BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
4.5 Hasil Pengujian Hipotesis
Berdasarkan dari hasil perhitungan pengolahan data dengan
bantuan komputer program SPSS 13.0 for windows maka diperoleh
persamaan regresi linier berganda pada tabel 4.13
Tabel 4.13
Hasil Analisis Regresi Linier Berganda
Unstandardized Coefficients Model B Std.Error thitung Sig Constanta 0,853 0,200 4,263 0,000 Produk (X1) 0,416 0,049 8,452 0,000 Harga (X2) 0,134 0,043 3,136 0,002 Promosi (X3) 0,305 0,049 6,219 0,000 R = 0,717 R square = 0,514 F hitung = 117,884 Sig = 0,000 Ftabel = 3,8649 ttabel = 1,9761 Sumber : Lampiran 7, data diolah
Sesuai hasil yang diperoleh dari analisis regresi linear berganda diketahui persamaan model regresi adalah :
Y = 0,853 + 0,416 X1 + 0,134 X2 + 0,305 X3 + ei
Berdasarkan persamaan tersebut di atas, maka dapat dijelaskan melalui penjelasan sebagai berikut:
β0 = konstanta = 0,853
Ini menunjukan besarnya pengaruh berbagai faktor terhadap Keputusan Konsumen Membeli Kios di Pasar Wonokromo artinya apabila variabel bebas konstan, maka diprediksi ada kenaikkan Keputusan Konsumen Membeli Kios di Pasar Wonokromo sebesar 0,853 dengan asumsi seluruh variabel bebas X1 , X2 dan X3 konstan.
β1 = koefisien regresi untuk X1 = 0,416
Ini menunjukan besarnya pengaruh variabel Produk terhadap Keputusan Konsumen Membeli Kios di Pasar Wonokromo, artinya apabila variabel Produk meningkat sebesar 1 % maka diprediksi Keputusan Konsumen Membeli Kios di Pasar Wonokromo akan naik sebesar 0,416 dengan asumsi variabel X2 dan X3 konstan.
β2 = koefisien regresi untuk X2 = 0,134
Ini menunjukan besarnya pengaruh variabel Harga terhadap Keputusan Konsumen Membeli Kios di Pasar Wonokromo, artinya apabila variabel Harga meningkat sebesar 1 % maka diprediksi Keputusan
Konsumen Membeli Kios di Pasar Wonokromo akan naik sebesar 0,134 dengan asumsi variabel X1 dan X3 konstan.
β3 = koefisien regresi untuk X3 = 0,305
Ini menunjukan besarnya pengaruh variabel Promosi terhadap Keputusan Konsumen Membeli Kios di Pasar Wonokromo, artinya apabila variabel Promosi meningkat sebesar 1 % maka diprediksi Keputusan Konsumen Membeli Kios di Pasar Wonokromo akan turun sebesar 0,092 dengan asumsi variabel X1 dan X2 konstan.
4.5.1 Analisis Koefisien Korelasi dan Koefisien Determinasi
Tabel 4.14
Koefisien Korelasi dan Koefisien Determinasi
Model Summaryb .717a .514 .509 .405 1.773 Model 1 R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson
Predictors: (Constant), Promosi (x3), Harga (x2), Promosi (x1) a.
Dependent Variable: Keputusan Konsumen Membeli (Y) b.
Nilai koefisien korelasi (R) menunjukan seberapa erat pengaruh antara variabel bebas (variabel Produk (X1), Harga (X2) dan Promosi (X3)) dengan variabel tak bebas (Keputusan Konsumen), besarnya nilai koefisien korelasi adalah 0,717
Nilai tersebut menunjukan bahwa pengaruh variabel Produk (X), Harga (X) dan Promosi (X) dengan variabel kepuasan pembelian adalah erat atau kuat yaitu sebesar 71,7 %.
