BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN …
4.2 HasilPenelitian
4.2.2 Analisis Regresi Linier Berganda
Analisis regresi linier berganda ditujukan untuk menentukan hubungan linier antara beberapa variabel bebas yang terdiri dari Target Audience Reach
(X1), Message Capacity (X2), Enhance Corporate Image (X3) dan variabel terikat
yaitu Brand Awareness (Y). Yang nantinya berguna untuk dapat mengetahui
pengaruh positif atau negatif faktor-faktor tersebut. Dengan model persamaan yang digunakan sebagai berikut:
Y = a + b1X1 + b2X2 + b3X3 + e
Analisis regresi linear berganda dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 4.9 sebagai berikut:
Tabel 4.9
Analisis Regresi Linier Berganda
Coefficients(a) Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig.
B Std. Error Beta B Std. Error
1 (Constant) 3,453 1,983 1,741 ,085
Target_Audience_Reach ,780 ,259 ,263 3,007 ,003
Message_Capacity 1,324 ,229 ,427 5,784 ,000
Enhance_Corporate_Imag
e ,853 ,253 ,287 3,371 ,001
a Dependent Variable: Brand_Awareness
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS, 2015 (data diolah)
Berdasarkan hasil pengolahan data tabel 4.9 kolom (unstandardized
coefficients) bagian B diperoleh model persamaan regresi linier berganda sebagai
berikut:
Y= 3,453 + 0,780 X1 + 1,324 X2 + 0,853 X3
Pada persamaan tersebut dapat diuraikan sebagai berikut:
a. Koefisien Regresi X1 (Target Audience Reach) = 0,780 menunjukkan
bahwa variabel Target Audience Reach berpengaruh positif terhadap
Brand Awareness (Y), artinya jika perusahaan meningkatkan Target
Audience Reach maka Brand Awareness akan meningkat.
b. Koefisien Regresi X2 (Message Capacity) = 1,324 menunjukkan bahwa
variabel Message Capacity berpengaruh positif terhadap Brand Awareness
(Y), artinya jika perusahaan meningkatkan Message Capacity maka Brand
c. Koefisien Regresi X3 (Enhance Corporate Image) = 0,853 menunjukkan
bahwa variabel Enhance Corporate Image berpengaruh positif terhadap
Brand Awareness (Y), artinya jika perusahaan meningkatkan Enhance
Corporate Image maka Brand Awareness akan meningkat.
4.2.3 Uji Asumsi Klasik 4.2.3.1 Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah distribusi sebuah data mengikuti atau mendekati distribusi normal. Dalam uji normalitas dilakukan dengan beberapa cara, sebagai berikut:
1. Pendekatan Histogram
Sumber : Hasil pengolahan SPSS, 2015 (data diolah) Gambar 4.1 : Histogram
Gambar 4.1 menunjukkan bahwa grafik histogram menunjukkan pola distribusi normal hal ini ditunjukkan oleh distribusi data tersebut tidak menceng ke kanan maupun menceng ke kiri.
2. Pendekatan Grafik
Sumber : Hasil pengolahan SPSS, 2015 (data diolah) Gambar 4.2 : Pengujian Normalitas P-Plot
Pada Gambar 4.2 menunjukkan bahwagrafik plot terlihat bahwa titik-titik menyebar disekitar garis diagonal dan tidak ada data yang menjolok jauh sehingga data ini memiliki distribusi normal. Dan untuk memastikan apakah data disepanjang garis diagonal berdistribusi normal maka dilakukan uji Kolmogorv- Smirnov.
3. Uji Kolmogrov-Smirnov
Tabel 4.10
Uji Kolmogorv-Smirnov
One-Sample Kolmogrov-Smirnov Test
Unstandardize d Residual
N 93
Normal Parameters(a,b) Mean ,0000000
Std. Deviation 2,56273680 Most Extreme Differences Absolute ,077 Positive ,053 Negative -,077 Kolmogorov-Smirnov Z ,742
Asymp. Sig. (2-tailed) ,640
a Test distribution is Normal. b Calculated from data.
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS, 2015 (data diolah)
Tabel 4.10 menunjukkan bahwa nilai Asymp.Sig (2-tailed) adalah 0,640 dan diatas nilai signifikan (0,05) atau 0,81 > 0,05 dan nilai kolmogrov-smirnov Z lebih kecil dari 1,97 yang artinya tidak ada perbedaan antara distribusi teoritik dan distribusi empiric. Dengan kata lain variabel residual berdistribusi normal.
