BAB III METODE PENELITIAN
B. Hasil Penelitian
1. Karakteristik Responden
Hasil penelitian yang telah dilakukan terhadap 75 orang responden penduduk Kota Makassar yang diambil secara random yang diperoleh dari profil responden yang meliputi, jenis kelamin, usia, pekerjaan dengan masing-masing penjelasan sebagai berikut:
a. Karakterisitik Responden Berdasarkan Jenis Kelamin
Analisis terhadap responden menurut jenis kelamin dilakukan untuk mengetahui proporsi jenis kelamin responden. Adapun data mengenai jenis kelamin responden dapat dilihat pada Tabel 4.1 berikut ini:
Tabel 4.1 karakteristik Responden Berdasarkan Jenis Kelamin
Jenis Kelamin Jumlah Responden
(orang) Persentase (%) Pria Wanita 39 36 52 48 Jumlah 75 100
56
Tabel di atas menunjukkan bahwa jumlah responden sebanyak 75 orang. Adapun jumlah laki-laki yaitu sebanyak 39 orang atau sekitar 52% dari total sampel dan perempuan sebanyak 36 orang atau sekitar 48% dari total sampel yang ada. b. Karakteristik Responden Berdasarkan Usia
Analisis terhadap responden menurut umur, dilakukan untuk mengetahui batasan usia responden, dapat dilihat pada Tabel 4.2 berikut ini:
Tabel 4.2 Karektiristik Responden Berdasarkan Usia
Usia (Tahun) Jumlah Responden
(orang) Persentase (%) 18-22 tahun 36 48 23-27 tahun 26 34,7 28-32 tahun 4 5,3 33-37 tahun 6 8 >38 tahun 3 4 Total 75 100
Sumber: Data diolah, 2017
Berdasarakan Tabel 4.2 di atas dapat diketahui bahwa jumlah responden yang diteliti sebanyak 75 orang. Responden yang berumur 18-22 tahun adalah jumlah responden yang paling banyak diantara karakteristik responden yang telah ditentukan. Hal ini disebabkan karena jumlah responden yang berumur 18-22 tahun sebanyak 36 orang atau sekitar 48%, kemudian usia 23-27 tahun sebanyak 26 orang atau sekitar 34,7%, pada usia 28-32 tahun sebanyak 4 orang atau sekitar 5,3%, selanjutnya pada usia 33-37 tahun sebanyak 6 orang atau sekitar 8% dan yang paling sedikit pada usia >38 tahun yaitu sebanyak 3 orang atau sekitar 4%.
c. Karakteristik Responden Berdasarkan Pekerjaan
Analisis terhadap responden berdasarkan pekerjaan dilakukan untuk mengetahui jenis pekerjaan responden. Adapun data mengenai jenis pekerjaan responden dapat dilihat pada Tabel 4.3 berikut ini:
Tabel 4.3 Karakteristik Responden Berdasarkan Pekerjaan
Jenis Pekerjaan Jumlah Responden
(orang) Persentase (%) Pelajar/Mahasiswa 42 56 Wirausaha 4 5,3 PNS 3 4 Pegawai Swasta 10 13,3 Lainnya 16 21,3 Total 75 100
Sumber: Data diolah, 2017
Berdasarkan Tabel 4.3 di atas diketahui bahwa jumlah responden yang terbanyak menurut pekerjaan yaitu sebagai Pelajar/Mahasiswa dengan jumlah 42 orang atau sama dengan 56%. Sedangkan jumlah responden yang jumlahnya paling sedikit berada pada jenis pekerjaan sebagai PNS sebanyak 3 orang atau sekitar 4%.
2. Deskriptif Data Penelitian
Berikut ini penjelasan tentang variabel iklan (X1) dan personal selling (X2) serta
brand image (Y).
