BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.3 Pembahasan Hasil Penelitian
4.3.1 Pembahasan Atas Uji Validitas dan Reliabilitas
1. Hasil Uji Validitas
Hasil uji validitas dilakukan dengan menggunakan korelasi
Product Moment (Pearson). Dalam uji validitas ini, kriteria suatu nilai dikatakan valid jika rhitung > rtabel adapun rumusan untuk mengetahui rhitung yaitu rtabel(ɑ, n-2) dari tabel product moment. Pada uji validitas ini diketahui bahwa n adalah 60 dan ɑ = 5% maka rtabel
(5%, 60-2) = 0.2542. Setiap item pernyataan dikatakan valid jika lebih besar dari 0,2542. Adapun hasil data uji validitas sebagai berikut :
Omset(Bulan)
Frequency Percent Valid Percent
Cumulative Percent Valid 8.000.000 - 10.000.000 21 35.0 35.0 35.0 11.000.000 - 13.000.000 29 48.3 48.3 83.3 > 14.000.000 10 16.7 16.7 100.0 Total 60 100.0 100.0
Tabel 4.5
Hasil Uji Validitas Orientasi Pasar, Keunggulan Bersaing, Lokasi Usaha dan Kinerja Usaha
Variabel Item r
(hitung) r
(tabel) Status
Kinerja Usaha (Y)
KU1 0,557 0,2542 Valid KU2 0,631 0,2542 Valid KU3 0,625 0,2542 Valid KU4 0,580 0,2542 Valid KU5 0,628 0,2542 Valid KU6 0,630 0,2542 Valid Orientasi Pasar (X1) OP1 0,542 0,2542 Valid OP2 0,577 0,2542 Valid OP3 0,608 0,2542 Valid OP4 0,668 0,2542 Valid OP5 0,614 0,2542 Valid OP6 0,653 0,2542 Valid Keunggulan Bersaing (X2) KB1 0,667 0,2542 Valid KB2 0,725 0,2542 Valid KB3 0,686 0,2542 Valid KB4 0,574 0,2542 Valid KB5 0,608 0,2542 Valid KB6 0,660 0,2542 Valid Lokasi Usaha (X3) LU1 0,582 0,2542 Valid LU2 0,659 0,2542 Valid LU3 0,528 0,2542 Valid LU4 0,604 0,2542 Valid LU5 0,663 0,2542 Valid LU6 0,692 0,2542 Valid Sumber : Data Primer yang diolah 2020
Berdasarkan Tabel 4.5 dapat diketahui seluruh item pernyataan tentang orientasi pasar, keunggulan bersaing, lokasi usaha dan kinerja usaha dalam instrument penelitian dinyatakan valid, karena rhitung > rtabel .
2. Hasil Uji Reliabilitas
Uji Reliabilitas ini dilakukan dengan menggunakan Cronbach’s Alpha. Dalam uji reliabilitas, suatu instrument penelitian dapat diterima bila dalam kisaran Cronbach’s Alpha > 0,60 – 0,80 dianggap
baik atau reliable serta dalam kisaran > 0,80 – 1.00 dianggap sangat baik atau sangat reliable, adapun tabel uji reliabilitas adalah sebagai berikut :
Tabel 4.6
Hasil Uji Reliablitas Orientasi Pasar, Keunggulan Bersaing, Lokasi Usaha dan Kinerja Usaha
Variabel Alpha Status Kinerja Usaha (Y) 0,659 Reliabel Orientasi Pasar (X2) 0,695 Reliabel Keunggulan Bersaing (X2) 0,730 Reliabel Lokasi Usaha (X3) 0,690 Reliabel Sumber : Data Primer yang diolah 2020
Berdasarkan Tabel 4.6 dapat dilihat bahwa seluruh item pernyataan tentang orientasi pasar, keunggulan bersaing, lokasi usaha dan kinerja usaha mempunyai nilai alpha > 0,60 sehingga dapat disimpulkan bahwa alat ukur tersebut dinyatakan reliable.
