4.1 Deskr ipsi Obyek Penelitian
Warnet yang merupakan salah satu perusahaan kecil yang bergerak dalam bidang layanan jasa informasi internet merupakan salah satu komponen bagi perkembangan sektor informasi. Sektor informasi ini mempunyai perkembangan yang cukup pesat sekali, yang dapat dilihat semakin maraknya jumlah yang beraneka ragam. Berarti usaha ini sangatlah menjajikan.
Penggusaha di bidang warnet juga tidak dapat menghindari persaingan dalam menjaga minat konsumen untuk tetap menggunakan jasanya. Menghadapi situasi tersebut, maka seorang pengusaha warnet harus dapat mengelola kegiatan pemasaran dengan lebih baik secara terus–menerus dan berusaha meningkatkan keuntungan yang optimal. Untuk dapat mencapai hal tersebut bukan hal yang mudah bagi suatu perusahaan, sebab dibutuhkan perhatian khusus dan juga pengetahuan untuk menggetahui faktor–faktor yang mendukung dan berpengaruh dalam kegiatan pemasaran.
Warnet (Warung internet) Planet Cyber GKB Gresik adalah salah satu penyedia layanan internet yang terhitung baru, tapi cukup diperhitungkan. Berdiri sejak tahun 2007, sampai saat ini telah memiliki 3 (tiga) cabang di kota Gresik. Dengan mengutamakan kepuasaan konsumen, Planet Cyber GKB Gresik memiliki fasilitas berupa 110 komputer yang semuanya baru, ruangan
berpendingin dan berbagai fasilitas pendukung bagi konsumen, telah menjadi keunggulan bersaing tersendiri bagi Planet Cyber GKB Gresik dibanding warnet lainnya. Warnet ini juga menawakan harga yang menarik bagi konsumen, yaitu memberikan potongan harga pada penggunaan internet pada waktu malam hari.
4.2 Penyajian Data
4.2.1 Deskr ipsi Karakteristik Responden Berdasar kan J enis Kelamin
Berdasarkan hasil penyebaran kuisioner kepada 100 orang responden di Warnet Planet Cyber Gresik, diperoleh gambaran responden berdasarkan jenis kelamin adalah sebagai berikut :
Tabel 4.1 Responden Berdasarkan J enis Kelamin J enis kelamin responden J umlah Persentase Laki – laki 85 85% Perempuan 15 15% Total 100 100%
Sumber : data diolah (lampiran 3)
Berdasarkan tabel diatas dapat diketahui bahwa sebagian besar responden dalam penelitian ini adalah berjenis kelamin laki-laki sebanyak 85 orang atau sebesar 85%. Sedangkan sisanya responden perempuan berjumlah 15 orang atau 15%.
4.2.2 Deskr ipsi Karakteristik Responden Berdasar kan Pekerjaan
Berdasarkan hasil penyebaran kuisioner kepada 100 orang responden di Warnet Planet Cyber Gresik, diperoleh gambaran responden berdasarkan pekerjaan adalah sebagai berikut :
Tabel .4.2 Responden Berdasar kan Pekerjaan
Usia responden J umlah Persentase
Pelajar 58 58% Mahasiswa 26 26% Pegawai Negeri 0 0% Pegawai Swasta 16 16% Lainnya 0 0% Total 100 100%
Sumber : data diolah (lampiran 3)
Berdasarkan tabel diatas dapat diketahui bahwa sebagian besar responden dalam penelitian ini adalah berprofesi sebagai pelajar sebanyak 58 orang atau sebesar 58%. Mahasiswa sebanyak 26 orang atau sebesar 26%. Sedangkan sisanya responden berprofesi sebagai pegawai swasta berjumlah 16 orang atau 16%.
4.2.3 Deskr ipsi Variabel Lokasi (X1)
Lokasi adalah jaringan organisasi yang melakukan fungsi-fungsi yang menghubungkan produsen dengan konsumen akhir. Lokasi merupakan hal yang sangat penting dalam usaha warnet, yang dapat memudahkan pelanggan dalam menemukan warnet dan menggunakan layanannya.
