Uji Asumsi Klasik .1 Uji Normalitas - Pengaruh Produk, Faktor Sosial, Harga, Dan Iklan Terhada

HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

4.2 Hasil Penelitian

4.2.3 Analisis Statistik

4.2.3.1 Pengaruh Produk, Faktor Sosial, Harga, Dan Iklan Terhadap Word Of Mouth

4.2.3.1.1 Uji Asumsi Klasik .1 Uji Normalitas

151 Tujuan uji normalitas adalah untuk mengetahui apakah distribusi sebuah data mengikuti atau mendekati distribusi normal. Uji normalitas pada penelitian ini dilakukan dengan menggunakan tiga pendekatan, yaitu histogram, grafik dan Kolmogorv-Smirnov.

a. Pendekatan Histogram

Gambar 4.1 Histogram

Pada Gambar 4.1 histogram terlihat bahwa variabel berdistribusi normal. Hal ini ditunjukkan oleh distribusi data tersebut tidak miring ke kiri atau ke kanan dan membentuk pola lonceng.

b. Pendekatan Grafik

152 Pada Gambar 4.2 dapat dilihat bahwa data-data (titik-titik) menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal. Hal ini berarti data berdistribusi normal.

c. Pendekatan Kolmogorv-Smirnov

Tabel 4.15

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

Unstandardized Residual N 97 Normal Parameters(a,b) Mean _.0000000 Std. Deviation 3.42204794 Most Extreme Differences Absolute _.086 Positive .079 Negative -.086 Kolmogorov-Smirnov Z .843

Asymp. Sig. (2-tailed) .476

a Test distribution is Normal. b Calculated from data.

Pada Tabel 4.15 terlihat bahwa nilai Asymp. Sig (2-tailed) adalah 0,476 dan diatas nilai signifikansi (0,05) atau 5%. Hal ini berarti residual data berdistribusi normal.

4.2.3.1.1.2 Uji Heteroskedastisitas

Pada penelitian ini peneliti menggunakan analisis grafik untuk menguji heteroskedastisitas. Dimana apabila pada grafik terlihat bahwa titik – titik menyebar secara acak tidak membentuk sebuah pola yang jelas (tersebar), maka

153 dapat dikatakan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas. Apabila titik – titik tersebut tidak tersebar dan membentuk sebuah pola, maka dapat dikatakan ada terjadi heteroskedastisitas. Berikut hasil pengujian heteroskedastisitas:

Gambar 4.3 Scatterplot Heteroskedastisitas

Dari grafik scatterplot yang disajikan pada Gambar 4.3 dapat dilihat 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 heteroskedastisitas pada model regresi.

4.2.3.1.1.3 Uji Multikolinieritas

Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi di antara variabel independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Adanya multikolinearitas dapat dilihat dari Tolerance Value atau nilai Variance Inflation

154 Factor, kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel independent manakah yang dijelaskan oleh variabel independent lainnya. Tolerance adalah mengukur variabilitas variabel independent yang terpilih dan tidak dijelaskan oleh variabel independent yang lain. Nilai umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolinearitas adalah apabila Tolerance Value< 0,1 sedangkan VIF >5 dan sebaliknya apabila Tolerance Value> 0,1 sedangkan VIF < 5 maka tidak terjadi multikolinearitas. Tabel 4.16 Uji Multikolinearitas Coefficients^a Model Collinearity Statistics Tolerance VIF 1 (Constant) Produk .853 1.173 FaktorSosial .414 2.415 Harga .584 1.713 Iklan .592 1.689

a Dependent Variable: WOM

Pada Tabel 4.16 dapat dilihat bahwa nilai VIF < 5 dimana produk (1,173), faktor sosial (2,415), harga (1,713) dan iklan (1,689). Tolerance Value > 0,1 dimana produk (0,853), faktor sosial (0,414), harga (0,584) dan iklan (0,592). Maka dapat dinyatakan bahwa tidak terdapat masalah multikolinearitas dalam penelitian ini.