4.2.3.2 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk melihat seberapa besar peranan variabel bebas terhadap variabel terikat. Jika varians sama, dan ini yang seharusnya terjadi maka dikatakan homokedastisitas. Sedangkan jika varians tidak sama dikatakan terjadi heterokedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Untuk melihat apakah heterokedastisitas dapat dilakukan sebagai berikut :
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS, 2015 (data diolah) Gambar 4.3 : Scatterplot
Gambar 4.3 menunjukkan bahwa titik-titik menyebar secara acak tidak membentuk sebuah pola tertentu yang jelas serta tersebar baik diatas maupun dibawah angka nol pada sumbu Y. Hal ini berarti tidak terjadi heterokedastisitas pada model regresi, sehingga model regresi layak dipakai untuk memprediksi variabel dependen, berdasarkan masukan variabel independennya.
4.2.3.3 Uji Multikolinieritas
Multikolinieritas dapat dilihat dari nilai Tolerance dan Variance Inflation
Factor (VIF). Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel independen
mengukur variabilitas variabel independen yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel lainnya. Nilai yang dipakai untuk Tolerance > 0,1 sedangkan
Variance Inflation Factor (VIF) < 5.
Tabel 4.11 Uji Multikolinieritas
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS, 2015 (data diolah)
Berdasarkan pada Tabel 4.11 di atas diketahui bahwa:
a. Variabel Target Audience Reach tidak terjadi multikolinieritas karena nilai
tolerance = 0,583 > 0,1 dan nilai VIF = 1,714 < 5.
b. Variabel Message Capacity tidak terjadi multikolinieritas karena nilai
tolerance = 0,820 > 0,1 dan nilai VIF = 1,219 < 5.
c. Variabel Enhance Corporate Image tidak terjadi multikolinieritas karena
nilai tolerance = 0,615 > 0,1 dan nilai VIF = 1,626 < 5.
Coefficientsa 3,453 1,983 1,741 ,085 ,780 ,259 ,263 3,007 ,003 ,583 1,714 1,324 ,229 ,427 5,784 ,000 ,820 1,219 ,853 ,253 ,287 3,371 ,001 ,615 1,626 (Constant) Target_Audience_Reach Message_Capacity Enhance_Corporate_ Image Model 1 B Std. Error Unstandardized Coefficients Beta Standardized Coefficients
t Sig. Tolerance VIF
Collinearity Statistics
Dependent Variable: Brand_Awarenes s a.
4.2.4 Pengujian Hipotesis
4.2.4.1 Uji Signifikan Simultan (Uji – F)
Uji F dilakukan untuk melihat apakah variabel independent secara
bersama-sama (serentak) berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap variabel dependent. Model hipotesis yang digunakan dalam uji F ini adalah
sebagai berikut :
H0 : b1 = b2 = b3 = 0
Artinya secara bersama-sama tidak terdapat pengaruh yang positif dan signifikan dari variabel independent yaitu Target Audience Reach (X1), Message
Capacity (X2), Enhance Corporate Image (X3) terhadap variabel dependent yaitu
Brand Awareness.
H0 : b1≠ b2≠ b3≠ 0
Artinya secara bersama-sama terdapat pengaruh yang positif dan signifikan dari variabel independent yaitu Target Audience Reach (X1), Message
Capacity (X2), Enhance Corporate Image (X3) terhadap variabel dependent yaitu
Brand Awareness.
Kriteria pengambilan keputusan, yaitu :
H0 diterima apabila Fhitung< Ftabelpada α = 5%
H0 ditolak apabila Fhitung> Ftabelpada α = 5%
Dalam penelitian ini diketahui jumlah sampel (n) adalah 93 orang dan jumlah keseluruhan variabel (k) adalah 4 sehingga diperoleh:
a. Df (Pembilang) = k – 1 4 – 1 = 3 b. Df (Penyebut) = n – k 93 – 4 = 89
Diperoleh nilai Ftabelpada tingkat α = 5% (3:89) = 2,7069. Berikut ini merupakan hasil pengujian uji-F pada Tabel 4.12:
Tabel 4.12 Uji Simultan (Uji-F)
ANOVAb
Model
Sum of
Squares Df Mean Square F Sig.
1 Regression 914,897 3 304,966 44,921 ,000(a)
Residual 604,221 89 6,789
Total 1519,118 92
a Predictors: (Constant), Enhance_Corporate_Image, Message_Capacity, Target_Audience_Reach
b Dependent Variable: Brand_Awareness
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS, 2015 (data diolah)
Tabel 4.12 menunjukkan bahwa nilai Fhitung adalah 44,921 dengan tingkat signifikansi 0,000. Sedangkan Ftabel adalah 2,7069. Dari hasil tersebut Fhitung (44,921) > Ftabel (2,7069) dan tingkat signifikansinya 0,000 < 0,05. Sehingga dapat dapat disimpulkan bahwa variabel Target Audience Reach (X1), Message
Capacity (X2), Enhance Corporate Image (X3), secara bersama-sama berpengaruh
positif dan signifikan terhadap Brand Awareness.