a. Deskripsi Variabel Iklan (X1)
Pada Tabel 4.4 dibawah ini menggambarkan tanggapan responden terhadap variabel Iklan (X1) sebagai berikut:
58
Tabel 4.4 Tanggapan Responden Mengenai Iklan
NO PERNYATAAN SKOR JUMLAH
STS TS S SS 1 X1.1 3 12 44 16 75 2 X1.2 2 16 45 12 75 3 X1.3 4 11 43 17 75 4 X1.4 4 9 49 13 75 5 X1.5 3 18 34 20 75 6 X1.6 3 11 36 25 75 7 X1.7 8 16 38 13 75 8 X1.8 5 16 41 13 75 9 X1.9 16 16 30 13 75
Sumber: Hasil Olahan Kuesioner, 2017
Berdasarkan hasil data di atas variabel iklan (X1) terdiri dari 9 item pernyataan diantaranya yaitu, Gambar pada iklan Indosat di media cetak dan elektronik terlihat bagus dan menarik (X1.1), Perpaduan warna iklan di media cetak dan elektronik terlihat bagus dan menarik (X1.2), Suara pengucapan kata-kata dalam tayangan iklan di televisi jelas (X3), Suara pengucapan kata-kata dalam tayangan iklan di televisi mampu menyampaikan pesan dengan baik (X1.4), Perpaduan warna tayangan iklan Indosat di televisi sesuai dengan konsep cerita (X1.5), Komposisi/keserasian warna gambar dan suara iklan Indosat di televisi memudahkan anda mengingat produk Indosat (X1.6), Anda tidak merasa bosan untuk melihat iklan Indosat di televisi (X1.7), Pesan iklan membuat anda memahami mengenai spesifikasi produk Indosat (X1.8), Anda membeli kartu Indosat setelah mengetahui informasi dari iklan (X1.9)
b. Deskripsi Variabel Personal Selling (X2)
Pada Tabel 4.5 dibawah ini menggambarkan tanggapan responden terhadap variabel personal selling (X2) sebagai berikut:
Tabel 4.5 Tanggapan Responden Mengenai Personal Selling
NO PERNYATAAN SKOR JUMLAH
STS TS S SS 1 X2.1 5 18 42 10 75 2 X2.2 10 13 42 10 75 3 X2.3 4 9 44 18 75 4 X2.4 3 8 51 13 75 5 X2.5 5 6 45 19 75 6 X2.6 3 8 42 22 75 7 X2.7 6 13 41 15 75 8 X2.8 3 11 41 20 75 9 X2.9 7 12 40 16 75 10 X2.10 11 8 34 22 75 11 X2.11 3 5 44 23 75
Sumber: Data hasil kuesioner, 2017
Berdasarkan hasil data di atas variabel personal selling (X2) terdiri dari 11 item pernyataan diantaranya yaitu, Tenaga penjual Indosat berpenampilan rapi (X2.1), Tenaga penjual mengenalkan identitas diri sebelum menawarkan produk (X2.2), Tenaga penjual bersikap ramah ketika menyapa calon konsumen (X2.3), Penggunaan bahasa yang disampaikan tenaga penjual mudah dimengerti (X2.4), Tenaga penjual menguasai pengetahuan tentang produknya (X2.5), Tenaga penjual menjelaskan secara rinci mengenai keunggulan produknya (X2.6), Tenaga penjual mau menanyakan keberatan yang dirasakan konsumen (X2.7), Tenaga penjual bersikap ramah ketika menanggapi keberatan konsumen (X2.8), Tenaga penjual bisa menjawab keberatan konsumen secara jelas (X2.9), Tenaga penjual tidak bersikap memaksa ketika selesai menawarkan
60
produknya (X2.10), Tenaga penjual bersikap ramah ketika selesai menawarkan produknya (X2.11).
c. Deskripsi Variabel Brand Image (Y)
Pada Tabel 4.6 dibawah ini menggambarkan tanggapan responden terhadap variabel Brand Image (Y) sebagai berikut:
Tabel 4.6 Tanggapan Responden Mengenai Brand Image
NO PERNYATAAN SKOR JUMLAH
STS TS S SS 1 Y.1 3 4 31 37 75 2 Y.2 3 9 33 30 75 3 Y.3 6 9 43 17 75 4 Y.4 4 6 27 38 75 5 Y.5 7 6 34 28 75
Sumber: Hasil olahan kuesioner, 2017
Berdasarkan hasil data di atas variabel brand image (Y) terdiri dari 5 item pernyataan diantaranya yaitu, Merek Indosat yang sudah dikenal banyak orang (Y.1), Merek Indosat yang mudah diingat (Y.2) Produk Indosat memberikan kesan positif kepada konsumen (Y.3), Merek Indosat mudah diucapkan (Y.4), Merek Indosat mempunyai ciri khas disetiap produknya (Y.5).
