ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN
5. Variabel MinatBeli
4.9 Deskripsi Stastik Variabel 6.Variabel Produk
Dari hasil analisis data penelitian yang dilakukan maka dapat dideskripsikan dalam bentuk tabel sebagai berikut :
STIE
Widya
Wiwaha
Jangan
Tabel 4.5.
Deskripsi Statistik Variabel Produk Statistik Produk N 100 Mean 18,23 Median 18 Modus 18 Standar Deviation 1,127 Range 7 Minimum 13 Maximum 20
Sumber : Data output SPSS 23
Dari hasil penghitungan statistik diperoleh skor minimal sebesar 13, skor maksimal 20, rerata sebesar18,23, nilai tengah sebesar 18,00, nilai sering muncul sebesar 18dan simpangan baku sebesar 1,127. Data-data tersebut diperoleh berdasarkan penjumlahan dari skor butir-butir soal dalam angket, dengan skala 1-4 (Sangat Setuju (SS) = 4, Setuju (S) = 3, Tidak Setuju (TS) =2, Sangat Tidak Setuju (STS) =1).
Deskripsi hasil olah data disajikan dalam tabel kategori berdasarkan rumus pengkategorian yaitu Kategorisasi Jenjang (Ordinal) dari Syaifuddin Azwar (2003) sebagai berikut:
Tabel 4.6.
Distribusi Frekuensi Penelitian Marketing Mix terhadap MinatBeli di Afika Shop Berdasarkan Kategori Produk
Kategori Rentang Skor Frekuensi Persen
Sangat Kurang X ≤ 16 3 3,00 % Kurang 16 < X ≤ 17 19 19,00 % Sedang 17 < X ≤ 18 37 37,00% Tinggi 18 < X ≤ 19 30 30,00% Sangat Tinggi 19 < X 11 11,00 % Total Total 100 100,00%
Sumber : Data output SPSS 23
STIE
Widya
Wiwaha
Jangan
Apabila ditampilkan dalam bentuk grafik dapat dilihat pada gambar di bawah ini:
Grafik1. Distribusi Frekuensi Penelitian Marketing Mix terhadap Minat Beli di Afika Shop Berdasarkan Kategori Produk.
7. Variabel Harga
Dari hasil analisis data penelitian yang dilakukan maka dapatdideskripsikan dalam bentuk tabel sebagai berikut:
Tabel 4.7. Deskripsi StatistikHarga Statistik Harga N 100 Mean 18,20 Median 18 Modus 18 Standar Deviation 1,255 Range 7 Minimum 13 Maximum 20
Sumber : Data output SPSS 23
Dari hasil penghitungan statistikdiperoleh skor minimal sebesar 13, skor maksimal20, rerata sebesar 18,20, nilai tengah sebesar 18,00, nilai
0,00% 20,00% 40,00%
Sangat Kurang
Kurang Sedang Tinggi Sangat Tinggi 3,00% 19,00% 37,00% 30,00% 11,00% Freku e nsi (%) Kategori
STIE
Widya
Wiwaha
Jangan
Plagiat
sering muncul sebesar 15dan simpangan baku sebesar 1,255. Data-data tersebut diperoleh berdasarkan penjumlahan dari skor butir-butir soal dalam angket, dengan skala 1-4 (Sangat Setuju (SS) = 4, Setuju (S) = 3, Tidak Setuju (TS) = 2, Sangat Tidak Setuju (STS) = 1).
Deskripsi hasil olah data disajikan dalam tabel kategori berdasarkan rumus pengkategorian yaitu Kategorisasi Jenjang (Ordinal) dari Syaifuddin Azwar (2003) sebagai berikut:
Tabel 4.8.
Distribusi Frekuensi Penelitian Marketing Mix terhadap MinatBeli di Afika Shop Berdasarkan KategoriHarga
Kategori Rentang Skor Frekuensi Persen
Sangat Kurang X ≤ 16 4 4 % Kurang 16 < X ≤ 17 14 14 % Sedang 17 < X ≤ 18 39 39 % Tinggi 18 < X ≤ 19 35 35 % Sangat Tinggi 19 < X 8 8% Total Total 100 100,00%
Apabila ditampilkan dalam bentuk grafik dapat dilihat pada gambar di bawah ini:
Grafik2. Distribusi Frekuensi Penelitian Marketing Mix terhadap Minat Beli di Afika Shop Berdasarkan Kategori Harga
0,00% 50,00%
Sangat Kurang Kurang Sedang Tinggi Sangat Tinggi
4,00% 12,00% 39,00% 35,00% 8,00% Freku e nsi (%) Kartegori
STIE
Widya
Wiwaha
Jangan
Plagiat
8. Variabel Tempat
Dari hasil analisis data penelitian yang dilakukan maka dapat dideskripsikan dalam bentuk tabel sebagai berikut:
Tabel 4.9.