4.2.4.2 Uji Signifikansi Parsial (Uji-T)
Uji t dilakukan untuk mengetaui signifikansi dari pengaruh variabel
independent yaitu Target Audience Reach (X1), Message Capacity (X2), Enhance
Corporate Image (X3) terhadap variabel dependentyaituBrand Awareness.
H0 diterima apabila thitung< ttabelpada α = 5%
H0 ditolak apabila thitung> ttabelpada α = 5%
Dalam penelitian ini diketahui jumlah sampel (n) adalah 93 orang dan jumlah keseluruhan variabel (k) adalah 4 sehingga diperoleh:
Derajat bebas (Df) = n – k = 93 – 4 = 89
Diperoleh nilai t tabelpada tingkat α = 5% (97) = 1.986
Berikut merupakan hasil pengujian uji-T pada Tabel 4.11, yaitu: Tabel 4.13
Uji Parsial (Uji-T) Coefficients(a) Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig.
B Std. Error Beta B Std. Error
1 (Constant) 3,453 1,983 1,741 ,085
Target_Audience_Reach ,780 ,259 ,263 3,007 ,003
Message_Capacity 1,324 ,229 ,427 5,784 ,000
Enhance_Corporate_Imag
e ,853 ,253 ,287 3,371 ,001
a Dependent Variable: Minat Beli
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS, 2015 (data diolah)
Tabel 4.13 menunjukkan nilai t hitung yang diperoleh dari masing-masing variabel yang dapat disimpulkan sebagai berikut:
a. Variabel Target Audience Reach (X1) memiliki t hitung sebesar 3,007
dengan tingkat signifikansi 0,003. Sedangkan t table adalah sebesar 1,986. Oleh karena itu t hitung (3,007) > t table (1,986) dan tingkat signifikansiya 0,003 < 0,05. Sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel Target
Audience Reach secara individual atau secara parsial berpengaruh positif
dan signifikan terhadap Brand Awareness.
b. Variabel Message Capacity (X2) memiliki t hitung sebesar 5,784 dengan
tingkat signifikansi 0,000. Sedangkan t table adalah sebesar 1,986. Oleh karena itu t hitung (5,784) > t table (1,986) dan tingkat signifikansiya 0,000 < 0,05. Sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel Message Capacity
secara individual atau secara parsial berpengaruh positif dan signifikan terhadap Brand Awareness.
c. Variabel Enhance Corporate Image (X3) memiliki t hitung sebesar 3,371
dengan tingkat signifikansi 0,001. Sedangkan t table adalah sebesar 1,986. Oleh karena itu t hitung (3,371) > t table (1,986) dan tingkat signifikansiya 0,001 < 0,05. Sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel Enhance
Corporate Image secara individual atau secara parsial berpengaruh positif
dan signifikan terhadap Brand Awareness.
4.2.4.3 Koefisien Determinasi (R2)
Koefisien determinan bertujuan untuk mengetahui signifikansi variabel. Koefisien determinasi melihat seberapa besar pengaruh variabel independent
terhadap variabel dependent. Koefisien determinan berkisar antara 0 (nol) sampai
dengan 1 (satu), 0 < R2< 1.
Nilai koefisien determinasi dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 4.14 berikut ini:
Tabel 4.14
Uji Koefisien Determinasi (R2) Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 ,776(a) ,602 ,589 2,60557
a Predictors: (Constant), Enhance_Corporate_Image, Message_Capacity, Target_Audience_Reach
b Dependent Variable: Brand_Awareness
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS, 2015 (data diolah) Tabel 4.14 menunjukkan bahwa:
a. Nilai R adalah 0,776 menunjukkan bahwa terdapat hubungan antara
Target Audience Reach (X1), Message Capacity (X2), Enhance Corporate
(X3) dengan Brand Awareness (Y) sebesar 77,6 %, artinya hubungannya
erat. Sedangkan sisanya sebesar 22,4 % adalah hubungan dengan faktor-faktor lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini.
b. Nilai Adjusted R Square adalah 0,589 angka ini menunjukkan bahwa
sebesar 58,9 % Brand Awareness(Y) dapat dipengaruhi olehTarget
Audience Reach(X1), Message Capacity (X2), dan Enhance Corporate
Image (X3) sedangkan sisanya sebesar 41.1 % dipengaruhi oleh
faktor-faktor lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini.