BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1 Hasil Analisis Data
4.2.5 Analisis Regresi Linier Berganda
Analisis regresi linier berganda berfungsi untuk menganalisis hubungan dan pengaruh antara satu variabel terikat terhadap dua/lebih variabel bebas. Pada penelitian ini dilakukan analisis regresi linier berganda antara variabel-variabel berikut ini: Pesan (X1), Format Pesan (X2) dan Sumber Pesan (X3) terhadap
Keputusan Pembelian (Y). Dari hasil pengolahan data penelitian, didapatkan hasil yang telah dirangkum dalam tabel 4.14 berikut:
Tabel 4.14
Ringkasan Hasil Analisis Regresi Berganda
Variabel B T Signifikansi Keterangan
Konstanta -2,229
Pesan 0,187 2,573 0,012 Signifikan
Format Pesan 0,198 3,059 0,003 Signifikan Sumber Pesan 0,308 3,611 0,000 Signifikan α : 0,05
R : 0,714 R Square : 0,510 F-Hitung : 33,292
Sig. F : 0,000
Sumber : Data primer diolah, 2016
Adapun persamaan regresi yang didapatkan berdasarkan tabel 4.14 adalah sebagai berikut :
Y = b0 + b1X1 + b2X2 + b3X3
Y = -2,229 + 0,187X1+ 0,198X2 + 0,308X3
Dari persamaan tersebut maka dapat diinterpretasikan sebagai berikut : b1 = Koefisien regresi variabel Pesan (X1) sebesar 0,187 memiliki tanda positif
yang menunjukkan bahwa variabel ini dan Keputusan Pembelian (Y) memiliki hubungan yang searah. Apabila ada peningkatan skala Pesan dari responden maka cenderung akan terjadi peningkatan Keputusan Pembelian dengan asumsi variabel yang lain dianggap tetap.
b2 = Koefisien regresi variabel Format Pesan (X2) sebesar 0,198 memiliki tanda positif yang menunjukkan bahwa variabel ini dan Keputusan Pembelian (Y) memiliki hubungan yang searah. Apabila ada peningkatan skala Format Pesan dari responden maka cenderung akan terjadi peningkatan Keputusan
Pembelian dengan asumsi variabel yang lain dianggap tetap.
b3 = Koefisien regresi variabel Sumber Pesan (X3) sebesar 0,308 memiliki tanda positif yang menunjukkan bahwa variabel ini dan Keputusan Pembelian (Y) memiliki hubungan yang searah. Apabila ada peningkatan skala Sumber Pesan dari responden maka cenderung akan terjadi peningkatan Keputusan Pembelian dengan asumsi variabel yang lain dianggap tetap.
Besarnya nilai koefisien korelasi berganda (R) adalah 0,714 hal ini menunjukkan bahwa besarnya hubungan Pesan, Format Pesan dan Sumber Pesan terhadap Keputusan Pembelian. Selain itu pada hasil analisis, diperoleh R2 (R square) sebesar 0,510 (51,0%). Hal ini menunjukkan bahwa persentase pengaruh variabel independen (Pesan, Format Pesan dan Sumber Pesan) mampu menjelaskan 51,0% keragaman variabel Keputusan Pembelian, sedangkan sisanya sebesar 49,0% dijelaskan oleh faktor lain yang tidak dibahas dalam penelitian ini.
4.2.6 Pengujian Hipotesis
Setelah data terkumpul dan diolah, maka tahapan selanjunya dalam penelitian ini adalah pengujian hipotesis. Pengujian hipotesis ini penting karena berguna untuk menjawab hipotesis yang sebelumnya telah dibuat dibuat oleh peneliti. Model regresi yang telah didapatkan diuji terlebih dahulu baik secara simultan dan secara parsial, Pengujian model regresi secara simultan dilakukan dengan menggunakan uji F atau ANOVA dan pengujian model regresi secara parsial dilakukan dengan uji t serta uji dominan.
a) Uji Simultan (Uji F)
Pengujian secara simultan dilakukan untuk menunjukkan apakah semua variabel bebas yang terdiri dari Pesan (X1), Format Pesan (X2)dan Sumber Pesan (Y)memiliki pengaruh yang signifikan secara simultan terhadap variabel terikat Keputusan Pembelian (Y). Uji F dilakukan dengan membandingkan nilai signifikansi dengan α (5%). Semua variabel tersebut diuji secara serentak dengan menggunakan uji F atau ANOVA, jika nilai signifikansi < 0,05, maka H0 ditolak dan menerima Ha.
