BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.2. Penyajian Data
4.2.4.1. Analisis Regresi Linier Berganda
Penelitian ini menggunakan analisis regresi linier berganda. Analisis ini menggunakan input berdasarkan data yang diperoleh dari kuesioner. Perhitungan statistik dalam analisis linier berganda yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan program komputer SPSS versi 20. Hasil pengolahan data dengan menggunakan program SPSS tersebut adalah sebagai berikut :
Tabel 4.62.
Hasil Uji Regresi Linier Berganda
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 3,197 6,380 ,501 ,618 Pelayanan 1,043 ,218 ,472 4,783 ,000 Disiplin Kerja ,541 ,265 ,206 2,040 ,044 Lokasi ,482 ,175 ,231 2,750 ,007
a. Dependent Variable: Keputusan Konsumen
Sumber : Hasil olahan SPSS 20, 2014
Berdasarkan tabel di atas, maka model persamaan regresinya adalah : Y = a + b1 . X1 + b2 . X2 + b3 . X3
Y = 3,197 + 1,043 X1 + 0,541 X2 + 0,482 X3
1. Konstanta (a)
Ini berarti jika semua variabel bebas memiliki nilai nol (0) maka nilai variabel terikat (Beta) sebesar 3,197.
2. Pelayanan terhadap Keputusan Konsumen
Nilai koefisien Pelayanan untuk variabel X1 sebesar 1,043. Hal ini
mengandung arti bahwa setiap kenaikan variabel pelayanan sebesar satu satuan maka variabel keputusan konsumen akan bertambah sebesar 1,043 (variabel pelayanan berpengaruh positif terhadap variabel keputusan konsumen) dengan asumsi bahwa variabel bebas yang lain dari model regresi adalah tetap.
3. Disiplin Kerja terhadap Keputusan Konsumen
Nilai koefisien Disiplin Kerja untuk variabel X2 sebesar 0,541. Hal ini
mengandung arti bahwa setiap kenaikan Variabel disiplin kerja sebesar satu satuan maka variabel keputusan konsumen akan bertambah sebesar 0,541 (variabel disiplin kerja berpengaruh positif terhadap variabel keputusan konsumen) dengan asumsi bahwa variabel bebas yang lain dari model regresi adalah tetap.
4. Lokasi terhadap Keputusan Konsumen
Nilai koefisien Lokasi untuk variabel X3 sebesar 0,482. Hal ini
mengandung arti bahwa setiap kenaikan Variabel lokasi sebesar satu satuan maka variabel keputusan konsumen akan bertambah sebesar 0,482 (variabel lokasi berpengaruh positif terhadap variabel keputusan konsumen) dengan asumsi bahwa variabel bebas yang lain dari model regresi adalah tetap.
4.2.5. Uji Asumsi Klasik 4.2.5.1. Uji Normalitas
Pengujian normalitas dilakukan dengan menggunakan P-P Plot. Pada pengujian normalitas ini dapat dilihat dari gambar sebagai berikut :
Gambar 4.1.
Hasil Uji P-P Plot Normalitas Data
Gambar tersebut menunjukkan bahwa data menyebar di sekitar garis diagonal mengikuti arah garis diagonal atau histogramnya menunjukkan distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitasnya.
4.2.5.2. Uji Multikolinearitas
Dalam penelitian ini, untuk mengetahui multikolinearitas antar variabel bebas, dapat dilihat melalui VIF (variance inflation factor) dari masing-masing variabel bebas terhadap variabel terikat. Apabila nilai VIF tidak lebih dari 5 berarti mengindikasi bahwa dalam model tidak terdapat multikolinieritas. Pedoman suatu model regresi yang bebas multikolinearitas adalah sebagai berikut:
a. Mempunyai nilai VIF disekitar angka 1 b. Mempunyai angka Tolerance mendekati 1
Adapun hasil pengujian multikolinearitas secara ringkas adalah sebagai berikut :
Tabel 4.63.