Deskripsi Statistik Variabel Tempat Statistik Faktor Tempat
N 100 Mean 18,23 Median 18 Modus 18 Standar Deviation 1,162 Range 7 Minimum 13 Maximum 20
Sumber : Data output SPSS 23
Dari hasil penghitungan statistik diperoleh skor minimal sebesar 13, skor maksimal20, rerata sebesar 18,23, nilai tengah sebesar 18,00, nilai sering muncul sebesar 18dan simpangan baku sebesar 1,162. Data-data tersebut diperoleh berdasarkan penjumlahan dari skor butir-butir soal dalam angket, dengan skala 1-4 (Sangat Setuju (SS) = 4, Setuju (S) = 3, Tidak Setuju (TS) = 2, Sangat Tidak Setuju (STS) = 1).
Deskripsi hasil olah data disajikan dalam tabel kategori berdasarkan rumus pengkategorian yaitu Kategorisasi Jenjang (Ordinal) dari Syaifuddin Azwar (2003) sebagai berikut:
STIE
Widya
Wiwaha
Jangan
Tabel 4.10.
Distribusi Frekuensi Penelitian Marketing Mix terhadap Minat Beli di Afika Shop Berdasarkan KategoriTempat
Kartegori Rentang Skor Frekuensi Persen
Sangat Kurang X ≤ 16 4 4 % Kurang 16 < X ≤ 17 11 11 % Sedang 17 < X ≤ 18 44 44 % Baik 18 < X ≤ 19 33 33 % Sangat Baik 19 < X 8 48% Total Total 100 100,00%
Apabila ditampilkan dalam bentuk grafik dapat dilihat pada gambar di bawah ini:
Grafik3. Distribusi Frekuensi Penelitian Marketing Mix terhadap Minat Beli di Afika Shop Berdasarkan Kategori Tempat
0,00% 10,00% 20,00% 30,00% 40,00% 50,00% Sangat Kurang
Kurang Sedang Baik Sangat Baik
4,00% 11,00% 44,00% 33,00% 8,00% Freku e nsi (%) Kategori
STIE
Widya
Wiwaha
Jangan
Plagiat
9. Variabel Promosi
Dari hasil analisis data penelitian yang dilakukan maka dapat dideskripsikan dalam bentuk tabel sebagai berikut :
Tabel 4.11.
Deskripsi Statistik Variabel Promosi Statistik Faktor Promosi
N 100 Mean 22,26 Median 22 Modus 22 Standar Deviation 1,070 Range 7 Minimum 17 Maximum 24
Dari hasil penghitungan statistik diperoleh skor minimal sebesar 17, skor maksimal 24, rerata sebesar 22,26, nilai tengah sebesar 22, nilai sering muncul sebesar 22dan simpangan baku sebesar 1,070. Data-data tersebut diperoleh berdasarkan penjumlahan dari skor butir-butir soal dalam angket, dengan skala 1-4 (Sangat Setuju (SS) = 4, Setuju (S) = 3, Tidak Setuju (TS) = 2, Sangat Tidak Setuju (STS) = 1).
Deskripsi hasil olah data disajikan dalam tabel kategori berdasarkan rumus pengkategorian yaitu Kategorisasi Jenjang (Ordinal) dari Syaifuddin Azwar (2003) sebagai berikut:
STIE
Widya
Wiwaha
Jangan
Tabel 4.12.
