60
terjangkau, 71,6 menyatakan setuju, 18,5 menyatakan kurang setuju, 0 menyatakan tidak setuju, dan 0 responden menyatakan sangat tidak setuju
dengan pernyataan tersebut. 3. Pada pernyataan keenam dari 81 responden, sebanyak 14,8 responden
menyatakan sangat setuju bahwa Air minum isi ulang Anugrah Water sangat mudah didapatkan kapan pun dibutuhkan, 63,0 menyatakan setuju, 21,0
menyatakan kurang setuju, 1,2 menyatakan tidak setuju, dan 0 responden menyatakan sangat tidak setuju dengan pernyataan tersebut
c. Distribusi Jawaban Responden terhadap Variabel Sikap Konsumen
Tabel 4.7 Distribusi Jawaban Responden terhadap Variabel Sikap Konsumen
No Item
STS TS
KS S
SS Total
F F
F F
F F
7 3
3,7 21
25,9 52
64,2 5
6,2 81
100 8
1 1,2
19 23,5
51 63,0
10 12,3
81 100
9 1
1,2 24
29,6 44
54,3 12
14,8 81
100 Sumber: Hasil Pengolahan SPSS April 2015
1. Pada pernyataan ketujuh dari 81 responden, sebanyak 6,2 responden menyatakan sangat setuju bahwa mereka percaya dengan informasi yang telah
didapatkan, 64,2 menyatakan setuju, 25,9 menyatakan kurang setuju, 3,7 menyatakan tidak setuju, dan 0 responden menyatakan sangat tidak
setuju dengan pernyataan tersebut 2. Pada pernyataan kedelapan dari 81 responden, sebanyak 12,3 responden
menyatakan sangat setuju bahwa mereka berminat mengonsumsi air minum isi ulang Anugrah Water, 63,0 menyatakan setuju, 23,5 menyatakan
61
kurang setuju, 1,2 menyatakan tidak setuju, dan 0 responden menyatakan sangat tidak setuju dengan pernyataan tersebut.
3. Pada pernyataan kesembilan dari 81 responden, sebanyak 14,8 responden menyatakan sangat setuju bahwa responden lebih suka mengonsumsi
Anugrah Water dibandingkan Air minum isi ulang Merek lainnya, 54,3 menyatakan setuju, 29,6 menyatakan kurang setuju, 1,2 menyatakan tidak
setuju, dan 0 responden menyatakan sangat tidak setuju dengan pernyataan tersebut.
d. Distribusi Pernyataan Terhadap Variabel Keputusan Pembelian
Tabel 4.8 Distribusi Jawaban Responden terhadap Variabel Keputusan Pembelian
No Item
STS TS
KS S
SS Total
F F
F F
F F
10 22
27,2 50
61,7 9
11,1 81
100 11
2 2,5
24 29,6
52 64,2
3 3,7
81 100
12 21
25,9 51
63,0 9
11,1 81
100 Sumber: Hasil Pengolahan SPSS April 2015
1. Pada pernyataan kesepuluh dari 81 responden, sebanyak 11,1 responden menyatakan sangat setuju bahwa sebelum melakukan pembelian responden
mencari informasi tentang air minum yang akan dikonsumsi, 61,7 menyatakan setuju, 27,2 menyatakan kurang setuju, 0 menyatakan tidak
setuju, dan 0 responden menyatakan sangat tidak setuju dengan pernyataan tersebut.
2. Pada pernyataan kesebelas dari 81 responden, sebanyak 3,7 responden menyatakan sangat setuju bahwa responden membandingkan informasi air
minum yang didapatkan dari setiap merek, 64,2 menyatakan setuju, 29,6
62
menyatakan kurang setuju, 2,5 menyatakan tidak setuju, dan 0 responden menyatakan sangat tidak setuju dengan pernyataan tersebut
3. Pada pernyataan kedua belas dari 81 responden, sebanyak 11,1 responden menyatakan sangat setuju bahwa mereka yakin dalam memilih produk
Anugrah Water, 63,0 menyatakan setuju, 25,9 menyatakan kurang setuju, 0 menyatakan tidak setuju, dan 0 responden menyatakan sangat tidak
setuju dengan pernyataan tersebut
4.2.3 Pengujian Substruktur I
Substruktur I ini adalah menganalisis mengenai pengaruh motivasi dan persepsi terhadap sikap konsumen air minum isi ulang pada Depot Anugrah Water
Padang bulan Medan. Adapun yang diteliti pada substruktur I ini adalah motivasi , persepsi
dan sikap konsumen .
4.2.3.1 Uji Asumsi Klasik a.
Uji Normalitas
Uji asumsi klasik dilakukan sebelum melakukan analisis regresi, agar dapat diperkirakan yang tidak bias dan efesiensi maka dilakukan pengujian asumsi
klasik yang harus dipenuhi, yang pertama adalah uji normalitas. Ada dua cara untuk mendeteksi apakah data berdistribusi normal atau idak, yaitu dengan
pendekatan grafik dan pendekatan kolmogrov-smirnov. 1. Pendekatan Grafik
Salah satu cara melihat normalitas adalah dengan melihat grafik histogram dan grafik normal plot yang membandingkan antara dua observasi dengan
distribusi yang mendekati distribusi normal.
63
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS April 2015 Gambar 4.1 Grafik Histogram Uji Normalitas
Berdasarkan Gambar 4.1 dapat disimpulkan bahwa distribusi data normal karena grafik histogram menunjukkan pola distribusi normal maka model regresi
memenuhi asumsi normalitas dan sebaliknya jika data menyebar jauh dari garis diagonal dan tidak mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogram tidak
menunjukkan pola distribusi data normal yang tidak melenceng kanan maupun melennceng kiri. Jadi, berarti data residual berdistibusi normal. Terbukti bahwa
data maupun model yang digunakan memenuhi asumsi normalitas.
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS April 2015 Gambar 4.2 Grafik Normal P-P Plot Uji Normalitas
Berdasarkan Gambar 4.2 dapat diketahui bahwa Pada P-P plot terlihat bahwa titik-titik menyebar disekitar garis diagonal dan cenderung mengikuti arah
garis diagonal. Dengan demikian maka model regresi hipotesis pertama tersebut memenuhi asumsi normalitas.
64
2. Pendekatan Kolmogrov-Smirnov Uji normalitas dengan grafik bisa saja terlihat berdistribusi normal,
padahal secara statistik tidak berdistribusi normal. Berikut ini pengujian normalitas yang berdasarkan dengan uji statistik non-parametrik Kolmogrov-
Smirnov K-S untuk memastikan apakah data benar berdistribusi normal.
Tabel 4.9 One Sample Kolmogrov-Smirnov Test
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardiz ed Residual
N 81
Normal Parameters
a,b
Mean ,0000000
Std. Deviation 1,13718423
Most Extreme Differences
Absolute ,083
Positive ,083
Negative -,041
Kolmogorov-Smirnov Z ,743
Asymp. Sig. 2-tailed ,638
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS April 2015
Berdasarkan Tabel 4.9 terlihat bahwa nilai Asymp. Sig. 2-tailed adalah 0,638, dan diatas nilai signifikan 0,05, dengan kata lain variabel residual
berdistribusi normal. Nilai Kolmogrov-Smirnov Z adalah 0,743 lebih kecil dari 1,97 berarti tidak ada perbedaan antara distribusi teoritik dan distribusi empirik
atau dengan kata lain data diaktakan normal.
b. Uji Heteroskedastisitas
Uji ini bertujuan untuk menguji apakah didalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians. Jika varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan
yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut
65
heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas.
Ada beberapa cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas, yaitu: 1. Metode Grafik
Dasar analisis adalah tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas,
sedangkan jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang membentuk pola tertentu yang teratur, maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas.
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS April 2015 Gambar 4.3 Pengujian Heteroskedastisitas Scatterplot
Berdasarkan Gambar 4.3 dapat terlihat bahwa tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, Dengan
demikian dapat disimpulkan bahwa persamaan regresi sederhana hipotesis pertama terbebas dari asumsi heteroskedastisitas.
2. Uji Glejser Uji Glejser dilakukan dengan cara meregresikan antara variabel independen
dengan nilai absolut residualnya, jika nlai signifikansi antar variabel independen dengan absolut residual lebih dari 0,05 maka tidak terjadi masalah
heteroskedastisitas.
66
Tabel 4.10 Uji Glejser
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
T Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant ,953
,949 1,004
,318 MOTIVASI
,030 ,055
,067 ,555
,580 PERSEPSI
-,035 ,081
-,053 -,438
,663
a. Dependent Variable: ABSUT
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS April 2015
Berdasarkan Tabel 4.10 terlihat jelas menunjukkan tidak satupun variabel independen yang signifikan mempengaruhi variabel dependen absolut Ut asbUt.
Hal ini terlihat dari probabilitas signifikansinya diatas tingkat kepercayaan 5, jadi model regresi tidak mempengaruhi heteroskedastisitas.
c. Uji Multikolinieritas
