89
Tabel 32 Hasil Uji Reliabilitas Variabel Eksistensi
Hasil output reliability statistic di atas diperoleh nilai Alpha Cronbach sebesar 0,820 dengan jumlah pertanyaan 5 item. Reliabilitas ditunjukkan dengan
nilai alpha cronbach sebesar 0,829 yang berada di antara 0,80-1,00 sehingga dapat disimpulkan bahwa alat ukur penelitian adalah sangat reliabel.
3. Uji Asumsi Klasik
a Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui normal atau tidaknya suatu distribusi data. Data dikatakan normal atau tidaknya pada penelitian bisa dilihat
dari nilai p-value pada skewnes dan kurtosis, data berdistribusi normal jika nilai p- value pada skewnes dan kurtosis lebih besar dari 0,05. Hasil uji normalitas dapat
dilihat di bawah ini: Tabel 33
Uji Normalitas
Reliability Statistics
Cronbachs Alpha N of Items .820
5
90
91
Dari hasil tersebut di atas, terlihat bahwa semua data untuk semua variabel nilai nilai P- Value pada Skewness dan Kurtosis lebih besar dari 0,05. Maka dapat
disimpulkan bahwa data dalam penelitian ini berdistribusi normal.
b Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas adalah variance variabel dependent yang bisa menerangkan hubungan dependent tidak terkonsentrasi hanya pada limited range
variabel dependent pada masing- masing nilai variabel independent. Model yang baik adalah yang tidak terjadi heterokedasitas. Uji ini
dianalisis melalui uji park. Jika tingkat signifikansi berada diatas 0,05 maka terbebas dari masalah heterokedasitas. Sebagaimana hasil output SPSS di bawah
ini
Tabel 34 Uji Heteroskedastisitas Terhadap Variabel Keputusan
Terlihat pada tabel diatas nilai signifikansi masing-masing variabel bebas menunjukkan nilai berada diatas 0,05. Hal ini membuktikan bahwa data tidak
terkena heteroskedastisitas.
92
Tabel 35 Uji Heteroskedastisitas Terhadap Variabel Eksistensi
c Uji Multikolonilieritas
Uji multikolonieritas bertujuan untuk mengetahui apakah hubungan
diantara variabel
bebas memiliki
masalah multikorelasi
atau tidak.
Multikolonieritas adalah korelasi yang sangat tinggi atau sangat rendah yang terjadi pada hubungan diantara variabel bebas. Uji multikorelasi perlu dilakukan
jika variabel bebasnya lebih dari satu. Menurut
wijaya, ada
beberapa cara
mendeteksi ada
tidaknya multikolonieritas, sebagai berikut: Nilai R2 yang dihasilkan oleh suatu estimasi
model regresi empriris yang sangat tinggi, tetapi secara individual variabel bebas banyak yang tidak signifikan mempengaruhi variabel terikat. Jika korelasi
diantara variabel bebas sangat tinggi 0,90, hal ini merupakan indikasi adanya multikolonieritas. Multikolonieritas dapat juga dilihat dari nilai VIF variance-
inflating factor jika nilai VIF 10, tingkat kolonieritas dapat ditoleransi.
Tabel 36 Hasil Uji Multikolonieritas Terhadap Variabel Keputusan
Coefficients
a
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1 Constant
PRODUK .592
1.690 HARGA
.594 1,684
TEMPAT .983
1,017 a. Dependent Variable: KEPUTUSAN
93
Dari hasil tersebut di atas dapat dijelaskan bahwa nilai VIF untuk semua variabel bebas lebih kecil dari 10, artinya data tersebut terbebas dari
multikolineritas.
Tabel 37 Hasil Uji Multikolonieritas Terhadap Variabel Eksistensi
Coefficients
a
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1 Constant
PRODUK .578
1.731 HARGA
.532 1,880
TEMPAT KEPUTUSAN
.982 .742
1,018 1.348
a. Dependent Variable: EKSISTENSI
Dari hasil tersebut di atas dapat dijelaskan bahwa nilai VIF untuk semua variabel bebas lebih kecil dari 10, artinya data tersebut terbebas dari
multikolineritas.
4. Analisis Jalur Path Analisis