4.3.2 Pembahasan Atas Uji Asumsi Klasik
1. Uji Normalitas
Uji Normalitas ini menggunakan Kolmogrov-Smirnov untuk melihat apakah data distribusi normal atau tidak. Data dikatakan berdistribusi normal apabila angka signifikansi uji
kolmogrov-smirnov sig. lebih dari 0,05 menunjukkan bahwa data berdistribusi normal. Adapun hasil uji normalitas pada tabel sebagai berikut :
Tabel 4.7
One Sample Kolmogrov – Smirnov Test
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 60
Normal Parametersa,b Mean .0000000
Std. Deviation 2.57202952
Most Extreme Differences Absolute .095
Positive .095
Negative -.064
Test Statistic .095
Asymp. Sig. (2-tailed) .200c,d
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
c. Lilliefors Significance Correction.
d. This is a lower bound of the true significance.
Sumber : Data SPSS 2020
Dapat dilihat pada tabel 4.7 hasil pengujian One Sample
Kolmogrov-Smirnov Test menghasilkan Asymptotic Significance > 0,05 ( 0,200 > 0,05 ). Berdasarkan hasil tersebut maka semua data variabel berdistribusi normal.
2. Uji Heteroskedastisitas (Uji Glejser)
Untuk mendeteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dengan melakukan uji glejser, yaitu meregresikan absolute residual dengan masing-masing variable independen. Jika pada uji t nilai signifikansi antara variable dependen dengan absolute residual lebih dari 0,05 maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
Tabel 4.8
Tabel Uji Heteroskedastisitas
Sumber : Data SPSS 2020
Dari output diatas dapat diketahui bahwa nailai signifikansi uji t ketiga variabel independen dengan Absolut Residual (ABS_RES) lebih dari 0,05. Sehingga dapat disimpulkan bahwa pada model regresi tidak ada masalah heteroskedastisitas.
Gambar 4.1 Scatterplot Heteroskedastisitas Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) .739 3.043 .243 .809 Orientasi_Pasar .079 .070 .147 1.135 .261 Keunggulan_Bersaing -.127 .111 -.147 -1.139 .259 Lokasi_Usaha .111 .076 .189 1.460 .150
Hasil uji heteroskedastisitas dapat diketahui bahwa titik-titik menyebar dengan pola yang tidak jelas diatas dan dibawah angka 0pada sumbu Y, dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi masalah heteroskedastisitas pada model regresi.
3. Uji Multikolinearitas
Uji Multikolinearitas dilakukan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antara variabel bebas. Model regresi yang baik adalah non multikolinearitas. Analisis ini ditentukan oleh besar nilai VIF ( Variance Inflation Factor ) dan
tolerance value. Pedoman suatu model regresi yang bebas multikolinearitas adalah mempunyai nilai VIF yang tidak lebih dari 10,00 dan mempunyai angka tolerance value tidak kurang dari 0,1. Berdasarkan hasil pengolahan SPSS 22.0 didapatkan nilai VIF dan
tolerance value untuk masing-masing variabel bebas pada tabel berikut ini :
Tabel 4.9
Tabel Uji Multikolinearitas
Coefficientsa Model Collinearity Statistics Tolerance VIF 1 Orientasi_Pasar .990 1.010 Keunggulan_Bersaing .994 1.006 Lokasi_Usaha .992 1.008
a. Dependent Variable: Kinerja_Usaha
Sumber : Data SPSS 2020
Berdasarkan tabel 4.9 dapat diketahui bahwa besarnya nilai VIF dari masing-masing variabel bebas memiliki nilai VIF tidak lebih dari 10,00 dan tolerance value tidak kurang dari 0,1. Maka seluruh variabel bebas tidak terdapat multikolinearitas.
4.3.3 Pembahasan Uji Hipotesis
1. Uji Regresi Linear Berganda
Berdasarkan perhitungan menggunakan SPSS 22.0, maka hasil perhitungan regresi linear berganda pada penelitian ini adalah sebagai berikut
Tabel 4.10
Hasil Uji Regresi Linear Berganda
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 1.819 4.651 .391 .697 Orientasi_Pasar .254 .107 .282 2.377 .021 Keunggulan_Bersaing .389 .170 .271 2.288 .026 Lokasi_Usaha .243 .117 .247 2.086 .042
a. Dependent Variable: Kinerja_Usaha
Sumber : Data SPSS 2020
Berdasarkan tabel 4.10 di atas maka persamaan regresi linear berganda, sebagai berikut :
Y= a + β1X1 + β2X2+β3X3 + e
Y = 1.819 + 0,254X1 + 0,389X2 + 0,243X3 + e
a = Konstanta sebesar 1.819 menunjukkan bahwa jika orientasi pasar, keunggulan bersaing dan lokasi usaha nilainya 0, maka kinerja usaha nilainya adalah 1.819
b1 = 0,254 merupakan koefisien variabel orientasi pasar yang mempengaruhi kinerja usaha, artinya variabel orientasi pasar memberikan pengaruh positif terhadap kinerja usaha, meningkatnya orientasi pasar akan meningkatkan kinerja usaha.
