Tabel 4.10
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
78 ,0000000
1,28485360 ,091
,091 -,073
,803 ,539
N Mean
Std. Deviation Normal Parameters
a,b
Absolute Positive
Negative Most Extreme
Differences
Kolmogorov-Smirnov Z As ymp. Sig. 2-tailed
Unstandardiz ed Res idual
Test distribution is Normal. a.
Calculated from data. b.
Sumber : Hasil Perhitungan SPSS 2010.
Pada Tabel 4.10 dapat dilihat bahwa data berdistribusi normal karena nilai Asympy.Sig 2-tailed sebesar 0,539 ditas tingkat signifikansi 0,05 atau 5 .
Atau Asympy.Sig 2-tailed 0,05.
2. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan grafik dan analisis statistic berupa Uji Glejser. Melalui analisis grafik, suatu model regresi dianggap tidak
terjadi heteroskedastisitas jika titik-titik menyebar secara acak dan tidak membentuk suatu pola tertentu yang jelas serta tersebar di atas maupun di
bawah angka nol pada sumbu Y.
Universitas Sumatera Utara
Regression Studentized Residual
4 2
-2
R e
g re
s s
io n
S ta
n d
a rd
iz e
d P
re d
ic te
d
V a
lu e
2 1
-1 -2
-3
Scatterplot Dependent Variable: Keputusan Pembelian
Gambar 4.2 : Pengujian Heteroskedastisitas. Sumber : Hasil Perhitungan SPSS 2010
Pada Gambar 4.2 dapat dilihat bahwa titik menyebar secara acak dan tidak membentuk suatu pola tertentu yang jelas serta tersebar baik di atas maupun di
bawah angka nol pada sumbu Y. Hal ini tidak terjadi heteroskedasitisitas pada model regresi, sehingga model regresi layak dipakai untuk memprediksi
keputusan membeli berdasarkan variabel independentnya.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.11 Uji Glejser
Coefficients
a
1,291 1,411
,914 ,364
-,025 ,067
-,054 -,375
,709 -,090
,059 -,217
-1,535 ,129
,087 ,061
,190 1,431
,157 ,005
,037 ,018
,148 ,883
Constant Kualitas
Merek Harga
Fasilitas Model
1 B
Std. Error Unstandardized
Coefficients Beta
Standardized Coefficients
t Sig.
Dependent Variable: Abs ut a.
Sumber : Hasil Perhitungan SPSS 2010
Pada Tabel 4.11 dapat dilihat bahwa tidak terdapat satu pun variabel independent yang signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dependent.
Hal ini terlihat dari probabilitas variabel bebas di atas signifikan 5. Jadi dapat dinyatakan bahwa model regresi tidak mengarah adanya heteroskedastisitas.
3. Uji Multikolinieritas
Gejala multikolinieritas dapat dilihat dari besarnya nilai Tolerance dan VIF Variance Inflation Factor. Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel
independent manakah yang dijelaskan oleh variabel dependent lainnya. Tolerance adalah mengukur variabilitas variabel independent yang terpilih yang
tidak dijelaskan variabel independent lainnya. Nilai yang dipakai untuk Tolerance 0,1 dan VIF 1, maka tidak terjadi multikolinieritas.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.12 Uji Multikolinieritas
Coefficients
a
9,503 2,524
3,765 ,000
,267 ,119
,227 2,237
,028 ,576
1,737 ,234
,105 ,221
2,216 ,030
,594 1,683
-,457 ,108
-,393 -4,211
,000 ,679
1,473 ,139
,066 ,185
2,116 ,038
,773 1,294
Constant Kualitas
Merek Harga
Fasilitas Model
1 B
Std. Error Unstandardized
Coefficients Beta
Standardized Coefficients
t Sig.
Tolerance VIF
Collinearity Statistics
Dependent Variable: Keputus an Pembelian a.
Sumber : Hasil Perhitungan SPSS 2010.
Pada Tabel 4.12 memperlihatkan semua nilai variabel independent memiliki nilai Tolerance 0,1 dan VIF 1. Hal ini berarti tidak terjadi multikolinieritas.
D. Analisis Regresi Linier Berganda 1. Uji-FUji Serempak