3. Hasil dan Olah Statistik a. Uji Validitas dan Reabilitas
1. Uji Validasi
Uji validitas yang digunakan yaitu analisis scale dengan melihat table item-total
statistic dan pada kolom corrected item-total correlation kemudian membandingkan
tabel yaitu 0,2272. Uji validitas tiap item pernyataan skor totalnya disajikan pada tabel di bawah ini:
Tabel 4.7 Hasil Uji Validasi
Variabel Item r-hitung r-tabel Keterangan
Iklan X1.1 0,753 0,2272 Valid X1.2 0,741 0,2272 Valid X1.3 0,815 0,2272 Valid X1.4 0,873 0,2272 Valid X1.5 0,753 0,2272 Valid X1.6 0,800 0,2272 Valid X1.7 0,787 0,2272 Valid X1.8 0,690 0,2272 Valid X1.9 0,723 0,2272 Valid Personal Selling X2.1 0,657 0,2272 Valid X2.2 0,566 0,2272 Valid X2.3 0,889 0,2272 Valid X2.4 0,838 0,2272 Valid X2.5 0,715 0,2272 Valid X2.6 0,677 0,2272 Valid X2.7 0,795 0,2272 Valid X2.8 0,875 0,2272 Valid X2.9 0,770 0,2272 Valid X2.10 0,782 0,2272 Valid X2.11 0,856 0,2272 Valid Brand Image Y.1 0,904 0,2272 Valid Y.2 0,857 0,2272 Valid Y.3 0,870 0,2272 Valid Y.4 0,893 0,2272 Valid Y.5 0,811 0,2272 Valid
Sumber:Data Hasil Perhitungan SPSS 21.0, 2017
Berdasarkan Tabel 4.7 di atas menunjukkan bahwa seluruh item pernyataan memiliki corrected item-total correlation (r-hitung) > r-tabel yaitu pada taraf signifikan 5% (α =0,05) dan n =75 (N =75-2) sehingga angka yang menjadi acuan
62
adalah 73. Oleh karena itu, diperoleh r tabel = 0,227. Hal ini berarti seluruh item dalam penelitian ini dinyatakan valid.
2. Uji Reliabilitas
Reliabilitas merupakan ukuran suatu kestabilan dan konsistensi responden dalam menjawab hal yang berkaitan dengan konstruk-konstruk pertanyaan yang merupakan dimensi suatu variabel dan disusun dalam suatu bentuk kuesioner. Alat ukur yang akan digunakan adalah cronbachalpha melalui program komputer Excel
Statistic Analysis & SPSS. Instrument untuk mengukur masing-masing variabel
dikatakan reliable jika memiliki Croanbach Alph lebih besar dari 0,60 (Imam Ghozali, 2005:129). Hasil pengujian realibilitas untuk masing-masing variabel diringkas pada tabel berikut ini:
Tabel 4.8 Hasil Uji Reliabilitas
Variabel Cronbach’s Alpha N Of Items
Iklan (X1) 0,781 9
Personal Selling (X2) 0,928 11
Brand Image (Y) 0,916 5
Sumber: Data Hasil Perhitungan SPSS 21.0, 2017
Hasil uji realibilitas di atas menunjukkan bahwa semua variabel dinyatakan realibel karena telah melewati batas koefisien realibilitas (0,60) sehingga untuk selanjutnya item-item pada masing-masing konsep variabel tersebut layak digunakan sebagai alat ukur.
b. Uji Asumsi Klasik 1. Uji Normalitas
Menurut Ghozali (2005) uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel bebas dan variabel terikat memiliki distribusi normal atau tidak.Sebab, model regresi yang baik adalah yang memiliki distribusi data normal atau mendekati normal.Adapun dasar pengambilan keputusan dalam uji normalitas yaitu: (1) Jika nilai signifikan > 0,05 maka data tersebut dinyatakan berdistribusi normal. (2) Jika nilai signifikan < 0,05 maka data tersebut dinyatakan tidak normal.
Tabel 4.9 Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 75
Normal Parametersa,b Mean .0000000
Std. Deviation 2.69515940
Most Extreme Differences
Absolute .140
Positive .140
Negative -.060
Kolmogorov-Smirnov Z 1.214
Asymp. Sig. (2-tailed) .105
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Sumber: Lampiran output SPSS 21.0, 2017
Hasil dari uji normalitas pada tabel 4.9 di atas menunjukkan bahwa nilai signifikan > 0,05 maka data tersebut dinyatakan berdistribusi normal.
2. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi merupakan pengujian asumsi dalam regresi dimana variabel dependen berkorelasi dengan dirinya sendiri. Korelasi dengan diri sendiri adalah bahwa
64
nilai dari variabel dependen tidak berhubungan dengan nilai variabel itu sendiri, baik nilai variabel sebelumnya atau nilai periode sesudahnya. Ada beberapa cara yang dapat digunakan untuk mendeteksi ada tidaknya autokorelasi, yaitu uji Durbin Watson/DW Test, Singgih Santoso (2010). Dasar pengambilan keputusannya yaitu : (1) Apabila du < DW < 4-du, maka tidak ada autokorelasi. (2) Apabila du ≤ DW ≤ du atau 4-du ≥ DW ≥ 4-dl, maka tidak ada kesimpulan yang dapat di ambil. (3) Dw< dl, maka autokorelasi positif. (4) DW > 4-dl, maka autokorelasi negatif, Hasil pengujian autokorelasi dapat dilihat pada tabel 4.10 berikut ini:
Tabel 4.10 Uji Autokorelasi
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 ,818a ,669 ,659 2,780 1,763
a. Predictors: (Constant), personal selling,iklan b. Dependent Variable: brand image
Sumber: Data diolah (Output SPSS 21),2017
Tabel 4.10 menunjukkan bahwa nilai DW sebesar 1,763. Nilai ini akan dibandingkan dengan nilai tabel dengan menggunakan nilai signifikansi 5%, jumlah sampel (n) 75 dan jumlah variabel independen 2 (k=2), maka diperoleh nilai dU (batas atas) 1,6802 dan nilai dL (batas bawah) 1,5709. Berdasarkan nilai tersebut nilai DW lebih besar dari nilai dU (batas atas) 1,6802 dan kurang dari 4 – 1,6802 (4 – du) yaitu 2,3198, maka dapat disimpulkan bahwa tidak ada autokorelasi positif atau negatif atau dapat disimpulkan tidak terdapat autokorelasi.
3. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen). Model korelasi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen. Jika variabel independen saling berkorelasi, maka variabel ini tidak ontogonal. Variabel ontogonal adalah variabel independen yang nilai korelasi antar sesama variabel independen sama dengan 0. Untuk mendeteksi adanya multikolinieritas dengan membuat hipotesis : (1) Tolerance value < 0,10 atau VIF > 10 = terjadi multikolinieritas. (2) Tolerance value > 0,10 atau VIF < 10 = tidak terjadi multikolinieritas. Hasil uji multikolinieritas dapat ditunjukkan dalam Tabel 4.11 sebagai berikut:
Tabel 4.11 Uji Multikolineiritas Coefficientsa
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF 1
(Constant)
Iklan ,509 1,966
Personal selling ,509 1,966
a. Dependent Variable: brand image
Sumber: Data diolah Output SPSS 21,2017
Berdasarkan uji multikolineiritas di atas, kita dapat melihat bahwa pada variabel iklan nilai tolerance sebesar 0,509 > 0,1 dan nilai VIF sebesar 1,966 < 10 yang menunjukkan bahwa pada vairiabel tersebut tidak ada masalah. Variabel personal
selling dengan nilai tolerance 0,509 > 0,1 dan nilai VIF sebesar 1,966 < 10 yang
66
4. Uji Heterokedastisitas
Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heterokedastisitas adapun dasar pengambilan keputusan dalam uji heteroskedastisitas yaitu: (1) Jika nilai signifikansi lebih besar dari 0,05 maka disimpulkan tidak terjadi heteroskedastisitas. (2) Jika nilai signifikansi lebih kecil dari 0,05 maka disimpulkan terjadi heteroskedastisitas. Untuk mendeteksi ada tidaknya heterokedastisitas pada penelitian ini, digunakan metode uji glejser. Adapun hasil dari output program SPSS versi 21.0 dapat dilihat pada tabel 4.12 berikut ini:
Tabel 4.12 Uji Heteroskedastisitas Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 3.671 .808 4.545 .000 Iklan -.058 .029 -.309 -1.971 .053 Personal Selling .011 .025 .069 .439 .662
a. Dependent Variable: RES2
Sumber: Data diolah (Output SPSS 21),2017
Hasil pengujian heterokedastisitas dengan metode glejser pada tabel 4.12 di atas menunjukkan nilai signifikansi lebih besar dari 0,05 yaitu pada variabel iklan 0,053 > 0,05 dan nilai signifikansi variabel personal selling 0,662 > 0,05 sehingga dapat disimpulkan tidak terjadi masalah heteroskedastisitas.