Hipotesis yang digunakan dalam pengujian koefisien model regresi secara simultan disajikan dalam Tabel 4.15 berikut :
Tabel 4.15
Uji Hipotesis Model Regresi Secara Simultan
Hipotesis Nilai Keputusan
H0 : βi = 0 (tidak terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel X1, X2 dan X3 terhadap variabel Y) Ha : βi ≠ 0 terdapat pengaruh yang signifikan antara
variabel X1, X2 dan X3 terhadap variabel Y)
α = 0,05
F = 33,292
sig = 0,000
H0 ditolak, Ha diterima
Sumber: Data Primer diolah, 2016
Tabel 4.15 diatas diperoleh Fhitung sebesar 33,292 dan signifikansi sebesar 0,000. Signifikansi yang diperoleh lebih kecil dari alpha (α) = 0,05. Sehingga dapat diimplikasikan bahwa H0 ditolak dan Ha diterima, artinya terdapat pengaruh signifikan secara simultan antara variabel Pesan (X1), Format Pesan (X2) dan Sumber Pesan (Y) terhadap variabel Keputusan Pembelian (Y).
b) Uji parsial (Uji t)
Pengujian model regresi secara parsial digunakan untuk mengetahui apakah masing-masing variabel independen pembentuk model regresi secara individu memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel Y atau tidak. Untuk menguji hubungan tersebut adalah dengan membandingkan nilai signifikansi dengan α (5%). Variabel independen pembentuk model regresi dikatakan berpengaruh signifikan jika signifikan < 0,05. Pengujian model regresi secara parsial pada penelitian ini adalah sebagai berikut :
1) Variabel Pesan (X1)
Berdasarkan Tabel 4.14, pengujian hipotesis koefisien regresi variabel Pesan (X1) dapat dituliskan dalam tabel 4.16:
Tabel 4.16
Uji Hipotesis Koefisien Regresi Variabel X1
Hipotesis Nilai Keputusan
H0 : β1 ≠ 0 (variabel X1 tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel Y)
Ha : β1 = 0 (variabel X1 berpengaruh signifikan terhadap variabel Y)
α = 0,05
sig = 0,012 H0 ditolak, Ha diterima
Sumber : Data primer diolah, 2016
Variabel X1 memiliki koefisien regresi sebesar 0,187 dan didapatkan nilai signifikansi sebesar 0,012. Nilai signifikansi lebih kecil daripada α = 0,05 sehingga pengujian ini menunjukkan bahwa H0 ditolak. Oleh karena itu,
diimplikasikan bahwa variabel Pesan (X1) berpengaruh signifikan terhadap variabel Keputusan Pembelian (Y).
2) Variabel Format Pesan (X2)
Berdasarkan Tabel 4.14, pengujian hipotesis koefisien regresi variabel Format Pesan (X2) dapat dituliskan dalam tabel 4.17:
Tabel 4.17
Uji Hipotesis Koefisien Regresi Variabel X2
Hipotesis Nilai Keputusan
H0 : β2 = 0 (variabel X2 tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel Y)
Ha : β2 ≠ 0 (variabel X2 berpengaruh signifikan terhadap variabel Y)
α = 0,05
sig = 0,003 H0 ditolak,
Ha diterima
Sumber : Data primer diolah, 2016
Variabel X2 memiliki koefisien regresi sebesar 0,198 dan didapatkan nilai signifikansi sebesar 0,003. Nilai signifikansi lebih kecil daripada α = 0,05 sehingga pengujian ini menunjukkan bahwa H0 ditolak. Oleh karena itu, diimplikasikan bahwa variabel Format Pesan (X2) berpengaruh signifikan terhadap variabel Keputusan Pembelian (Y).
3) Variabel Sumber Pesan (X3)
Berdasarkan Tabel 4.14, pengujian hipotesis koefisien regresi variabel Sumber Pesan (X3) dapat dituliskan dalam tabel 4.18:
Tabel 4.18
Uji Hipotesis Koefisien Regresi Variabel X3
Hipotesis Nilai Keputusan
H0 : β3 = 0 (variabel X3 tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel Y)
Ha : β3 ≠ 0 (variabel X3 berpengaruh signifikan terhadap variabel Y)
α = 0,05
sig = 0,000 H0 ditolak,
Ha diterima
Sumber : Data primer diolah, 2016
Variabel X3 memiliki koefisien regresi sebesar 0,308 dan didapatkan nilai signifikansi sebesar 0,000. Nilai signifikansi lebih kecil daripada α = 0,05 sehingga pengujian ini menunjukkan bahwa H0 ditolak. Oleh karena itu, diimplikasikan bahwa variabel Sumber Pesan (X3) berpengaruh signifikan terhadap variabel Keputusan Pembelian (Y).
c. Uji Dominan
Untuk menentukan variabel independen yang paling berpengaruh terhadap variabel Y, dapat dilakukan dengan membandingkan koefisien regresi
standardized (β) antara variabel yang satu dengan yang lain. Variabel independen
yang paling dominan pengaruhnya terhadap variabel Y adalah variabel yang memiliki koefisien regresi standardized yang paling besar.
Untuk membandingkan koefisien regresi masing-masing variabel independen, disajikan tabel peringkat sebagai berikut:
Tabel 4.19
Ringkasan Hasil Analisis Regresi
No. Variabel Koefisien standardized (Beta)
1. X1 0,210
2. X2 0,302
3. X3 0,346
Sumber : Data primer diolah, 2016
Berdasarkan pada tabel 4.19 tersebut, variabel Sumber Pesan (X3) adalah variabel yang memiliki koefisien regresi yang paling besar. Artinya, variabel Y lebih banyak dipengaruhi oleh variabel Sumber Pesan (X3) daripada variabel selainnya, yaitu Pesan (X1) dan Format Pesan (X2).