Nilai koefisien determinasi atau R2 digunakan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel tak bebas (Y) yaitu variabel Keputusan Konsumen. Hasil dari perhitungan
SPSS diperoleh nilai R2 = 0,514 yang berarti bahwa sebesar 51,4 %
Keputusan Konsumen dapat dijelaskan oleh variabel Produk, Harga dan Promosi. Sedangkan sisanya 48,6 % dipengaruhi oleh variabel lain diluar model yang diteliti.
4.5.2 Uji F (Uji Simultan)
Uji serempak (uji F) menunjukan bahwa seluruh variabel independen yang terdiri dari Produk (X1), Harga (X2) dan Promosi (X3) berpengaruh nyata terhadap variabel dependen yaitu Keputusan Konsumen (Y)
Tabel 4.15
Hasil Perhitungan Uji F
ANOVAb 58.049 3 19.350 117.884 .000a 54.983 335 .164 113.037 338 Regression Residual Total Model 1 Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
Predictors: (Constant), Promosi (X3), Harga ( X2), Produk (X1) a.
Dependent Variable: Keputusan Komsumen membeli (Y) b.
Sumber: Lampiran 7, Data diolah
Untuk menguji pengaruh secara simultan (serempak) digunakan uji F dengan langkah-langkah sebagai berikut :
Ho : 1 = 2 = 3 = 0
Secara keseluruhan variabel bebas terdapat pengaruh terhadap variabel terikat.
Hi : 12 3 0
Secara keseluruhan variabel bebas tidak ada pengaruh terhadap variabel terikat.
b. = 0,05 dengan df pembilang = n-k-1 = 339 – 3 – 1 = 335 df penyebut = 335
c. F tabel ( = 0,05) = 3,8694
d. F hitung = Rata - rata kuadrat regresi Rata - rata kuadrat sisa 19,350
= --- = 117,884 0,164
e. Daerah pengujian
Gambar 4.3
Distribusi Kriteria Penerimaan/Penolakan Hipotesis Secara Simultan atau Keseluruhan
117,884
3,8694
Daerah Penerimaan H0
Daerah Penolakan H0
Ho diterima apabila F hitung ≤ 3,8694 Ho ditolak apabila F hitung > 3,8694
f. Kesimpulan
Oleh karena F hitung = 117,884 > F tabel = 3,8594 maka Ho ditolak dan Hi diterima, sehingga dapat diambil kesimpulan bahwa semua variabel bebas yaitu Produk (X1), Harga (X2) dan Promosi
(X3) berpengaruh secara signifikan variabel terikat yaitu
Keputusan Konsumen (Y)
4.5.3 Uji t (Uji Parsial)
Untuk menguji hipotesis digunakan uji t menunjukan pengaruh secara parsial dari masing-masing varaiabel bebas terhadap variabel terikat (tak bebas). Pada tahapan ini dilakukan pengujian terhadap pengaruh variabel bebas yang terdapat pada model yang terbentuk untuk mengetahui apakah varaiabel bebas (X) yang ada dalam model secara parsial mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel terikat (Y).