Berdasarkan hasil penyebaran kuesioner kepada 100 orang responden di Warnet Planet Cyber Gresik, diperoleh jawaban sebagai berikut :
Tabel 4.3
Hasil J awaban Responden Untuk Variabel Lokasi (X1)
No Indikator Skor Total
1 2 3 4 5 1 Akses lokasi 9 10 30 39 12 100 Presentase 9% 10% 30% 39% 12% 100,0% 2 Tempat parkir yang luas dan aman
1 5 21 47 26 100
3 Jarak kedekat an lokasi 1 4 14 49 32 100 Present ase 1% 4% 14% 49% 32% 100%
Sumber : data diolah (lampiran 3)
Berdasarkan tabel 4.3 dapat dibahas data terhadap masing-masing indicator variabel lokasi (X1) yaitu :
1. Untuk penyataan pertama X11 menunjukkan bahwa 39% dari 100 orang responden menyatakan “Setuju” untuk indikator akses lokasi ke Warnet Planet Cyber Gresik.
2. Untuk penyataan kedua X12 menunjukkan bahwa 47% dari 100 orang responden menyatakan “Setuju” untuk indikator tempat parker yang luas dan aman di Warnet Planet Cyber Gresik.
3. Untuk penyataan ketiga X13 menunjukkan bahwa 49% dari 100 orang responden menyatakan “Setuju” untuk indikator jarak kedekatan lokasi ke Warnet Planet Cyber Gresik.
4.2.4 Deskr ipsi Variabel Pr omosi (X2)
Promosi adalah suatu upaya atau kegiatan perusahaan dalam mempengaruhi konsumen aktual maupun konsumen potensial agar mereka mau melakukan penggunaan terhadap produk yang ditawarkan, saat ini atau dimasa yang akan datang. .
Berdasarkan hasil penyebaran kuesioner kepada 100 orang responden di Warnet Planet Cyber Gresik, diperoleh jawaban sebagai berikut :
Tabel 4.4
Hasil J awaban Responden Untuk Variabel Promosi (X2)
No Indikator Skor Total
1 2 3 4 5 1 Iklan 3 1 13 50 33 100 Presentase 3% 1% 13% 50% 33% 100,0% 2 Potongan harga (diskon) 4 7 25 38 26 100 Presentase 4% 7% 25% 38% 26% 100,0% 3 Pemasaran langsung 0 0 5 28 67 100 Present ase 0% 0% 5% 28% 67% 100%
Sumber : data diolah (lampiran 3)
Berdasarkan tabel 4.4 dapat dibahas data terhadap masing-masing indicator variabel promosi (X2) yaitu :
1. Untuk penyataan pertama X21 menunjukkan bahwa 50% dari 100 orang responden menyatakan “Setuju” untuk indikator iklan di Warnet Planet Cyber Gresik.
2. Untuk penyataan kedua X22 menunjukkan bahwa 38% dari 100 orang responden menyatakan “Setuju” untuk indikator potongan harga (diskon) di Warnet Planet Cyber Gresik.
3. Untuk penyataan ketiga X23 menunjukkan bahwa 67% dari 100 orang responden menyatakan “Sangat setuju” untuk indikator pemasaran langsung di Warnet Planet Cyber Gresik.
4.2.5 Deskr ipsi Variabel Fasilitas (X3)
Segala sesuatu yang disediakan untuk dipakai atau dipergunakan serta dinikmati agar konsumen tersebut mendapat kebersihan didalam Warnet Planet
Cyber, kemudahan, keamanan dan kenyamanan sebab dengan fasilitas yang baik dapat menimbulkan suatu tingkat kepuasan dalam diri konsumen sehingga dapat melakukan penggunaan terhadap barang dan jasa. .
Berdasarkan hasil penyebaran kuesioner kepada 100 orang responden di Warnet Planet Cyber Gresik, diperoleh jawaban sebagai berikut :
Tabel 4.5
Hasil J awaban Responden Untuk Variabel Fasilitas (X3)
No Indikator Skor Total
1 2 3 4 5 1 Kebersihan warnet 0 0 4 26 70 100 Presentase 0% 0% 4% 26% 70% 100,0% 2 Tersedianya perangkat PC 0 0 4 27 69 100 Presentase 0% 0% 4% 27% 69% 100,0% 3 Tersedianya fasilit as ruangan (AC dll) 6 3 15 34 42 100 Present ase 6% 3% 15% 34% 42% 100%
Sumber : data diolah (lampiran 3)
Berdasarkan tabel 4.5 dapat dibahas data terhadap masing-masing indicator variabel fasilitas (X3) yaitu :
1. Untuk penyataan pertama X31 menunjukkan bahwa 70% dari 100 orang responden menyatakan “Sangat setuju” untuk indikator kebersihan warnet di Warnet Planet Cyber Gresik.