Hasil Uji Multikolinieritas
Variabel Bebas Tolerance VIF Keputusan terhadap Asumsi Multikolinieritas
Pelayanan 0,413 2,420 Terpenuhi
Disiplin Kerja 0,395 2,531 Terpenuhi
Lokasi 0,571 1,751 Terpenuhi
Sumber : Hasil olahan SPSS 20, 2014
Pada tabel di atas terlihat bahwa kedua variabel bebas memiliki besaran angka VIF di sekitar angka 1 ( Pelayanan = 2,420 , Disiplin kerja = 2,531 dan Lokasi = 1,751), besaran angka Tolerance semuanya mendekati angka 1 (Pelayanan = 0,413, Disiplin kerja = 0,395 dan Lokasi = 0,571), sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi Multikolinieritas antara kedua variabel bebas dan model regresi layak digunakan.
4.2.5.3. Uji Heterokedastisitas
Dalam penelitian ini, analisa terhada diketahui dengan melihat pola titik-titik pada scatterplots regresi dengan dasar pengambilan keputusan sebagai berikut :
a. Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk suatu pola tertentu yang teratur (bergelombang, melebar kemudian menyempit), maka terjadi heteroskedastisitas.
b. Jika tidak ada pola yang jelas, seperti titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
Adapun Hasil pengujian heterokedastisitas ditunjukkan melalui gambar berikut :
Gambar 4.2.
Hasil Uji Heterokedastisitas
Sumber : Hasil olahan SPSS 20, 2014
Dari grafik Scatterplot tersebut, terlihat titik –titik menyebar secara acak dan tidak membentuk suatu pola tertentu yang jelas, serta tersebar baik diatas maupun dibawah angka 0 pada sumbu Y. Hal ini berarti tidak terjadi heretoskedastisitas pada model regresi, sehingga model regresi layak dipakai untuk memprediksi Keputusan Konsumen berdasarkan masukan variabel bebasnya.
4.2.6. Uji Hipotesis 4.2.6.1. Uji T
Uji ini digunakan untuk mengetahui apakah dalam model regresi variabel independen (X1, X2,…..Xn) secara parsial berpengaruh signifikan
terhadap variabel dependen (Y).
1. Pengujian koefisien regresi variabel pelayanan a. Menentukan Hipotesis :
Ho : Secara parsial tidak ada pengaruh signifikan antara pelayanan dengan keputusan konsumen
Ha : Secara parsial ada pengaruh signifikan antara pelayanan dengan keputusan konsumen
b. Menentukan tingkat signifikansi :
Tingkat signifikansi menggunakan α = 5% c. Menentukan t hitung :
Berdasarkan tabel diperoleh t hitung sebesar 4,783
d. Menentukan t tabel :
Tabel distribusi t dicari pada α = 5% dengan derajat kebebasan (df) 90-k-1 atau 90-3-1 = 86 (n adalah jumlah kasus dan k adalah jumlah variabel independen). Hasil diperoleh untuk t tabel sebesar 1,66277
e. Kriteria Pengujian :
Ho diterima jika t tabel≤ t hitung≤ t tabel
Ho ditolak jika t hitung < t tabel atau t hitung > t tabel
f. Membandingkan t hitung dengan t tabel :
Nilai t hitung > t tabel (4,783 > 1,66277) maka Ho ditolak
g. Kesimpulan :
Oleh karena nilai t hitung > t tabel (4,783 > 1,66277) maka Ho ditolak, artinya
secara parsial ada pengaruh signifikan antara pelayanan dengan keputusan konsumen. Jadi dapat disimpulkan bahwa secara parsial pelayanan berpengaruh positif terhadap keputusan konsumen pada Bimbingan Belajar Ganesha Operation.
2. Pengujian koefisien regresi variabel disiplin kerja a. Menentukan Hipotesis :
Ho : Secara parsial tidak ada pengaruh signifikan antara disiplin kerja terhadap keputusan konsumen
Ha : Secara parsial ada pengaruh signifikan antara disiplin kerja Terhadap keputusan konsumen
b. Menentukan tingkat signifikansi :
Tingkat signifikansi menggunakan α = 5%. c. Menentukan t hitung :
Berdasarkan tabel diperoleh t hitung sebesar 2,040
d. Menentukan t hitung :
Tabel distribusi t dicari pada α = 5% dengan derajat kebebasan (df) n-k-1 atau 18-2-1 = 15 (n adalah jumlah kasus dan k adalah jumlah variabel independen). Dengan pengujian diperoleh hasil diperoleh untuk t tabel
sebesar 1,66277. e. Kriteria Pengujian :
Ho diterima jika t tabel≤ t hitung≤ t tabel
Ho ditolak jika t hitung < t tabel atau t hitung > t tabel
f. Membandingkan t hitung dengan t tabel :
Nilai t hitung > t tabel (2,040 > 1,66277) maka Ho ditolak
g. Kesimpulan :
Oleh karena nilai t hitung > t tabel (2,040 > 1,66277) maka Ho ditolak, artinya
secara parsial ada pengaruh signifikan antara disiplin kerja dengan keputusan konsumen. Jadi dapat disimpulkan bahwa secara parsial disiplin kerja berpengaruh positif terhadap keputusan konsumen pada Bimbingan Belajar Ganesha Operation.
