Tabel 4.12 Koefisien Determinan R
2
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate 1
.577
a
.333 .299
.91645 a. Predictors: Constant, Iklan, Kualitas Produk, Harga
b. Dependent Variable: Keputusan Pembelian
Dari hasil perhitungan dengan menggunakan program SPSS versi 16 dapat diketahui bahwa :
a. R
2
= 0,577 berarti hubungan antara kualitas produk, harga dan iklan sebagai variabel bebas terhadap variabel terikat yakni keputusan
pembelian sepeda motor Honda pada mahasiswa manajemen ekstensi angkatan 2009 Universitas Sumatera Utara sebesar 57,7. Hal ini
menunjukkan hubungan antar variabel cukup erat. b.
R Square = 0,333 berarti 33,3 faktor-faktor keputusan pembelian dapat dijelaskan oleh kualitas produk, harga dan iklan,
sedangkan sisanya yaitu 66,7 keputusan pembelian dipengaruhi oleh variabel-variabel lainnya yang tidak diteliti dalam penelitian ini.
4.2.4 Pengujian Asumsi Klasik
Suatu model regresi yang baik harus bebas dari masalah penyimpangan terhadap asumsi klasik. Berikut ini adalah pengujian
terhadap asumsi klasik dalam model regresi :
Universitas Sumatera Utara
4.2.4.1 Pengujian Normalitas
Pengujian normalitas dilakukan terhdap residual regresi. Pengujian dilakukan dengan menggunakan grafik P-P Plot. Data yang
normal adalah data yang membentuk titik-titik yang menyebar tidak jauh dari garis diagonal. Hasil analisis regresi linier dengan grafik
normal P-P Plot terhadap residual error model regresi diperoleh sudah menunjukkan adanya pola grafik yang normal, yaitu adanya sebaran
titik yang berada tidak jauh dari garis diagonal.
Sumber : hasil pengolahan SPSS 2012
Gambar 4.1 Hasil Pengujian Normalitas
Hasil pengujian tersebut menunjukkan bahwa titik-titik berada tidak jauh dari garis diagonal. Hal ini berarti bahwa model regresi
tersebut sudah berdistribusi normal.
Universitas Sumatera Utara
4.2.4.2 Pengujian Heteroskedastisitas
Pengujian heteroskedastisitas dilakukan dengan menggunakan Scatter Plot. Jika tidak terdapat variabel yang signifikan maka dapat
disimpulkan tidak adanya masalah heteroskedastisitas. Hasil pengujian pada lampiran sebagaimana juga pada Gambar
4.2 berikut ini:
Sumber : hasil pengolahan SPSS 2012
Gambar 4.2 Scatterplot Hasil Pengujian Heteroskedastisitas
Hasil pengujian heteroskedastisitas menunjukkan tidak
terdapat pola yang jelas dari titik-titik tersebut. Hal ini menunjukkan bahwa model regresi tidak memiliki gejala adanya heteroskedastisitas,
yang berarti bahwa tidak ada gangguan yang berarti dalam model regresi ini.
Universitas Sumatera Utara
4.2.4.3 Pengujian Multikolinieritas
Suatu variabel menunjukkan gejala multikolinieritas bisa dilihat dari nilai VIF Variance Inflation Factor yang tinggi pada
variabel-variabel bebas suatu model regresi. Nilai VIF yang lebih besar dari 10 menunjukkan adanya gejala multikolinieritas dalam
model regresi.
Hasil pengujian multikolinieritas dengan nilai VIF adalah sebagai berikut :
Tabel 4.13 Hasil Pengujian Multikolinieritas
Coefficients
a
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1 Kualitas Produk
.994 1.006
Harga .970
1.031 Iklan
.971 1.029
a. Dependent Variable: Keputusan Pembelian
Sumber : hasil pengolahan SPSS 2012
Hasil pengujian menunjukkan bahwa semua variabel yang digunakan sebagai prediktor model regresi menunjukkan nilai VIF
yang cukup kecil, dimana semuanya berada di bawah 10 dan nilai tolerance lebih dari 0,1. Hal ini berarti bahwa variabel-variabel bebas
yang digunakan dalam penelitian tidak menunjukkan adanya gejala
Universitas Sumatera Utara
multikolinieritas, yang berarti bahwa semua variabel tersebut dapat digunakan sebagai variabel yang saling independen.
4.2.5 Pengujian Hipotesis 4.2.5.1 Uji Signifikan Simultan Uji Serentak Uji-F
