.4.4. Uji Asumsi Klasik
Menurut Sudarmanto 2005, analisis regresi linear berganda memerlukan uji persyaratan untuk menentukan kelayakan model regresi
yang diperoleh. Uji persyaratan tersebut sering disebut dengan uji asumsi klasik yang terdiri dari uji linearitas garis regresi, uji multikolinearitas dan
uji keteroskedastisitas. Ketiga uji asumsi klasik tersebut dapat dilakukan dengan bantuan software SPSS Data Editor versi 13,0. Model regresi yang
baik adalah apabila tidak terjadi masalah multikolinearitas, autokorelasi, linearitas garis regresi dan masalah heteroskedastisitas dalam model regresi
yang diperoleh. Berikut ini dijelaskan masing-masing jenis-jenis uji asumsi klasik
yang biasa digunakan : a.
Uji Linearitas Garis Regresi Uji asumsi linearitas garis regresi berkaitan dengan suatu
pembuktian apakah model garis linear yang ditetapkan benar-benar sesuai dengan keadaannya atau tidak. Pengujian ini perlu dilakukan
sehingga hasil analisis yang diperoleh dapat dipertanggungjawabkan dalam pengambilan beberapa kesimpulan yang diperlukan dalam
penelitian. Model regresi yang baik adalah apabila garis regresi yang diperoleh linear. Pengujian linearitas garis regresi dilakukan
menggunakan pendekatan analisis tabel ANOVA dengan bantuan software
SPSS Data Editor versi 13,0 Sudarmanto, 2005. b.
Uji Multikolinearitas Uji multikolinearitas merupakan uji asumsi untuk menguji ada
tidaknya hubungan yang linear antara peubah independen satu dengan peubah independen lainnya. Dalam regresi berganda, adanya
hubungan yang linear antarpeubah independen akan menimbulkan
kesulitan dalam memisahkan pengaruh masing-masing peubah independen terhadap peubah dependennya. Model regresi yang baik
dan layak digunakan adalah model regresi bebas dari masalah multikolinearitas Sudarmanto, 2005.
c. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas digunakan untuk mengetahui apakah terdapat hubungan yang sistematis antara peubah yang diidentifikasi dengan
residual absolutnya. Pendekatan yang digunakan untuk mendeteksi ada tidaknya heteroskedastisitas adalah menggunakan korelasi rank
Spearman dengan terlebih dahulu menghitung nilai residual absolut masing-masing peubah dengan bantuan software SPSS Data Editor
versi 13,0. Model regresi yang baik adalah yang tidak memiliki masalah heteroskedastisitas dalam data pengamatan Sudarmanto,
2005.
3.4.5. Uji F dan Uji t