155 4.2.3.1.2 Analisis Regresi Linear Berganda

4.2.3.1.2.1 Pengujian Koefisien Determinan (R²)

Pengujian dengan menggunakan uji koefisien determinan (R²), yaitu untuk melihat besarnya pengaruh variabel bebas. Uji koefisien determinasi adalah persentase pengkuadratan nilai koefisien yang ditemukan. R-square atau nilai determinan (R²) mendekati satu berarti pengaruh variabel terhadap variabel terikat.

Tabel 4.17

Pengujian Koefisien Determinan (R²)

Model Summary(b) Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .742(a) .551 .532 3.49565

a Predictors: (Constant), Iklan, Produk, Harga, FaktorSosial b Dependent Variable: WOM

Besarnya nilai R square pada Tabel 4.17 adalah 0,551. Angka 0,551 berarti 55,1% besarnya pengaruh variabel independen (produk, faktor sosial, harga, dan iklan) terhadap word of mouth. Dengan kata lain, variabel word of mouth dapat dijelaskan oleh variabel produk, faktor sosial, harga, dan iklan sebesar 55,1%. Sedangkan sisanya 44,9% dapat dijelaskan variabel lain diluar variabel yang diteliti.

4.2.3.1.2.2 Uji F (Uji Secara Serempak/Simultan)

156 c. Jika nilai probabilitas 0,05 lebih kecil atau sama dengan nilai probabilitas Sig atau (0,05 ≤ ��), maka H₀^{diterima dan}H_�^{ditolak, artinya tidak signifikan.}

d. Jika nilai probabilitas 0,05 lebih besar atau sama dengan nilai probabilitas Sig atau (0,05 ≥ ��), maka H₀ ditolak dan H_� diterima, artinya signifikan.

Hasil pengujiannya adalah :

Tingkat kesalahan

(�

) = 5% dan derajat kebebasan (df) = (n-k) ; (k-1)

Derajat kebebasan pembilang : k – 1 = 6 – 1 = 5

Derajat kebebasan penyebut : n – k = 97 – 6 = 91

Maka : �_{��} 0,05 (5;91) = 2,315

Nilai �ℎ��^{untuk variabel yang diperoleh dengan bantuan program SPSS dapat} dilihat pada tabel berikut:

Tabel 4.18

Uji F (Uji Secara Serempak/Simultan)

ANOVA(b)

Model

Sum of

Squares Df Mean Square F Sig.

1 Regression 1381.161 4 345.290 28.257 .000a

Residual 1124.200 92 12.220

Total 2505.361 96

a Predictors: (Constant), Iklan, Produk, Harga, FaktorSosial b Dependent Variable: WOM

157 Pada Tabel 4.18 dapat dilihat uji secara simultan, dimana nilai F hitung sebesar 28,257 lebih besar dari F tabel (2,315) tingkat signifikansinya 0,000 < 0,05, dengan demikian hipotesis diterima bahwa produk, faktor sosial, harga, dan iklan secara bersama – sama berpengaruh signifikan terhadap word of mouth.

4.2.3.1.2.3 Uji t (Uji Parsial)

Uji t (uji parsial) dilakukan untuk melihat secara individu pengaruh secara signifikan dari variabel terhadap variabel terikat. Uji t dapat dirumuskan sebagai berikut :

c. H₀^{diterima bila}t_hitung^<t_tabel^atauH₀^{diterima, apabila nilai signifikansi t >}

(�).

d. H_�^{diterima bila}t_hitung ^>t_tabel^atauH_�^{diterima, apabila nilai signifikansi t <}

(�).

Hasil pengujiannya adalah:

Tingkat kesalahan

(�)

= 5% dan derajat kebebasan (df) = (n-k)

n = jumlah sampel yaitu 97 responden

k = jumlah variabel yang digunakan yaitu 6, maka nilai Ttabel 5% (91) adalah 1.986. Hasil pengujian hipotesis secara parsial dapat dilihat pada Tabel 4.14 berikut:

158 Tabel 4.19

Uji t (Uji Parsial)

Coefficients^a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -.591 2.370 -.249 .804 Produk .146 .067 .165 2.186 .031 FaktorSosial .487 .135 .391 3.607 .001 Harga .153 .076 .184 2.013 .047 Iklan .297 .137 .198 2.178 .032

a Dependent Variable: WOM

Dari Tabel 4.19 maka persamaan struktural adalah:

Word Of Mouth = ��1�1�1⁺��1�2�2⁺��1�3�3⁺��1�4�4⁺�� ^∈1 Word Of Mouth = 0,165�1⁺^0,391�2⁺^0,184�3⁺^0,198�4⁺^0,449 ∈1

Dengan demikian pengaruh setiap variabel independen secara parsial sebagai berikut:

a. Variabel produk berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap word of mouth, hal ini terlihat dari nilai signifikan (0,031) < 0,05, dan nilai t-hitung

(2,186) > t-tabel (1,986) artinya walaupun ditingkatkan variabel produk sebesar satu satuan maka word of mouth akan meningkat sebesar 0,165.

159 b. Variabel faktor sosial berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap word of mouth, hal ini terlihat dari nilai signifikan (0,001) < 0,05, dan nilai t-hitung

(3,607) > t-tabel (1,986) artinya walaupun ditingkatkan variabel produk sebesar satu satuan maka word of mouth akan meningkat sebesar 0,391.

c. Variabel harga berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap word of mouth, hal ini terlihat dari nilai signifikan (0,047) < 0,05, dan nilai t-hitung

(2,013) > t-tabel (1,986) artinya walaupun ditingkatkan variabel produk sebesar satu satuan maka word of mouth akan meningkat sebesar 0,184.

d. Variabel iklan berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap word of mouth, hal ini terlihat dari nilai signifikan (0,032) < 0,05, dan nilai t-hitung

(2,178) > t-tabel (1,986) artinya walaupun ditingkatkan variabel produk sebesar satu satuan maka word of mouth akan meningkat sebesar 0,198.

160 4.2.3.1.3 Koefisien Korelasi

Tabel 4.20 Analsisis Korelasi

Correlations

Produk FaktorSosial Harga Iklan WOM

Produk Pearson Correlation ¹ ^.377** ^.220* ^.182 ^.389** Sig. (2-tailed) .000 .031 .075 .000 N 97 97 97 97 97 FaktorSosial Pearson Correlation ^.377** ^{1 .637** .628**} ^.695** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 97 97 97 97 97 Harga Pearson Correlation ^.220* ^.637** ^{1 .478**} ^.564** Sig. (2-tailed) .031 .000 .000 .000 N 97 97 97 97 97 Iklan Pearson Correlation ^.182 ^{.628** .478**} ¹ ^.562** Sig. (2-tailed) .075 .000 .000 .000 N 97 97 97 97 97 WOM Pearson Correlation ^.389** ^{.695** .564** .562**} ¹ Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 97 97 97 97 97

** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). * Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).

161 4.2.3.1.4 Analisis Jalur R = 0,742, �2 = 0,551, �ℎ��^{= 28,257} e = 0,449 0,165 0,377 0,391 0,637 0,184 0,478 0,198 Gambar 4.4

Analisis Jalur Hipotesis Satu

Dari Gambar 4.4 di atas, maka diperoleh rangkuman hasil koefisien jalur hipotesis satu sebagai berikut:

Word Of Mouth Produk

Faktor Sosial

Harga

162 Tabel 4.21

Rangkuman Hasil Koefisien Jalur Hipotesis Satu

Dari Ke

Standardized Coefficients

Beta

T hitung F hitung ^Hasil

Pengujian ^�² ^e �1 �5 ^0,165 ^{2,186 28,257} ^H0^ditolak ^0,551 ^0,449

�2 ^0,391 ^3,607 ^H0^ditolak

�3 ^0,184 ^2,013 ^H0^ditolak

�4 ^0,198 ^2,178 ^H0^ditolak

4.2.3.2 Pengaruh Produk, Faktor Sosial, Harga, Dan Iklan Serta Word Of

Dalam dokumen Pengaruh Produk, Faktor Sosial, Harga, Iklan, Dan Word Of Mouth Terhadap Keputusan Pembelian Sony Xperia Pada Mahasiswa Universitas Sumatera Utara (Halaman 96-108)