Distribusi Frekuensi Penelitian Marketing Mix terhadap Minat Beli di Afika Shop Berdasarkan KategoriPromosi
Kartegori Rentang Skor Frekuensi Persen
Sangat Kurang X ≤ 20 3 3 % Kurang 20 < X ≤ 21 12 12 % Sedang 21 < X ≤ 22 43 43 % Baik 22 < X ≤ 23 35 35% Sangat Baik 24 < X 7 7% Total Total 100 100,00%
Apabila ditampilkan dalam bentuk grafik dapat dilihat pada gambar di bawah ini:
Grafik 4. Distribusi Frekuensi Penelitian Marketing Mix terhadap Minat Beli di Afika Shop Berdasarkan Kategori Promosi
0,00% 5,00% 10,00% 15,00% 20,00% 25,00% 30,00% 35,00% 40,00% 45,00% Sangat Kuarng
Kurang Sedang Baik Sangat Baik
3,00% 12,00% 43,00% 35,00% 7,00% Freku e nsi (%) Kategori
STIE
Widya
Wiwaha
Jangan
Plagiat
10.Variabel MinatBeli
Dari hasil analisis data penelitian yang dilakukan maka dapat dideskripsikan dalam bentuk tabel sebagai berikut :
Tabel 4.13.
Deskripsi Statistik Minat Beli Statistik Faktor Minat Beli
N 100 Mean 18,88 Median 19 Modus 18 Standar Deviation 0,832 Range 3 Minimum 17 Maximum 20
Sumber : Data output SPSS 23
Dari hasil penghitungan statistik diperoleh skor minimal sebesar 17, skor maksimal 20, rerata sebesar 18,88, nilai tengah sebesar 19, nilai sering muncul sebesar 18dan simpangan baku sebesar 1,788. Data-data tersebut diperoleh berdasarkan penjumlahan dari skor butir-butir soal dalam angket, dengan skala 1-4 (Sangat Setuju (SS) = 4, Setuju (S) = 3, Tidak Setuju (TS) = 2, Sangat Tidak Setuju (STS) = 1).
Deskripsi hasil olah data disajikan dalam tabel kategori berdasarkan rumus pengkategorian yaitu Kategorisasi Jenjang (Ordinal) dari Syaifuddin Azwar (2003) sebagai berikut:
STIE
Widya
Wiwaha
Jangan
Tabel 4.14.
Distribusi Frekuensi Penelitian Marketing Mix terhadapMinat Beli di Afika Shop
Kartegori Rentang Skor Frekuensi Persen
Sangat Kurang X ≤ 16 0 0 % Kurang 16 < X ≤ 17 1 1 % Sedang 17 < X ≤ 18 38 38 % Baik 18 < X ≤ 19 33 33 % Sangat Baik 19 < X 28 28% Total Total 100 100,00%
Apabila ditampilkan dalam bentuk grafik dapat dilihat pada gambar di bawah ini:
Grafik 5. Distribusi Frekuensi Penelitian Marketing Mix terhadap Minat Beli di Afika Shop
0,00% 5,00% 10,00% 15,00% 20,00% 25,00% 30,00% 35,00% 40,00% Sangat Kurang
Kurang Sedang Baik Sangat Baik
0,00% 1,00% 38,00% 33,00% 28,00% Freku e nsi (%) Kategori
STIE
Widya
Wiwaha
Jangan
Plagiat
4.10 Uji Instrumen
Untuk mendapatkan data yang baik dalam arti mendekati kenyataan atau obyektif sudah tentu diperlukan suatu alat pengumpul data yang baik. Untuk meyakini bahwa instrumen atau alat ukur yang akan digunakan itu valid dan andal maka instrumentatau alat ukur tersebut harus diuji validitas dan reliabilitasnya.
4.10.1 Uji Validitas
Daftar kuesioner perlu diuji validitasnya untuk mengetahui apakah daftar pertanyaan yang telah disiapkan dapat mengukur variabel yang akan diukur. Uji validitas dilakukan dengan cara menghitung korelasi antara masing-masing daftar pertanyaan dengan skor totalnya.
Variabel dalam penelitian ini ialah produk(variabel X1), harga(variabel X2), lokasi(variabel X3), promosi (variabel X4) dan Minat Beli(variabel Y). Daftar pertanyaan yang disebarkan ke responden berjumlah 26pertanyaan, yang terdiri dari 5 pertanyaan untuk produk(variabel X1), 5 pertanyaan untuk harga (variabel X2), 5 pertanyaan untuk lokasi ( variabel X3), 6 pertanyaan untuk promosi ( variabel X4 ) dan 5 pertanyaan untuk minat beli (Y). Daftar pernyataan yang berjumlah 26 pernyataan tersebut telah diuji validitasnya dapat dilihat pada tabel berikut (lebih lengkap lihat pada lampiran):
STIE
Widya
Wiwaha
Jangan
Plagiat
Tabel4.15.
Hasil Uji Validitas Instrumen
Pernyataan r-hitung r-tabel Keterangan Produk 1 0,553 0,349 Valid 2 0,723 0,349 Valid 3 0,572 0,349 Valid 4 0,639 0,349 Valid 5 0,572 0,349 Valid Harga 1 0,775 0,349 Valid 2 0,591 0,349 Valid 3 0,636 0,349 Valid 4 0,783 0,349 Valid 5 0,783 0,349 Valid Lokasi 1 0,507 0,349 Valid 2 0,560 0,349 Valid 3 0,560 0,349 Valid 4 0,518 0,349 Valid 5 0,678 0,349 Valid Promosi 1 0,720 0,349 Valid 2 0,651 0,349 Valid 3 0,537 0,349 Valid 4 0,734 0,349 Valid 5 0,616 0,349 Valid 6 0,630 0,349 Valid Minat Beli 1 0,661 0,349 Valid 2 0,766 0,349 Valid 3 0,765 0,349 Valid 4 0,721 0,349 Valid 5 0,729 0,349 Valid Berdasarkan tabel di atas dapat disimpulkan bahwa semua pertanyaan mengenai ialah produk(variabel X1), harga (variabel X2), lokasi(variabel X3), promosi (variabel X4) dan Minat Beli(variabel Y)yang terdapat dalam daftar pertanyaan (kuesioner) dianggap valid karena rhitung ≥ rtabel, sehingga pengujian dapat dilanjutkan pada pengujian reliabilitas.
STIE
Widya
Wiwaha
Jangan
Plagiat
4.10.2 Uji Reliabilitas
Uji reliabilitas bertujuan untuk menunjukkan sejauhmana suatu hasil pengukuran relatif konsisten apabila pengukuran diulangi dua kali atau lebih. Jadi dengan kata lain bahwa reliabilitas adalah indeks yang menunjukkan sejauh mana suatu alat ukur dapat dipercaya atau dapat diandalkan. Alat pengukur tersebut digunakan dua kali untuk mengukur gejala yang sama dan hasil pengukuran yang diperoleh relativekonsisten. Teknik yang digunakan dalam uji reliabilitas adalah teknik belah dua. Adapun hasil uji reliabilitas dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 4.16. Hasil Uji Reliabilitas
`
Berdasarkan tabel di atas dapat disimpulkan bahwa semua pertanyaan mengenai ialah produk(variabel X1), harga (variabel X2), lokasi(variabel X3), promosi (variabel X4) dan Minat Beli(variabel Y) yang terdapat dalam daftar pertanyaan (kuesioner) dianggap valid karena rhitung ≥ rtabel ( 0,349 ), sehingga dapat dinyatakan bahwa item item angket tersebut reliabelatau dapat dipercaya
Cronbach's Alpha Items N of ,947 26
STIE
Widya
Wiwaha
Jangan
Plagiat
4.10.3 Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik merupakan persyaratan yang harus dipenuhi dalam analisis regresi berganda yang berbasis Ordinary Least Square
(Letje dan Agus, 2015). Dalam penelitian ini, uji asumsi klasik yang digunakan adalah uji multikolinieritas, uji heteroskedastisitas, uji autokolerasi dan uji normalitas. Berikut rincian penjelasannya :
4.10.3.1 Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas merupakan suatu uji yang digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya hubungan kolerasi antar variabel independen dalam suatu model regresi berganda. Apabila terjadi hubungan kolerasi yang tinggi antar variabel independen, maka hubungan antara variabel independen dan variabel dependen akan terganggu dan terdapat multikolinieritas. Sehingga non multikolinieritas harus dihindari dalam suatu penelitian. Adapun uji multikolinieritas yang digunakan dalam penelitian ini adalah menggunakan Variance Inflation Factor (VIF) dan Tolerance.
Selanjutnya, kriteria yang digunakan dalam pengujian ini yaitu VIF ˂
10, maka tidak terdapat multikolinieritas antar variabel independen. Berikut adalah hasil uji mulikolinieritas dalam penelitian ini :
STIE
Widya
Wiwaha
Jangan
Tabel 4.17.