2. Untuk penyataan kedua X32 menunjukkan bahwa 69% dari 100 orang responden menyatakan “Sangat setuju” untuk indikator tersedianya perangkat PC di Warnet Planet Cyber Gresik.
3. Untuk penyataan ketiga X33 menunjukkan bahwa 42% dari 100 orang responden menyatakan “Sangat setuju” untuk indikator fasilitas ruangan di Warnet Planet Cyber Gresik.
4.2.6 Deskr ipsi Variabel Kualitas Layanan (X4)
Kualitas layanan merupakan suatu bentuk penilaian konsumen terhadapa tingkat layanan yang dipersepsikan (Perceived service) dengan tingkat pelayanan yang diharapakan (expected value). .
Berdasarkan hasil penyebaran kuesioner kepada 100 orang responden di Warnet Planet Cyber Gresik, diperoleh jawaban sebagai berikut :
Tabel 4.6
Hasil J awaban Responden Untuk Var iabel Kualitas Layanan (X4)
No Indikator Skor Total
1 2 3 4 5 1 Kualitas layanan dapat diandalkan (kehandalan) 0 6 34 37 23 100 Presentase 0% 6% 34% 37% 23% 100,0% 2 Daya tanggap 5 12 41 30 12 100 Presentase 5% 12% 41% 30% 12% 100,0% 3 Kesopanan dan keramahan 13 28 34 15 19 100 Present ase 13% 28% 34% 15% 19% 100%
Sumber : data diolah (lampiran 3)
Berdasarkan tabel 4.6 dapat dibahas data terhadap masing-masing indicator variabel kualitas layanan (X4) yaitu :
1. Untuk penyataan pertama X41 menunjukkan bahwa 37% dari 100 orang responden menyatakan “Setuju” untuk indikator kualitas layanan dapat diandalkan Warnet Planet Cyber Gresik.
2. Untuk penyataan kedua X42 menunjukkan bahwa 41% dari 100 orang responden menyatakan “Cukup setuju” untuk indikator daya tanggap Warnet Planet Cyber Gresik.
3. Untuk penyataan ketiga X43 menunjukkan bahwa 34% dari 100 orang responden menyatakan “Cukup setuju” untuk indikator kesopanan dan keramahan di Warnet Planet Cyber Gresik.
4.2.7 Deksr ipsi Variabel Keputusan Menggunakan (Y)
Keputusan menggunakan jasa warnet merupakan kegiatan individu yang secara langsung terlibat dalam pengambilan keputusan untuk melakukan penggunaan terhadap produk yang ditawarkan oleh penjual.
Berdasarkan hasil penyebaran kuesioner kepada 100 orang responden di Warnet Planet Cyber Gresik, diperoleh jawaban sebagai berikut :
Tabel 4.7
Hasil J awaban Responden Untuk Var iabel Keputusan Menggunakan (Y)
No Indikator Skor Total
1 2 3 4 5 1 Keputusan menggunakan internet berdasarkan lokasi 14 26 27 17 16 100 Presentase 14% 26% 27% 17% 16% 100,0% 2 Keputusan menggunakan internet berdasarkan promosi 1 1 21 51 26 100 Presentase 1% 1% 21% 51% 26% 100,0% 3 Keputusan menggunakan internet berdasarkan fasilitas 15 13 23 13 36 100 Present ase 15% 13% 23% 13% 36% 100% 4 Keputusan menggunakan internet berdasarkan kualitas layanan 0 2 14 29 55 100 Present ase 0% 2% 14% 29% 55% 100%
Sumber : data diolah (lampiran 3)
Berdasarkan tabel 4.7 dapat dibahas data terhadap masing-masing indicator variabel kualitas layanan (X4) yaitu :
1. Untuk penyataan pertama X41 menunjukkan bahwa 27% dari 100 orang responden menyatakan “Cukup setuju” untuk indikator keputusan menggunakan internet berdasarkan lokasi di Warnet Planet Cyber Gresik.
