BAB V ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN
B. Analisis Data
2. Analisi Regresi Linier Berganda
Dalam melakukan pengolahan uji regresi linier berganda pada
penelitian ini, penelitian menggunakan IBM SPSS Statistics 20.
citra merek, promosi dan keputusan pembelian hasil data yang diperoleh
adalah sebagai berikut :
Tabel V.14 Hasil Analisis Regresi Linier Berganda Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -.641 .903 -.710 .479 Kualitas Produk .378 .076 .394 4.977 .000 Citra Merek .134 .049 .231 2.758 .007 Promosi .222 .053 .323 4.162 .000
a. Dependent Variable: keputusan pembelian
Berdasarkan hasil analisis linier berganda pada tabel V.14 di atas,diperoleh
persamaan regresi sebagai berikut :
Y= - 0,641 + 0,378 X1 + 0,134 X2 + 0,222 X3 Dimana : Y= Keputusan Pembelian X1= Kualitas Produk X2 = Citra Merek X3 = Promosi
Tavel V.14 tersebut menjelaskan bahwa nilai dari koefisien konstanta
yaitu -0,641, sedangkan nilai dari variabel kualitas produk (X1) 0,378,sedangkan nilai dari variabel citra merek(X2) 0,134 dan nilai dari variabel promosi (X3) 0,222
3. Uji Asumsi Klasik
Dalam penelitian ini, peneliti melakukan pengujian asumsi klasik
menggunakan beberapa uji, yaitu normalitas, uji multikolineritas, dan uji
heteroskedastisitas. Berikut penjelasan masing – masing uji asumsi klasik
pada masing – masing variabel penelitian:
a) Uji normalitas
Uji normalitas digunakan untuk melihat apakah nilai residual
terdistribusi normal atau tidak karena model regresi linier yang baik
adalah memiliki nilai residul yang terdistribusi normal. Maka uji
normalitas dilakukan bukan pada masing – masing variabel melainkan
pada nilai residualnya. Dalam penelitian ini, uji normalitas dilakukan
dengan bantuan IBM SPSS Statistics 20 dan Uji Kolmogorov Smirnov
(Uji K-S) sebagai alat penguji normalitas. Pengujian normalitas
dilakukan dengan mebandingkan nilai signifikan. Jika angka sig. Uji
K-S > 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa residual menyebar normal.
Tabel V.15 Hasil Uji Normalitas One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 100
Normal Parametersa,b Mean .0000000
Std. Deviation .92624844
Most Extreme Differences
Absolute .117
Positive .074
Negative -.117
Kolmogorov-Smirnov Z 1.166
Asymp. Sig. (2-tailed) .132
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Data terdistribusi normal karena nilai sig. > 0.05. Bedasarkan hasil
penguji normalitas yang berada pada tabel V.15 dapat dilihat bahwwa
nilai signifikansinya lebih besar dari 0,05, yaitu 0,132 (0,132 > 0,05).
Dengam demikian, dapat dikatakan bahwa nilai residual berdistribusi
normal.
b) Uji Multikolineritas
Uji Multioniearitas bertujuan mengetahui apakah model regresi
ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen). Uji
multikoniearitas menunjukkan variabel idependen manakah yang
dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Salah satu cara menguji
apakah terdapat multikolinearitas adalah dengan melihat nilai VIF
(Variance Inflation Factor). Jika nilai VIF lebih besar atau sama
dengan 10, maka terjadi multikolinearitas di antara variabel bebas.
Sebaliknya, jika nilai VIF lebih kecil dari 10, maka tidak terjadi
multikolinearitas di antara variabel bebas
Tabel V.16 Hasil Multikolinearitas Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1
(Constant) -.641 .903 -.710 .479
Kualitas Produk .378 .076 .394 4.977 .000 .601 1.664
Citra Merek .134 .049 .231 2.758 .007 .537 1.863
Promosi .222 .053 .323 4.162 .000 .624 1.603
a. Dependent Variable: keputusan pembelian
Lolos, tidak terjadi multioklinearitas karena nilai tolerance > 0.1 dan
Tabel V.16, dapat dilihat bahwa untuk variabel kualitas produk
diperoleh output VIF hitung 1,664 < 10 dan untuk telorance hitung
0,601 > 0,10 maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi
multikolineritas,variabel citra merek diperoleh output VIF hitung
1,863 <10 dan untuk tolerance hitung 0,537 > 10 maka dapat
disimpulkan bahwa tidak terjadi multikolineritas. Sedangkan untuk
variabel promosi diperoleh output VIF hitung 1,603 < 10 dan untuk
tolerance hitung 0,624 >0,10 maka dapat disimpulkan tidak terjadi
multikolineritas.
c) Uji Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedasitisitas yang memnuhi persyaratan adalah dimana
terdapat kesamaan varians dari residual satu pengamatan yang lai
tetap atau disebut homokelastisitas. Deteksi heteroskedastisitas dapat
dilakukan dengan metode caller plot dengan menplotkan nilai
ZPRED(nilai prediksi sumbu X) dengan SRESID (nilai residual Y).