3. Pengujian koefisien regresi variabel lokasi a. Menentukan Hipotesis :
Ho : Secara parsial tidak ada pengaruh signifikan antara lokasi terhadap keputusan konsumen
Ha : Secara parsial ada pengaruh signifikan antara lokasi Terhadap keputusan konsumen
b. Menentukan tingkat signifikansi :
Tingkat signifikansi menggunakan α = 5%. c. Menentukan t hitung :
d. Menentukan t tabel :
Tabel distribusi t dicari pada α = 5% dengan derajat kebebasan (df) n-k-1 atau 18-2-1 = 15 (n adalah jumlah kasus dan k adalah jumlah variabel independen). Dengan pengujian diperoleh hasil diperoleh untuk t tabel
sebesar 1,66277. e. Kriteria Pengujian :
Ho diterima jika t tabel≤ t hitung≤ t tabel
Ho ditolak jika t hitung < t tabel atau t hitung > t tabel
f. Membandingkan t hitung dengan t tabel :
Nilai t hitung > t tabel (2,750> 1,66277) maka Ho ditolak
g. Kesimpulan :
Oleh karena nilai t hitung > t tabel (2,750> 1,66277) maka Ho ditolak, artinya
secara parsial ada pengaruh signifikan antara lokasi dengan keputusan konsumen. Jadi dapat disimpulkan bahwa secara parsial lokasi berpengaruh positif terhadap keputusan konsumen pada Bimbingan Belajar Ganesha Operation.
4.2.6.2. Uji F
Uji ini digunakan untuk mengetahui apakah variabel independen (X1,X2….Xn) secara bersama-sama berpengaruh secara signifikan terhadap
variabel dependen (Y). Dari hasil output analisis regresi dapat diketahui nilai F seperti pada tabel berikut :
Tabel 4.64. Hasil Uji F
ANOVAa
Model Sum of
Squares
df Mean Square F Sig.
1
Regression 3793,229 3 1264,410 54,130 ,000b
Residual 2008,871 86 23,359
Total 5802,100 89
a. Dependent Variable : keputusan konsumen
b. Predictors : (Constant), lokasi, pelayanan, disiplin kerja Sumber : Hasil olahan SPSS 20, 2014
Berdasarkan tabel di atas, diketahui bahwa nilai F hitung sebesar 54,130.
Sedangkan dengan menggunakan tingkat keyakinan 95 %, α = 5%, maka nilai dari F tabel sebesar 2,71. Dengan demikian, karena F hitung > F tabel (54,130 > 2,71),
maka berdasarkan kriteria pengujian yang ada, Ho ditolak, artinya ada pengaruh secara signifikan antara pelayanan, disiplin kerja dan lokasi secara bersama-sama terhadap keputusan konsumen. Jadi dapat disimpulkan pelayanan, disiplin kerja dan lokasi secara bersama-sama berpengaruh positif terhadap keputusan konsumen pada Bimbingan Belajar Ganesha Operation.
4.2.7. Uji Koefisien Determinasi (R2)
Koefisien determinasi digunakan untuk mengetahui seberapa besar variabel-variabel bebas memiliki pengaruh terhadap variabel terikatnya. Nilai koefisien determinasi ditentukan dengan nilai adjusted r square yang dapat dilihat pada tabel-tabel sebagai berikut :
Tabel 4.65.