2. Uji F
Untuk mengetahui tingkat signifikansi pengaruh variabel-variabel bebas secara bersama-sama (simultan) terhadap variabel-variabel terikat, sebagai berikut :
Tabel 4.11 Hasil Uji F
Sumber : Data SPSS 2020
a) Menentukan Formulasi Hipotesis
Ho : orientasi pasar, keunggulan bersaing, dan lokasi usaha tidak berpengaruh secara simultan terhadap kinerja usaha.
Ha : orientasi pasar, keunggulan bersaing, dan lokasi usaha berpengaruh secara simultan terhadap kinerja usaha.
ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 109.345 3 36.448 5.230 .003b
Residual 390.305 56 6.970
Total 499.650 59
a. Dependent Variable: Kinerja_Usaha
b. Predictors: (Constant), Lokasi_Usaha, Keunggulan_Bersaing, Orientasi_Pasar
b2 = 0,389 merupakan koefisien variabel keunggulan bersaing yang mempengaruhi kinerja usaha, artinya variabel keunggulan bersaing memberikan pengaruh positif terhadap kinerja usaha, meningkatnya keunggulan bersaing akan meningkatkan kinerja usaha.
b3 = 0,243 merupakan koefisien variabel lokasi usaha yang mempengaruhi kinerja usaha, artinya variabel lokasi usaha memberikan pengaruh positif terhadap kinerja usaha, meningkatnya lokasi usaha akan meningkatkan kinerja usaha.
b) Menentukan tingkat Signifikansi
Taraf signifikansi yang digunakan ɑ = 0,05 c) Kriteria Pengambilan Keputusan
Ha ditolak, jika P sig. > 0,05 berarti tidak terdapat pengaruh secara simultan.
Ha diterima, jika P sig. < 0,05 berarti terdapat pengaruh secara simultan.
d) Kesimpulan
Dilihat dari tabel diatas diperoleh nilai sig. = 0,003 < 0,05 dan nilai Fhitung > Ftabel 5.230 > 2,77. Jadi Ho ditolak. Artinya orientasi pasar, keunggulan bersaing, dan lokasi usaha berpengaruh secara simultan terhadap kinerja usaha. 3. Uji t
Uji t pada regresi linier berganda digunakan untuk mengetahui pengaruh variable independen secara parsial terhadap variable dependen.
Tabel 4.12 Hasil Uji T
Sumber : Data SPSS 2020
Dari tabel diatas taraf signifikansi yang digunakan ɑ = 0,05, maka terlihat bahwa semua variabel memiliki pengaruh secara parsial adalah orientasi pasar, keunggulan bersaing, dan lokasi
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 1.819 4.651 .391 .697 Orientasi_Pasar .254 .107 .282 2.377 .021 Keunggulan_Bersaing .389 .170 .271 2.288 .026 Lokasi_Usaha .243 .117 .247 2.086 .042
usaha karena nilai signifikansi kurang dari 0,05. Pada variabel orientasi pasar (0,021 < 0,05), keunggulan bersaing (0,026 < 0,05) dan lokasi usaha (0,042 < 0,05).
Berdasarkan hasil uji t yang ada pada tabel di atas, uji t dilakukan dengan membandingkan nilai t hitung dengan t tabel dengan tingkat kesalahan 5% yaitu sebesar 2,00324 Berdasarkan nilai t hitung dan t tabel :
a. Rumusan Hipotesis
Ho1 : Orientasi pasar secara parsial tidak berpengaruh terhadap kinerja usaha
Ha1 : Orientasi pasar secara parsial berpengaruh terhadap kinerja usaha
Ho2 : Keunggulan bersaing secara parsial tidak berpengaruh terhadap kinerja usaha
Ha2 : Keunggulan bersaing secara parsial berpengaruh terhadap kinerja usaha
Ho3 : Lokasi usaha secara parsial tidak berpengaruh terhadap kinerja usaha
Ha3 : Lokasi usaha secara parsial berpengaruh terhadap kinerja usaha
b. Tabel distribusi t dicari pada a = 10% : 2 = 5% (uji 2 sisi) dengan derajat kebebasan (df=n-k-1= 60-3-1 = 56) n adalah jumlah data dan k adalah jumlah variabel independen). Dengan pengujian 2 sisi (signifikan =0,025) hasil diperoleh untuk t tabel adalah sebesar 2,00324
c. Kriteria pengujian :
Jika –t tabel < t hitung < t tabel maka Ho diterima dan Ha ditolak.