Hasil Uji Multikolinieritas
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardiz ed Coefficien ts t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Consta nt) 8.844 1.740 5.081 .000 Produk .320 .068 .434 4.731 .000 .874 1.145 Harga -.055 .168 -.083 -.326 .745 .114 8.744 Tempat .109 .172 .153 .634 .527 .127 7.888 Promosi .144 .089 .185 1.611 .110 .557 1.795
Sumber : Data output SPSS 23
a. Dependent Variable: Minat pembeli
Tabel diatas menunjukkan hasil perhitungan nilai Toleran menunjukkan tidak ada variabel independen yang memiliki nilai Toleran kurang dari 0,10 yang berarti tidak ada korelasi antar variabel independen yang nilainya lebih dari 95%. Hasil perhitungan nilai Variance Inflation Factor (VIF) juga menunjukkan hal yang sama tidak ada satu variabel independen yang memiliki nilai VIF lebih dari 10. Jadi dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolinieritas antar variabel independen dalam model regresi.
STIE
Widya
Wiwaha
Jangan
4.10.3.2 Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas merupakan situasi dimana varians tidak konstan (Basuki dan Yuliadi, 2015). Uji heteroskedastisitas digunakan untuk mengetahui ketidaksamaan varian dan residual satu ke pengamatan yang lain. Uji heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan menggunakan metode Glesjer. Uji glesjer dilakukan dengan cara meregresi nilai absolut residual dari model yang diestimasi terhadap variabel inependen. Adapun kriteria dalam uji ini yaitu apabila nilai signifikansi lebih dari 0,05 maka tidak ada heteroskedastisitas antara variabel independen terhadap nilai absolut residual.
Dari uji heteroskedastisitas yang telah dilakukan, hasil tampilan output SPSS dengan jelas menunjukkan bahawa tidak ada satupun variabel independen yang signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dependen Res2. Hal ini terlihat dari probabilitas signifikansinya di atas tingkat kepercayaan 5%.Jadi dapat disimpulkan model regresi tidak mengandung adanya Heterosdedastisitas.
STIE
Widya
Wiwaha
Jangan
Tabel 18.Hasil Uji Heteroskedastisitas Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 1.018 .959 1.062 .291 Produk -.028 .037 -.081 -.760 .449 Harga .117 .092 .372 1.260 .211 Tempat -.165 .095 -.488 -1.741 .085 Promosi .043 .049 .117 .875 .384 a. Dependent Variable: RES2
Sumber : Data output SPSS 23
4.10.3.3 Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya penyimpangan asumsi klasik autokorelasi yaitu korelasi yang terjadi antara residual pada satu pengamatan dengan pengamatan lain pada model regresi. Prasyarat yang harus terpenuhi adalah tidak adanya autokorelasi dalam model regresi. Metode pengujian yang sering digunakan adalah dengan uji Durbin-Watson (uji DW) dengan ketentuan sebagai berikut:
1) Jika d lebih kecil dari dL atau lebih besar dari (4-dL) maka hopotesis nol ditolak, yang berarti terdapat autokorelasi.
2) Jika d terletak antara dU dan (4-dU), maka hipotesis nol diterima, yang berarti tidak ada autokorelasi.
3) Jika d terletak antara dL dan dU atau diantara (4-dU) dan (4-dL), maka tidak menghasilkan kesimpulan yang pasti.
STIE
Widya
Wiwaha
Jangan
Nilai du dan dl dapat diperoleh dari tabel statistik Durbin Watson yang bergantung banyaknya observasi dan banyaknya variabel yang menjelaskan.
Tabel 4.19. Hasil Uji Autokorelasi
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .550a .303 .274 .709 1.929 a. Predictors: (Constant), Promosi, Produk, Tempat, Harga
b. Dependent Variable: Minat_pembeli
Sumber : Data output SPSS 23
Hasil uji autokorelasi menunjukkan nilai DW sebesar 1,929 nilai ini akan kita bandingkan dengan nilai tabel dengan menggunakan nilai signifikansi 5%, jumlah sampel (n) 100 dan jumlah variabel independen (k) 4, maka di tabel Durbin Watson akan didapatkan nilai du = 1,7582 (lihat lampiran). Oleh karena nilai DW 1,929 lebih besar dari batas atas (du) 1,7582 dan kurang dari 4-1,7582 (4-du), maka dapat disimpulkan bahwatidak terdapat autokorelasi.