c. Analisis Regresi Linear Berganda
Analisis regresi berganda digunakan untuk menguji hipotesis tentang pengaruh secara parsial dan secara simultan variabel independen terhadap variabel dependen. Hasil analisis regresi berganda dapat dilihat pada Tabel 4.13 sebagai berikut:
Tabel 4.13 Hasil Uji Regresi Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 1,991 1,552 1,283 ,204 Iklan ,277 ,057 ,460 4,835 ,000 Personal selling ,222 ,049 ,427 4,485 ,000
a. Dependent Variable: brand image
Sumber: Data diolah (Output SPSS 21),2017
Berdasarkan output SPSS 21.0 statistic for windows Tabel 4.13 maka persamaan regresi linear berganda dapat di dirumuskan sebagai berikut:
Y = 1,991+ 0,277 X1 + 0,222 X2 +e
Hasil dari analisis tersebut dapat diinterpretasikan sebagai berikut:
1. Nilai konstanta persamaan di atas sebesar 1,991 angka tersebut menunjukkan bahwa jika X1 (Iklan) dan X2 (Personal selling), konstan (tidak berubah), maka
Brand image adalah sebesar 1,991.
2. X1 (Iklan) memiliki nilai koefisien sebesar 0,277. Setiap kenaikan variabel iklan sebesar 1% maka brand image akan mengalami kenaikan sebesar 0,277.
68
3. X2 (Personal Selling) memiliki nilai koefisien sebesar 0,222. Setiap kenaikan variabel personal selling sebesar 1% maka brand image akan mengalami kenaikan sebesar 0,222.
d. Koefisien Korelasi dan Koefisien Determinasi (R2)
1. Koefisien Korelasi
Koefisien korelasi merupakan suatu alat yang digunakan untuk mengukur tingkat keeratan hubungan antara variabel independen dengan variable dependen. Nilai R akan berkisar antara 0 - 1, semakin mendekati 1 hubungan antara variabel independen secara bersama-sama dengan variabel dependen semakin kuat. Nilai koefisien korelasi untuk variabel iklan dan personal selling yang ditunjukkan pada tabel 4.14 berikut yaitu:
Tabel 4.14 Hasil Uji Korelasi Variabel
Model Summaryb
Mode l
R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate
1 ,818a ,669 ,659 2,780
a. Predictors: (Constant), Personal selling, Iklan b. Dependent Variable: brand image
Sumber: Data diolah (output SPSS 21), 2017
Nilai koefisien korelasi yang ditunjukkan pada tabel 4.14 di atas yaitu 0,818. Dengan begitu dapat dinyatakan ada hubungan yang positif antara variabel iklan dan
personal selling dengan variabel brand image yang dikategorikan sangat kuat,
sebagaimana pedoman untuk memberikan interpretasi koefisien korelasi menurut Sugiyono sebagai berikut:
Tabel 4.15
Pedoman untuk Memberikan Interpretasi Koefisien Korelasi
Inteval Koefisien Tingkat Hubungan
0.00-0.199 Sangat Rendah
0.20-0.399 Rendah
0.40-0.599 Sedang
0.60-0.799 Kuat
0.80-1.000 Sangat Kuat
sumber: Metode penelitian manajemen, Sugiyono, 2014
2. Koefisien Determinasi (R2)
Koefisien Determinasi (R²) pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen, (Ghozali 2005:87). Nilai koefisien determinasi adalah antara 0 (nol) dan 1 (satu). Nilai R² yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen amat terbatas. Nilai yang mendekati 1 berarti variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen (Ghozali 2005:87).
Berdasarkan Tabel 4.14 di atas nilai koefisien determinasi (R square) yaitu 0,669 hal ini berarti bahwa 66,9% variabel brand image dapat dijelaskan oleh variabel iklan dan personal selling sedangkan sisanya yaitu 33,1% dijelaskan oleh sebab-sebab yang lain diluar variabel yang belum diteliti.