Tabel 4.16
Hasil Perhitungan Uji t
Model Anova thitung ttabel
Produk (X1) 8,452 1,9671
Harga (X2) 3,136 1,9671
Promosi (X3) 6,219 1,9671
a) Pengaruh secara parsial antara Produk (X1) Keputusan
Konsumen (Y)
Langkah-langkah pengujian :
a. Ho : 1 = 0 (tidak ada pengaruh) Hi : 1 0 (ada pengaruh) b. /2 = 0,025 dengan df = 3 t table (/2 = 0,025 ) = 1,9671 c. t hitung = ) (β Se β 1 1 = 8,452 d. Pengujian Gambar 4.4
Kurva Distribusi Hasil Analisis secara Parsial Faktor Produk (X1) terhadap Keputusan Konsumen (Y)
Sumber : lampiran 2
1,9671
‐1,9671
Daerah Penerimaan Ho
Daerah Penolakan Ho Daerah Penolakan Ho
8,452
e. kesimpulan
Berdasarakan output SPSS diperoleh hasil t hitung = 8,452 < t tabel =
kesimpulannya secara parsial Produk (X1) berpengaruh secara nyata terhadap Keputusan Konsumen (Y)
Setelah diketahui hasil perhitungan secara parsial diperoleh t hitung = 8,452 < t tabel = 1,9671. Sehingga secara parsial Produk (X1) berpengaruh secara nyata terhadap Keputusan Konsumen (Y)
b) Pengaruh secara parsial antara Harga (X2) Keputusan Konsumen (Y)
Langkah-langkah pengujian :
a. Ho : 2 = 0 (tidak ada pengaruh) Hi : 2 0 (ada pengaruh) b. /2 = 0,025 dengan df = 3 t table (/2 = 0,025 ) = 1,9671 c. t hitung = ) (β Se β 2 2 = 3,136 d. pengujian Gambar 4.5
Kurva Distribusi Hasil Analisis secara Parsial Faktor Harga (X2) terhadap Keputusan Konsumen (Y)
Daerah Penerimaan Ho
Daerah Penolakan Ho Daerah Penolakan Ho
-1,9671 1,9671 3,136
e. kesimpulan
Berdasarakan output SPSS diperoleh hasil t hitung = 3,136 < t tabel =
1,9671 maka H0 ditolak pada tingkat signifikan 5% sehingga
kesmpulannya secara parsial Harga (X2) berpengaruh secara nyata terhadap Keputusan Konsumen (Y)
c) Pengaruh secara parsial antara Promosi (X3) Keputusan Konsumen (Y)
Langkah-langkah pengujian :
a. Ho : 3 = 0 (tidak ada pengaruh) Hi : 3 0 (ada pengaruh) b. /2 = 0,025 dengan df = 3 t table (/2 = 0,025 ) = 1,9671 b. t hitung = ) (β Se β 3 3 = 6,219 c. pengujian Gambar 4.6
Kurva Distribusi Hasil Analisis secara Parsial Faktor Promosi (X3) terhadap Keputusan Konsumen (Y)
1,9671 -1,9671
Daerah Penerimaan Ho
Daerah Penolakan Ho Daerah Penolakan Ho
6,219 Sumber : lampiran 2
d. kesimpulan
Berdasarakan output SPSS diperoleh hasil t hitung = 6,219 < t tabel =
1,9671 maka H0 ditolak pada tingkat signifikan 5% sehingga
kesmpulannya secara parsial Promosi (X2) berpengaruh secara
nyata terhadap Keputusan Konsumen (Y).
4.5.4 Koefisien Korelasi Parsial
Nilai korelasi parsial (r) menunjukan berapa erat hubungan antara variabel bebas yang meliputi variabel Produk (X1), Harga (X2), Promosi (X3) parsial terhadap variabel terikat Keputusan Kosumen (Y).
Tabel 4.17
Nilai Koefisien Korelasi Parsial
Model Anova r r2 Prosentase
(%)
Produk (X1) 0,419 0,175 17,5 %
Harga (X2) 0,169 0,028 2,80 %
Promosi (X3) 0,322 0,103 10,3 %
Sumber : Lampiran 7, Data diolah
Berdasarkan data yang didapat dilihat pada Tabel 4.15 diatas, terlihat bahwa nilai koefisien determinasi (r2) terbesar adalah untuk variabel Produk (X1) sebesar 0,175, artinya secara parsial variabel Produk
(X1) memberikan pengaruh yang paling dominan terhadap Keputusan
Konsumen dengan nilai prosentase hubungan sebesar 17,5 % sedangakn yang memberikan pengaruh terkecil terhadap Keputusan Konsumen adalah variabel Harga (X2) yaitu sebesar 0,028 atau 2,80 %.