• Tidak ada hasil yang ditemukan

MATKUL : ANALISIS APLIKASI KUANTITATIF

N/A
N/A
alfin karisma

Academic year: 2024

Membagikan "MATKUL : ANALISIS APLIKASI KUANTITATIF "

Copied!
4
0
0

Teks penuh

(1)

NAMA : I NYOMAN TONIARTA NIM : 1907531099

MATKUL : ANALISIS APLIKASI KUANTITATIF

c. Pemenuhan Uji Asumsi Klasik 1. Uji Normalitas

2. Berdasarkan analisis K-S didapat nilai signifikansi sebesar 0,200 (LAMPIRAN ANALISIS). Karena nilai signifikansi > 0,05, maka dapat disimpulkan data terdistribusi normal.

3. Uji Multikolenearitas

Variabel Bebas VIF

Biaya personal selling 1,020 Biaya iklan surat kabar 1,378

Biaya iklan TV 1,356

4. Berdasarkan tabel di atas yang bersumber dari LAMPIRAN ANALISIS, semua variabel bebas memiliki nilai VIF < 10. Dengan demikian, model terbebas dari masalah multikolenearitas.

5. Uji Heteroskedastisitas

Variabel Bebas Sig t

Biaya personal selling 0,089 Biaya iklan surat kabar 0,283

Biaya iklan TV 0,772

6. Berdasarkan uji Gleizer didapat bahwa nilai uji sig. uji t masing-masing variabel bebas lebih dari 0,05. Hal ini membuktikan bahwa model berbentuk data yang homogen.

7. Uji Autokolerasi N = 15

Taraf sig. 0,05

Du = 1,75014

4-Du = 2,24986

DW hitung =

(2)

LAMPIRAN ANALISIS

Regression

Descriptive Statistics

Mean Std. Deviation N

Penjualan 86.40 11.879 15

Biaya personal selling 7.07 1.907 15

Biaya iklan surat kabar 5.47 .743 15

Biaya iklan TV 7.67 .816 15

Correlations

Penjualan

Biaya personal selling

Biaya iklan

surat kabar Biaya iklan TV

Pearson Correlation Penjualan 1.000 .503 .341 .088

Biaya personal selling .503 1.000 .128 .015

Biaya iklan surat kabar .341 .128 1.000 .510

Biaya iklan TV .088 .015 .510 1.000

Sig. (1-tailed) Penjualan . .028 .106 .377

Biaya personal selling .028 . .325 .478

Biaya iklan surat kabar .106 .325 . .026

Biaya iklan TV .377 .478 .026 .

N Penjualan 15 15 15 15

Biaya personal selling 15 15 15 15

Biaya iklan surat kabar 15 15 15 15

Biaya iklan TV 15 15 15 15

Variables Entered/Removed

a

Model Variables Entered

Variables

Removed Method

1 Biaya iklan TV, Biaya personal selling, Biaya iklan surat kabarb

. Enter

a. Dependent Variable: Penjualan b. All requested variables entered.

(3)

Model Summary

b

Model R R Square

Adjusted R Square

Std. Error of the

Estimate Durbin-Watson

1 .580a .337 .156 10.916 2.065

a. Predictors: (Constant), Biaya iklan TV, Biaya personal selling, Biaya iklan surat kabar b. Dependent Variable: Penjualan

ANOVA

a

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.

1 Regression 664.881 3 221.627 1.860 .195b

Residual 1310.719 11 119.156

Total 1975.600 14

a. Dependent Variable: Penjualan

b. Predictors: (Constant), Biaya iklan TV, Biaya personal selling, Biaya iklan surat kabar

Collinearity Diagnostics

a

Mod el

Dimensi

on Eigenvalue

Condition Index

Variance Proportions

(Constant)

Biaya personal selling

Biaya iklan surat kabar

Biaya iklan TV

1 1 3.937 1.000 .00 .00 .00 .00

2 .050 8.914 .01 .95 .02 .02

3 .009 21.231 .32 .01 .87 .05

4 .005 28.592 .67 .04 .11 .93

a. Dependent Variable: Penjualan

Coefficients

a

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

t Sig.

Collinearity Statistics

B Std. Error Beta Tolerance VIF

1 (Constant) 47.037 30.332 1.551 .149

Biaya personal selling 2.883 1.545 .463 1.866 .089 .980 1.020

Biaya iklan surat kabar 5.204 4.609 .326 1.129 .283 .725 1.378

Biaya iklan TV -1.233 4.161 -.085 -.296 .772 .737 1.356

a. Dependent Variable: Penjualan

(4)

Residuals Statistics

a

Minimum Maximum Mean Std. Deviation N

Predicted Value 72.40 95.57 86.40 6.891 15

Residual -21.251 14.601 .000 9.676 15

Std. Predicted Value -2.032 1.331 .000 1.000 15

Std. Residual -1.947 1.338 .000 .886 15

a. Dependent Variable: Penjualan

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

Unstandardized Residual

N 15

Normal Parametersa,b Mean .0000000

Std. Deviation 9.67588847

Most Extreme Differences Absolute .156

Positive .099

Negative -.156

Test Statistic .156

Asymp. Sig. (2-tailed) .200c,d

a. Test distribution is Normal.

b. Calculated from data.

c. Lilliefors Significance Correction.

d. This is a lower bound of the true significance.

Referensi

Dokumen terkait

Terakhir nilai VIF setiap peubah bebas yang dapat dilihat pada Lampiran 7 menunjukkan nilai yang kurang dari 10, sehingga dapat dinyatakan bahwa model parsial

Hasil analisis Dapat dilihat bahwa seluruh variabel penjelas memiliki nilai VIF lebih besar 10 maka dapat disimpulkan bahwa model regresi ini memiliki masalah

Pada tabel 2 menunjukkan bahwa variabel ukuran perusahaan memiliki nilai tolerance 0,986 dan VIF 1,014, variabel ukuran penawaran memiliki nilai tolerance 0,988

Nilai VIF yang diperkenankan adalah 10, jika nilai VIF lebih dari 10 maka dapat dikatakan terjadi multikolinearita, yaitu terjadi hubungan yang cukup besar antara

Hasil uji multikolinearitas pada tabel 5 di atas, antar variabel bebas menunjukkan bahwa nilai Variance Inflation Factor (VIF) masing-masing variabel bebas tidak lebih dari 10 yaitu

Dari tabel 4.8 dapat dilihat bahwa variabel independen yang diteliti yakni variabel reliability, responsiveness, assurance, empathy dan tangible memiliki nilai VIF yang

Dari tabel 4.8 Coefficients dapat diketahui bahwa nilai Toleransi dan VIF dari kedua variabel independen lebih dari 0,1 dan VIF kurang dari 10, dengan demikian

Tabel diatas menunjukkan bahwa nilai tolerance dari ketiga variabel bebas dalam.. penelitian ini &lt; 1 dan nilai Variance Inflation Factor (VIF) &lt; 10