4.10.3.4 Uji Normalitas
Uji normalitas data sangat penting diperhitungkan untuk menentukan jenis analisis yang digunakan (Basuki dan Yuliadi, 2014). Uji normalitas juga dapat digunakan untuk menentukan data yang telah dikumpulkan berdistribusi normal atau diambil dari populasi normal. Selanjutnya, uji yang dipakai untuk uji normalitas adalah
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Z dengan ketentuan apabila nilai
STIE
Widya
Wiwaha
Jangan
Asymp. Sign (2-tailed) > derajat kepercayaan (α) = 0,05 maka dapat
berdistribusi normal. Selain itu, untuk melihat normalitas data juga bisa menggunakan cara visual, yaitu melalui Normal P-P Plot, ketentuannya adalah apabila titik-titik berada di sekitar garis diagonal maka dapat dikatakan bahwa residual menyebar normal.
Penulis melakukan uji normalitas dengan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov (K-S). Jika p value (Sig.) > 0,05 maka data yang diambil dari populasi, berdistribusi normal. Hasil uji Kolmogorov-Smirnov menunjukkan bahwa data berdistribusi normal, dapat dilihat pada tabel di bawah ini:
Tabel 4.20.
Hasil Uji Kolmogorov-Smirnov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 100
Normal Parametersa Mean .0000000 Std. Deviation .69477994 Most Extreme Differences Absolute .071 Positive .071 Negative -.052 Kolmogorov-Smirnov Z .713 Asymp. Sig. (2-tailed) .689 a. Test distribution is Normal.
Sumber : Data output SPSS 23
STIE
Widya
Wiwaha
Jangan
4.10.3.5 Uji Linieritas
Uji linearitas bertujuan untuk mengetahui apakah dua variabel mempunyai hubungan yang linear atau tidak secara signifikan.Uji ini biasanya digunakan sebagai prasyarat dalam analisis korelasi atau regresi linear.Pengujian pada SPSS dengan menggunakan Test for
Linearity dengan pada taraf signifikansi 0,05. Dua variabel dikatakan
mempunyai hubungan yang linear bila signifikansi (Linearity) kurang dari 0,05.
Tabel 4.21.
Hasil Uji Linieritas Variabel Produk
Sumber : Data output SPSS 23
Dari tabel diatas menunjukkan bahwa nilai signifikasi = 0,101 lebih besar dari 0,05 dan diperoleh nilai ܨ௧௨ ൌ ʹǡͻͲlebih besar dari tabel distribusiܨǡହ dengan angka df 5.93 = 2.47 yang artinya terdapat hubungan linier secara signifikan antara variabel produk dengan variabelminat pembeli.
ANOVA Table
Sum of
Squares df Square F Mean Sig. Minat_pembe
li * Produk Between Groups (Combined) Linearity 23.205 17.393 6 3.867 7.735 .000 1 17.393 34.854 .000 Deviation from Linearity 5.812 5 1.163 2.906 .101 Within Groups 46.410 93 .499 Total 68.560 99
STIE
Widya
Wiwaha
Jangan
Plagiat
Tabel 22. .Hasil Uji Linieritas Variabel Harga
Sumber : Data output SPSS 23
Dari tabel diatas menunjukkan bahwa nilai signifikasi = 0,287 lebih besar dari 0,05 dan diperoleh nilai ܨ௧௨ ൌ ʹǤʹͲlebih besar dari tabel distribusiܨǡହ dengan angka df 4.94 = 2.20 yang artinya terdapat hubungan linier secara signifikan antara variabel harga dengan variabelminat beli.
Tabel 23. .Hasil Uji Linieritas Variabel lokasi
Sumber : Data output SPSS 23 ANOVA Table
Sum of
Squares df Square Mean F Sig. Minat_pe
mbeli * Harga
Between
Groups (Combined) Linearity 10.860 5 2.172 4.344 .014 6.320 1 6.320 10.061 .002 Deviation from Linearity 4.540 4 1.135 2.270 .287 Within Groups 59.048 94 .628 Total 68.560 99 ANOVA Table Sum of
Squares df Square Mean F Sig. Minat_p embeli * Lokasi Between Groups (Combined) 13.446 6 2.241 4.482 .016 Linearity 7.544 1 7.544 12.055 .001 Deviation from Linearity 5.902 5 1.160 2.901 .484 Within Groups 58.197 93 .626 Total 68.560 99
STIE
Widya
Wiwaha
Jangan
Plagiat
Dari tabel diatas menunjukkan bahwa nilai signifikasi = 0,484 lebih besar dari 0,05 dan diperoleh nilai ܨ௧௨ ൌ ʹǡͻͲͳlebih besar dari tabel distribusiܨǡହ dengan angka df 5.93 = 2.47 yang artinya tidak terdapat hubungan linier secara signifikan antara variabel lokasi dengan variabelminat beli.