Jika t hitung < -t tabel atau t hitung > t tabel maka Ho ditolak dan Ha diterima.
d. Membandingkan t hitung dan t table
Orientasi pasar nilai t hitung > t tabel ( 2.377 > 2,00324) maka Ho ditolak dan Ha diterima
Keunggulan bersaing nilai t hitung > t tabel ( 2.288 > 2,00324) maka Ho ditolak dan Ha diterima
Lokasi usaha nilai t hitung > t tabel ( 2.086 > 2,00324) maka Ho ditolak dan Ha diterima
e. Kesimpulan
Karena semua variabel nilai t hitung > t tabel maka secara parsial orientasi pasar berpengaruh terhadap kinerja usaha, keunggulan bersaing berpengaruh terhadap kinerja usaha, dan lokasi usaha berpengaruh terhadap kinerja usaha.
Tabel 4.13
Perbandingan T Hitung dan T Tabel
Variabel t
hitung
t tabel Keterangan
Orientasi Pasar 2.377 2,00324 Ho ditolak dan Ha diterima Keunggulan Bersaing 2.288 2,00324 Ho ditolak dan Ha diterima Lokasi Usaha 2.086 2,00324 Ho ditolak dan Ha diterima.
4. Koefisien Determinasi
Koefisien Determinasi (R2) dari hasil regresi linear berganda menunjukkan seberapa besar variabel terikat (kinerja usaha) dipengaruhi oleh variabel bebas (orientasi pasar, keunggulan bersaing, dan lokasi usaha). Hasil uji koefisien determinasi (R2) dapat dilihat pada tabel sebagai berikut :
Tabel 4.14
Hasil Uji Koefisien Determinasi
Sumber : Data SPSS 2020
Hasil koefisien determinasi (R2) tersebut menunjukkan nilai sebesar 0,177 ini memberikan pengertian bahwa besarnya kinerja usaha dapat dijelaskan oleh variabel bebas yaitu orientasi pasar, keunggulan bersaing, dan lokasi usaha adalah sebesar 17,7% sementara sisanya dijelaskan oleh variabel lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini.
5. Pengujian Hipotesis
a. Pengujian Hipotesis Pertama (H1)
Diketahui nilai sig untuk orientasi pasar terhadap keunggulan bersaing adalah sebesar 0,021 < 0,05 dan nilai t hitung 2.377 < t tabel 2,0034 sehingga dapat disimpulkan bahwa H0 ditolak yang berarti dapat berpengaruh signifikan secara individual antara orientasi pasar terhadap kinerja usaha.
b. Pengujian Hipotesis Kedua (H2)
Diketahui nilai sig untuk inovasi produk terhadap keunggulan bersaing adalah sebesar 0,026 < 0,05 dan nilai t hitung 2.288 > t tabel 2,0034 sehingga dapat disimpulkan bahwa H0 ditolak yang berarti dapat berpengaruh signifikan secara individual antara keunggulan bersaing terhadap kinerja usaha.
Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .468a .219 .177 2.640
a. Predictors: (Constant), Lokasi_Usaha, Keunggulan_Bersaing, Orientasi_Pasar
c. Pengujian Hipotesis Ketiga (H3)
Diketahui nilai sig untuk lokasi penjualan terhadap keunggulan bersaing adalah sebesar 0,042 < 0,05 dan nilai t hitung 2.086 > t tabel 2,0034 sehingga dapat disimpulkan bahwa H0 ditolak yang berarti dapat berpengaruh signifikan secara individual antara lokasi usaha terhadap kinerja usaha.
d. Pengujian Hipotesis Keempat (H4)
Diketahui hasil nilai Sig. dari masing-masing variabel lebih kecil dari 0,05 yaitu Orientasi Pasar (X1) 0,021, Keunggulan Bersaing (X2) 0,026, dan Lokasi Usaha (X3) 0,042. Sehingga dapat disimpulkan bahwa orientasi pasar, keunggulan bersaing dan lokasi usaha secara simultan berpengaruh terhadap kinerja usaha.