Heteroskedastitas lainnya dapat dilihat dari nilai signifikan korelasi
Rank Spearman antara vaivel independen dengan
residualnya,dikatakan signifikan α > 5% atau tidak terjadi masalah
heteroskedastisitas,jika sebaliknya maka ada masalah
Tabel V.17 Hasil Heteroskedastisitas Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 1.368 .640 2.137 .035 Kualitas Produk -.101 .054 -.242 -1.877 .064 Citra Merek .027 .035 .106 .773 .442 Promosi .000 .038 .002 .012 .990
a. Dependent Variable: ABS_RES
Lolos, tidak terjadi heteroskedastisitas karena nilai sig. > 0.05.
Bedasarkan tabel V.17 dapat dilihat bahwa tidak terjadi
heteroskedastistas karena nilai kualitas produk, citra merek dan
promosi nilai sig > 5%
4. Uji Hipotesis
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh secara signifikan
antara variabel bebas terhadap variabel terikat dengan melakukan uji F dan uji
T.
a) Uji F
Uji F digunakan melihat bagaimanakah pengaruh semua variabel
bebasnya, yaitu kualitas produk, citra merek dan promosi secara
bersama - sama terhadap variabel terikatnya, yaitu keputusan
Tabel V.18 Hasil Uji F ANOVAa
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
1
Regression 149.974 3 49.991 56.504 .000b
Residual 84.936 96 .885
Total 234.910 99
a. Dependent Variable: keputusan pembelian
b. Predictors: (Constant), Promosi, Kualitas Produk, Citra Merek
Promosi, kualitas produkdan citra merek secara simultan berpengaruh
terhadap keputusan pembelian karena nilai sig. < 0.05
a. Menentukan H0 = hipotesis 0 dan Ha = hipotesis alternatif H0 : b1 : b2 : b3 = 0, artinya kualitas produk , citra merek dan promosi secara bersama – sama tidak berpengaruh terhadap keputusan
pembelian
Ha : b1 : b2 : b3 salah satu ≠ 0, artinya kualitas produk , citra merek dan promosi secara bersama – sama berpengaruh terhadap
keputusan pembelian
b. Menentukan tingkat signifikansi (α) dan Ftabel
Tingkat signifikansi (α) dalam penelitian ini adalah 5% atau 005. Ftabel dapat dicari dengan menentukan besar derajat kebebasan (degree of freedom) pembilang dan derajat kebebasan (degree of
pembilang menggunakan k, sedangkan derajat kebebasan (degree
of freedom) penyebut menggunakan n-k.
c. Menghitung F statistic ( F hitung)
Fhitung bedasarkan tabel V.16 dari output SPSS adalah 56,504 dan t tabel bedasarkan pada statistik pada signifikansi 0,05 dengan n
– k = 98, didapatkan nilai t tabel sebesar 3.09 d. Menentukan Kriteria Uji F
H0 diterima dan Ha ditolak, jika Fhitung ≤ Ftabel. H0 ditolak dan Ha diterima, jika Fhitung > Ftabel. e. Membuat Kesimpulan
Dapat dilihat bahwa nilai Fhitung yang diperoleh sebesar 35,628 lebih besar dari nilai Ftabel sebesar 3,09 (56,504 > 3,09 ) dan nilai sig.lebih < 5% . Maka H0 ditolak dan Ha diterima yang artinya kualitas produk, citra merek dan promosi secara bersama-sama
berpengaruh terhadap minat beli dengan tingkat kesalahan 5%.
b) Uji t
Uji t digunakan untuk menguji signifikansi pengaruh atau hubungan
abtara variabel kualitas produk ( X1), citra merek (X2), promosi (X3) dan keputusan pembelian (Y). Apakah variabel kualitas produk (X1), citra merek (X2), promosi (X3) benar - benar berpengaruh terhadap
variabel keputusan pembelian (Y) secara terpisah ayau parsial. Uji t
dilakukan dengan cara membandingkan nilai thitug dengan ttabel
dengan signifikan 0,05. Adapun hasil dari uji t adalah sebagai
berikut:
Tabel V.19 Hasil Uji T Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -.641 .903 -.710 .479 Kualitas Produk .378 .076 .394 4.977 .000 Citra Merek .134 .049 .231 2.758 .007 Promosi .222 .053 .323 4.162 .000
a. Dependent Variable: keputusan pembelian
kualitas produk berpengaruh positif terhadap keputusan pembelian
karena nilai sig. < 0.05 dan nilai b/std. error/ t statistic bernilai positif
citra merek berpengaruh positif terhadap keputusan pembelian
karenanilai sig. < 0.05 dan nilai b/std. error/ t statistic bernilai positif
promosi berpenagruh positif terhadap keputusan pembelian karena
nilai sig. < 0.05 dan nilai b/std. error/ t statistic bernilai positif
a. Variabel Kualitas Produk
1. Menentukan Hipotesis Alternatif (Ha) dan Hipotesis nol (H0)
H0 : Kualitas produk tidak berpengaruh positif terhadap keputusan pembelian
Ha : Kualitas produk berpengaruh positif terhadap keputusan pembelian
2. Menentukan Tara Signifikan (Level of Sihnificanse)
Taraf signifikan atau α (alpha) yang digunakam di dalam penelitian adalah 5% (0,05)
3. Menghitung t statistik (t hitung)
T hitung diperoleh dari output SPSS adalah 4,977 dan t
tabel dicari pada tabel statistik pada signifikansi 0,05
dengan n – k = 97, didapat nilai t tabel sebesar 1,984
4. Menentukan Kriteria Uji t
H0 ditolak Ha diterima jika t hitung –t hitung > t hitung > t tabel atau sig. < 0,05
H0 diterima dan Ha ditolak jika -t tabel ≤ t hitung ≤ t tabel atau sig. ≥ 0,05
5. Kesimpulan
Dapat dilihat bahwa nilai t hitung untuk kualitas produk
(X1) sebesar 4,977 lebih iklan lebih kecil dari 005 (0,05 > 0.00). Maka H0 ditolak dan Ha diterima yang artinya variabel kualitas produk berpengaruh positif terhadap
b. Variabel Citra Merek
1. Menentukan Hipotesis Alternatif (Ha) dan Hipotesis nol (H0)
H0 : citra merek tidak berpengaruh positif terhadap keputusan pembelian
Ha : citra merek berpengaruh positif terhadap keputusan pembelian
2. Menentukan Tara Signifikan (Level of Significanse)
Taraf signifikan atau α (alpha) yang digunakam di dalam penelitian adalah 5% (0,05)
4. Menghitung t statistik (t hitung)
T hitung diperoleh dari output SPSS adalah 2,758 dan t
tabel dicari pada tabel statistik pada signifikansi 0,05
dengan n – k = 97, didapat nilai t tabel sebesar 1,984
5. Menentukan Kriteria Uji t
H0 ditolak Ha diterima jika t hitung –t hitung > t hitung > t tabel atau sig. < 0,05
H0 diterima dan Ha ditolak jika -t tabel ≤ t hitung ≤ t tabel atau sig. ≥ 0,05
6. Kesimpulan
Dapat dilihat bahwa nilai t hitung untuk citra merek (X2) sebesar 2,758 lebih besar dari nilai t tabel sebesar 1,984
(2,758 < 1,984) dan nilai sig. Uji t pada citra merek lebih
kecil dari 0.05 (0,05 > 0,07). Maka H0 ditolak dan Ha
diterima yang artinya variabel citra merek berpengaruh
positif terhadap keputusan pembelian
c. Variabel Promosi
1. Menentukan Hipotesis Alternatif (Ha) dan Hipotesis nol (H0)
H0 : Promosi tidak berpengaruh positif terhadap keputusan pembelian
Ha : Promosi berpengaruh positif terhadap keputusan pembelian
2. Menentukan Tara Signifikan (Level of Sihnificanse)
Taraf signifikan atau α (alpha) yang digunakam di dalam penelitian adalah 5% (0,05)
3. Menghitung t statistik (t hitung)
T hitung diperoleh dari output SPSS adalah 2,758 dan t
tabel dicari pada tabel statistik pada signifikansi 0,05
4. Menentukan Kriteria Uji t
H0 ditolak Ha diterima jika t hitung –t hitung > t hitung > t tabel atau sig. < 0,05
H0 diterima dan Ha ditolak jika -t tabel ≤ t hitung ≤ t tabel atau sig. ≥ 0,05
5. Kesimpulan
Dapat dilihat bahwa nilai t hitung untuk promosi(X3) sebesar 4,162 lebih besar dari nilai t tabel sebesar 1,984
(4,162 < 1,984) dan nilai sig. Uji t pada promosi lebih kecil
dari 0.05 (0,05 > 0,00). Maka H0 ditolak dan Ha diterima yang artinya variabel citra merek berpengaruh positif
terhadap keputusan pembelian.