T a b e l 2 4
Sumber : Data output SPSS 23
Tabel diatas menunjukkan bahwa nilai signifikasi = 0,891 lebih besar dari 0,05 dan diperoleh nilai ܨ௧௨ ൌ ͵ǡ͵͵Ͷlebih besar dari tabel distribusiܨǡହ dengan angka df 5.93 = 2.47 yang artinya terdapat hubungan linier secara signifikan antara variabel promosi dengan variabelminat beli.
ANOVA Table
Sum of
Squares df Square F Sig. Mean Minat_pembe
li * Promosi Between Groups (Combined) Linearity 15.318 6 2.553 5.106 .064 6.983 1 6.983 10.736 .001 Deviation from Linearity 8,335 5 1,667 3.334 .891 Within Groups 60.490 93 .650 Total 68.560 99
STIE
Widya
Wiwaha
Jangan
Plagiat
4.5Analisis Regresi Berganda
4.10.4 Uji Signifikansi Parameter Individual (Uji t)
Tujuan dari penelitian ini adalah melihat pengaruh produk, harga, lokasi dan promosi terhadap minat beli di Afika Shop. Berdasarkan hipotesis yang diajukan maka dilakukan pengujian dengan menggunakan analisis statistik dengan teknik analisis regresi linier berganda. Hasil pengujian hipotesis dilihat pada tabel berikut.
Tabel 4.27.
Uji Parsial Hipotesis Variabel Produk, Harga, Lokasi, Promosi terhadap minat beli.
Coefficientsa
Model
Unstandardized
Coefficients Standardized Coefficients
t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 8.844 1.740 5.081 .000 Produk .320 .068 .434 4.731 .000 Harga .055 .168 .083 .326 .005 Lokasi .109 .172 .153 .634 .007 Promosi .144 .089 .185 1.611 .010 a. Dependent Variable: Minat_pembeli
Sumber : Data output SPSS 23
Berdasarkan hasil pengujian dan pengolahan data dengan menggunakanmetode analisis regresi linier berganda, maka hipotesis : 4. Produk
Ho = b1= 0 berarti tidak ada pengaruh yang signifikan variable produk terhadap minat beli di Afika Shop.
STIE
Widya
Wiwaha
Jangan
Ha = b1 = 0 berarti ada pengaruh yang signifikan variable produk terhadap minat beli di Afika Shop.
Berdasarkan hasil perhitungan t hitung> t table , maka nilai t hitung berada di daerah penolakan Ho sehingga keputusannya menolak Ho dan menerima Ha.
Nilai signifikansi 0,000 < 0,05 kesimpulannya ada pengaruh yang signifikan variable produk terhadap minat beli. 5. Harga
Ho = b1= 0 berarti tidak ada pengaruh yang signifikan variable harga terhadap minat beli di Afika Shop.
Ha = b1 = 0 berarti ada pengaruh yang signifikan variable harga terhadap minat beli di Afika Shop.
Berdasarkan hasil perhitungan t hitung > t table , maka nilai t hitung berada di daerah penolakan Ho sehingga keputusannya menolak Ho dan menerima Ha.
Nilai signifikansi 0,005< 0,05 kesimpulannya ada pengaruh yang signifikan variable harga terhadap minat beli.
6. Lokasi
Ho = b1= 0 berarti tidak ada pengaruh yang signifikan variable lokasi terhadap minat beli di Afika Shop.
Ha = b1 = 0 berarti ada pengaruh yang signifikan variable lokasi terhadap minat beli di Afika Shop.
STIE
Widya
Wiwaha
Jangan
Berdasarkan hasil perhitungan t hitung> t table , maka nilai t hitung berada di daerah penolakan Ho sehingga keputusannya menolak Ho dan menerima Ha.
Nilai signifikansi 0,007< 0,05 kesimpulannya ada pengaruh yang signifikan variable lokasi terhadap minat beli.