70
e. Uji Hipotesis 1. Uji f (Simultan)
Penguji simultan merupakan pengujian secara bersama-sama iklan dan
personal selling terhadap brand image. Jika nilai Fhitung > Ftabel maka variabel bebas (X) berpengaruh terhadap variabel terikat (Y). Jika nilai Fhitung < Ftabel maka variabel bebas (X) tidak berpengaruh terhadap variabel terikat (Y). Jika nilai sig < 0,05 maka variabel bebas (X) berpengaruh signifikan terhadap variabel terikat (Y). Jika nilai sig. > 0,05 maka variabel bebas (X) tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel terikat (Y).
Nilai Ftabel dapat dilihat pada tabel statistik untuk signifikansi 0,05 dengan dF1= (k-1) dan dF2= (n – k). Dimana k = jumlah variabel dan n = jumlah sampel pembentuk
regresi. Jadi, dF1= (3-1)= 2 dan dF2= (75-3)=72. Hasil diperoleh untuk Ftabel sebesar 3,12.
Tabel 4.16 Uji f (Simultan)
ANOVAa Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 1141.219 2 570.610 76.431 .000b Residual 537.527 72 7.466 Total 1678.747 74
a. Dependent Variable: Brand Image
b. Predictors: (Constant), Personal Selling, Iklan
Sumber: Data diolah (output SPSS 21), 2017
Dari uji ANOVA atau uji f didapat nilau Fhitung sebesar 76,431 nilai ini lebih besar dari F tabel yaitu 3,12 atau Fhitung 76,431> Ftabel 3,12 dengan probabilitas 0,000.
Karena nilai probabilitas jauh lebih kecil dari 0,05 maka model regresi dapat digunakan untuk memprediksi brand image atau dapat dikatakan bahwa kedua variabel bebas iklan dan personal selling secara bersama-sama berpengaruh terhadap brand image Indosat di Kota Makassar.
2. Uji t (Parsial)
Untuk mengetahui bahwa iklan dan personal selling berpengaruh secara parsial terhadap brand image, maka dilakukan uji t. Pengujian ini dilakukan dengan membandingkan thitung dengan ttabel pada taraf nyata = 0.1. Apabila hasil perhitungan thitung lebih besar dari ttabel (thitung > ttabel) atau probabilitas kesalahan lebih kecil dari 5% (sig < 0.05) maka dapat dinyatakan bahwa X1 dan X2 Berpengaruh terhadap Y. Nilai ttabel dapat dilihat pada tabel statistik untuk signifikansi 0,05 dengan df= n – k. Dimana k= jumlah variabel dan n= jumlah observasi/sampel pembentuk regresi. Jadi, df = 75 – 3 = 72, maka nilai nilai ttabel sebesar 1,666. Adapun hasil uji t dapat dilihat pada Tabel 4.12 berikut ini:
Tabel 4.17 Hasil Uji t Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 1,991 1,552 1,283 ,204 Iklan ,277 ,057 ,460 4,835 ,000 Personal selling ,222 ,049 ,427 4,485 ,000
a. Dependent Variable: brand image
72
Berdasarkan Tabel 4.17 hasil output SPSS di atas dapat dilihat bahwa Variabel Iklan (X1) Nilai t-hitung menunjukkan bahwa variabel iklan (X1) sebesar 4,835 dan nilai ttabel distribusi 5% sebesar 1,666 sehingga dapat disimpulkan bahwa thitung > ttabel.
Adapun nilai signifikansinya yaitu 0,000 < 0,05 artinya variabel iklan berpengaruh positif dan signifikan terhadap brand image.
Sedangkan untuk variabel personal selling menunjukkan nilai t-hitung sebesar 4,485 dan nilai pada t- tabel 5% sebesar 1.666 maka nilai t-hitung > t- tabel. Adapun nilai signifikansi yaitu 0,000 < 0.05. Hal ini berarti variabel personal selling berpengaruh positif dan signifikan terhadap brand image.
Berdasarkan fakta diatas maka dapat disimpulkan bahwa secara parsial ada pengaruh iklan dan personal selling konsumen terhadap brand image Indosat di Kota Makassar.