2. Untuk penyataan kedua X42 menunjukkan bahwa 51% dari 100 orang responden menyatakan “Setuju” untuk indikator keputusan menggunakan internet berdasarkan promosi di Warnet Planet Cyber Gresik.
3. Untuk penyataan ketiga X43 menunjukkan bahwa 36% dari 100 orang responden menyatakan “Sangat setuju” untuk indikator keputusan menggunakan internet berdasarkan fasilitas Warnet Planet Cyber Gresik. 4. Untuk penyataan ketiga X43 menunjukkan bahwa 55% dari 100 orang
responden menyatakan “Sangat setuju” untuk indikator keputusan menggunakan internet berdasarkan kualitas layanan Warnet Planet Cyber Gresik.
4.3 Analisa dan Pengujian Hipotesis 4.3.1 Uji Validitas
Untuk mengetahui data dari tanggapan 100 responden tentang pemasaran meliputi Lokasi (X1), Promosi (X2), Fasilitas (X3), Kualitas Layanan (X4) dan Keputusan Menggunakan (Y) layanan Warnet Planet Cyber Gresik, maka digunakan uji validitas.
Uji validitas ini dilakukan untuk mengetahui sejauh mana alat pengukur kesioner untuk mengukur apa yang diinginkan. Valid atau tidaknya alat pengukur tersebut dapat diuji dengan mengkorelasikan antara skor masing-masing pertanyaan dengan skor total dari penjumlahan seluruh pertanyaan.
Apabila korelasi antara skor total dengan skor masing-masing pertanyaan signifikan, maka dapat dikatakan bahwa alat pengukur tersebut mempunyai
validitas. Teknik korelasi yang digunakan adalah korelasi pearson. Uji signifikan dilakukan dengan membandingkan nilai rhitung dengan rtabel. Untuk sampel berukuran besar maka rtabel adalah 0,195 (berukuran lebih besar dari 0,195).
Dari perhitungan komputer menggunakan program SPSS diperoleh nilai corrected item – total correlation untuk masing-masing variabel tersaji pada tabel-tabel berikut ini :
Tabel 4.8
Uji Validitas Variabel Lokasi (X1)
Indikator rhitung rtabel Keterangan
1 0.519 0.195 Valid
2 0.541 0.195 Valid
3 0.509 0.195 Valid
Sumber : lampiran 3
Berdasarkan pada tabel 4.8 untuk variabel lokasi yang terdiri dari 3 pertanyaan, dimana semua item pertanyaan pada variabel ini mempunyai nilai korelasi lebih besar dari 0,195 maka dapat disimpulkan semua instrumen penelitian ini adalah valid.
Tabel 4.9
Uji Validitas Variabel Pr omosi (X2)
Indikator rhitung rtabel Keterangan
1 0.513 0.195 Valid
2 0.511 0.195 Valid
3 0.509 0.195 Valid
Sumber : lampiran 3
Berdasarkan pada tabel 4.9 untuk variabel lokasi yang terdiri dari 3 pertanyaan, dimana semua item pertanyaan pada variabel ini mempunyai nilai korelasi lebih besar dari 0,195 maka dapat disimpulkan semua instrumen penelitian ini adalah valid.