7. Promosi
Ho = b1= 0 berarti tidak ada pengaruh yang signifikan variable promosi terhadap minat beli di Afika Shop.
Ha = b1 = 0 berarti ada pengaruh yang signifikan variable promosi terhadap minat beli di Afika Shop.
Berdasarkan hasil perhitungan t hitung> t table , maka nilai t hitung berada di daerah penolakan Ho sehingga keputusannya menolak Ho dan menerima Ha.
Nilai signifikansi 0,010< 0,05 kesimpulannya ada pengaruh yang signifikan variable promosi terhadap minat beli.
4.10.5 Uji Signifikansi Simultan (Uji F)
Dalam penelitian ini, penulis juga menguji hipotesis bahwa promosi, produk, lokasi, harga secara bersama-sama memiliki pengaruh terhadap minat beli konsumen.Hasilnya dapat dilihat pada tabel di bawah ini.
Tabel 26.Hasil Uji Signifikansi Simultan (Uji Statistik F)
STIE
Widya
Wiwaha
Jangan
ANOVAb
Model Squares Sum of Df Square Mean F Sig. 1 Regressio
n 20.771 4 5.193 10.323 .000a Residual 47.789 95 .503
Total 68.560 99
c. Predictors: (Constant), Promosi, Produk, Tempat, Harga
d. Dependent Variable: Minat_pembeli
6. Hipotesis Nihil dan Hipotesis Alternatif
Ho : b1 = 0 berarti secara serempak tidak ada pengaruh yang signifikan variable produk, harga, lokasi dan promosi terhadap minat beli.
Ha : b1 ≠ 0 berarti secara serempak ada pengaruh yang signifikan variable produk, harga, lokasi dan promosi terhadap minat beli.
7. Level of signifikan = 0,05 8. Penentuan kriteria pengujian.
c. Nilai F hitung dibandingkan dengan F table dengan tingkat signifikansi 5%.
d. Derajat kebebasan (df) = (4: (jumlah responden-variabel bebas-1)) = (4 : (100-4-1)) = 95 (4:95) sehingga F table adalah 2,47, maka :
Ho = diterima jika F hitung < 2,47 Ho = ditolak jika F hitung < 2,47 9. Nilai F hitung = 10,323
STIE
Widya
Wiwaha
Jangan
Plagiat
10.Kesimpulan :
Nilai F hitung sebesar 10,323 berarti nilai F hitung > F table maka keputusannya menolak Ho dan menerima Ha.Dengan demikian secara serempak variable independen promosi, harga, lokasi dan promosi signifikan mempengaruhi minat beli.
4.5.3 Koefisien Determinasi (Uji R2)
Uji koefisien determinasi merupakan saran pengujian untuk mengetahui kemampuan variabel independen dalam menjelaskan variabel dependen dengan model regresi tersebut. Nilai uji koefisien relasi dalam regresi ditunjukkan dengan nilai R. Berikut adalah tabel hasil uji koefisien determinasi dalam penelitian ini :
Tabel 4.25. Koefisien Determinasi
Model Summary
Mode
l R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 ,707a ,501 ,490 2,497
Sumber : Data output SPSS 23
Dari tampilan output SPSS Model Summary didapatkan nilai Adjusted R Squared sebesar 0,490, hal ini berarti 49% berarti variabilitas minat beli dapat dijelaskan oleh variasi dari variabel promosi, produk, lokasi, harga. Sedangkan sisanya sebesar 51% (100% - 49% = 51%) dijelaskan oleh sebab lain di luar model.
STIE
Widya
Wiwaha
Jangan
Standar Error of Estimate (SEE) sebesar 2,497. Semakin kecil nilai SEE akan membuat model regresi semakin tepat dalam memprediksi variable minat beli.
4.11 Pembahasan
Analisis data pada penelitian ini menggunakan analisis deskriptif untuk masing masing variabel, analisis prasyarat (Uji Normalitas dan Uji linieritas)kemudian analisis hipotesis untuk mengetahui hubungan antar variabel. Hasil analisis data didapat berupa kategori skor yang terdiri dari 5 kategori skor yaitu sangat kurang, kurang, sedang, baik dan sangat baik yang berlaku untuk keseluruhan variabel.
Dari hasil penelitian pengaruh marketing mix terhadap minat beli di