Uji koefisien determinasi pelayanan terhadap keputusan konsumen Model Summary
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1 ,764a ,584 ,579 5,236
a. Predictors : (Constant), Pelayanan Sumber : Hasil olahan SPSS 20, 2014
Dari tabel di atas terlihat bahwa pengaruh pelayanan terhadap keputusan konsumen dapat dilihat dari nilai R square yaitu sebesar 0,584 X 100% = 58,4%. Selebihnya 41,6% dipengaruhi oleh faktor lain di luar dari penelitian ini. Artinya, apabila pelayanan dinaikkan satu satuan, maka besar pengaruhnya terhadap keputusan konsumen adalah 58,4%. Dimana tambahan variabel pelayanan (X1)
merupakan predictor yang baik bagi variabel keputusan konsumen (Y), sehingga menyebabkan nilai varians naik dan pada gilirannya Adjusted R2 meningkat. Variabel pelayanan ini merupakan variabel dengan pengaruh paling dominan di dalamnya.
Tabel 4.66.
Uji koefisien determinasi disiplin kerja terhadap keputusan konsumen Model Summary
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1 ,702a ,493 ,487 5,782
a. Predictors : (Constant), disiplin kerja Sumber : Hasil olahan SPSS 20, 2014
Dari tabel di atas terlihat bahwa pengaruh disiplin kerja terhadap keputusan konsumen dapat dilihat dari nilai R square yaitu sebesar 0,493 X 100% = 49,3%. Selebihnya 50,7% dipengaruhi oleh faktor lain di luar dari penelitian ini. Artinya, apabila disiplin kerja dinaikkan satu satuan, maka besar pengaruhnya terhadap keputusan konsumen adalah 49,3%. Dimana tambahan variabel disiplin kerja (X2) merupakan predictor yang baik bagi variabel keputusan konsumen (Y),
sehingga menyebabkan nilai varians naik dan pada gilirannya Adjusted R2 meningkat. Variabel disiplin kerja ini merupakan variabel dengan pengaruh dominan kedua di dalamnya setelah variabel pelayanan.
Tabel 4.67.
Uji koefisien determinasi lokasi terhadap keputusan konsumen Model Summary
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1 ,642a ,413 ,406 6,223
a. Predictors : (Constant), Lokasi Sumber : Hasil olahan SPSS 20, 2014
Dari tabel di atas terlihat bahwa pengaruh lokasi terhadap keputusan konsumen dapat dilihat dari nilai R square yaitu sebesar 0,413 X 100% = 41,3%. Selebihnya 58,7% dipengaruhi oleh faktor lain di luar dari penelitian ini. Artinya, apabila lokasi dinaikkan satu satuan, maka besar pengaruhnya terhadap keputusan konsumen adalah 41,3%. Dimana tambahan variabel lokasi (X3) merupakan
predictor yang baik bagi variabel keputusan konsumen (Y), sehingga menyebabkan nilai varians naik dan pada gilirannya Adjusted R2 meningkat. Variabel lokasi ini merupakan variabel dengan pengaruh lebih kecil di dalamnya dibandingkan dengan variabel pelayanan dan disiplin kerja.
Tabel 4.68.
Uji koefisien determinasi pelayanan, disiplin kerja dan lokasi secara bersama-sama terhadap keputusan konsumen
Model Summary Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the Estimate
1 ,809a ,654 ,642 4,833
a. Predictors : (Constant), Lokasi, Pelayanan, Disiplin Kerja Sumber : Hasil olahan SPSS 20, 2014
Dari tabel di atas terlihat bahwa pengaruh pelayanan, disiplin kerja dan lokasi secara bersama-sama terhadap keputusan konsumen dapat dilihat dari nilai R square yaitu sebesar 0,654 X 100% = 65,4%. Selebihnya 34,6% dipengaruhi oleh faktor lain di luar dari penelitian ini.
Dengan demikian, dapat diambil suatu kesimpulan sebagai berikut :
a. Pelayanan berpengaruh terhadap keputusan konsumen sebesar 58,4%. b. Disiplin kerja berpengaruh terhadap keputusan konsumen sebesar 49,3%. c. Lokasi berpengaruh terhadap keputusan konsumen sebesar 41,3%.
d. Variabel yang paling berpengaruh adalah Pelayanan (Variabel X1) sebesar
58,4%.
e. Pelayanan, disiplin kerja dan lokasi secara bersama-sama berpengaruh terhadap keputusan konsumen sebesar 65,4%.