Tabel 4.10
Uji Validitas Variabel Fasilitas (X3)
Indikator rhitung rtabel Keterangan
1 0.531 0.195 Valid
2 0.535 0.195 Valid
3 0.514 0.195 Valid
Sumber : lampiran 3
Berdasarkan pada tabel 4.10 untuk variabel lokasi yang terdiri dari 3 pertanyaan, dimana semua item pertanyaan pada variabel ini mempunyai nilai korelasi lebih besar dari 0,195 maka dapat disimpulkan semua instrumen penelitian ini adalah valid
Tabel 4.11
Uji Validitas Variabel Kualitas Layanan (X4)
Indikator rhitung rtabel Keterangan
1 0.506 0.195 Valid
2 0.509 0.195 Valid
3 0.516 0.195 Valid
Sumber : lampiran 3
Berdasarkan pada tabel 4.11 untuk variabel lokasi yang terdiri dari 3 pertanyaan, dimana semua item pertanyaan pada variabel ini mempunyai nilai korelasi lebih besar dari 0,195 maka dapat disimpulkan semua instrumen penelitian ini adalah valid
Tabel 4.12
Uji Validitas Variabel Keputusan Menggunakan (Y)
Indikator rhitung rtabel Keterangan
1 0.503 0.195 Valid
2 0.527 0.195 Valid
3 0.584 0.195 Valid
4 0.506 0.195 Valid
Sumber : lampiran 3
Berdasarkan pada tabel 4.12 untuk variabel lokasi yang terdiri dari 3 pertanyaan, dimana semua item pertanyaan pada variabel ini mempunyai nilai
korelasi lebih besar dari 0,195 maka dapat disimpulkan semua instrumen penelitian ini adalah valid
4.3.2 Uji Reliabilitas
Suatu reliabilitas mengarah pada ketepatan suatu alat ukur, dimana tingkat reliabilitas akan memperlihatkan sejauh mana alat ukur dapat diandalkan dan dipercaya sehingga hasil pengukurannya tetap konsisten walaupun dilakukan beberapa kali terhadap gejala yang sama terhadap alat ukur yang sama pula. Sedangkan untuk mengetahui instrumen dikatakan reliabel, diukur dengan menggunakan Cronbach Alpha. Suatu alat pengukuran dapat dikatakan reliabel apabila memiliki koefisien Cronbach Alpha ≥ 0,7.
Dari hasil perhitungan dengan program SPSS diperoleh nilai koefisien Alpha Cronbach selengkapnya tersaji pada tabel 4.13 berikut ini :
Tabel 4.13 Hasil Uji Reliabilitas
No Variabel R.Alpha Alpha Hasil
1 Lokasi (X1) 0,737 0,7 Reliabel
2 Promosi (X2) 0,710 0,7 Reliabel
3 Fasilitas (X3) 0,738 0,7 Reliabel
4 Kualitas Layanan (X4) 0,718 0,7 Reliabel 4 Keputusan Menggunakan
(Y)
0,718 0,7 Reliabel
Sumber : lampiran 3
Berdasarkan table 4.13 diperoleh nilai harga untuk seluruh variabel (Lokasi (X1) sebesar 0,737, Promosi (X2) sebesar 0,710, Fasilitas (X3) sebesar 0,738, Kualitas Layanan (X4) sebesar 0,718 dan Keputusan Menggunakan (Y) sebesar 0,718) lebih besar dari 0,7 yang artinya seluruh variabel adalah reliabel.
4.3.3 Uji Asumsi Klasik
Persamaan regresi harus bersifat BLUE ( Best linier Unbiased Estimator ) artinya pengambilan keputusan uji F dan uji t tidak boleh biasaUntuk menghasilkan keputusan yang bersifat BLUE maka harus dipenuhi diantaranya tiga asumsi dasar. Tiga asumsi dasar yang tidak boleh dilanggar oleh regresi linier berganda yaitu :
1. Tidak boleh ada autokorelasi 2. Tidak boleh multikolinieritas 3. Tidak boleh ada heterosdastistas
Apabila salah satu dari ketiga asumsi dasar tersebut dilanggar, maka persamaan regresi yang diperoleh tidak lagi bersifat BLUE( Best Linier Unbiased Estimator ) sehingga pengambilan keputusan melalui uji F dan uji t menjadi bisa. 4.3.3.1 Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah data yang digunakan dalam model regresi, variabel independent dan variabel dependen atau keduanya telah berdistribusi secara normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi data normal atau mendekati normal. Untuk mendeteksi normalitas data, dapat dilakukan dengan melihat penyebaran data. Caranya adalah dengan menentukan terlebih dahulu hipotesis pengujian, yaitu :
Ho : data terdistribusi secara normal Ha : data tidak terdistribusi secara normal
Normalitas data dapat dilihat dari penyebaran data (titik) pada sumbu diagonal pada grafik Normal P-Plot atau dengan melihat histogram dari
residualnya. Uji normalitas dengan grafik Normal P-Plot akan membentuk satu garis lurus diagonal, kemudian plotting data akan dibandingkan dengan garis diagonal. Jika distribusi normal maka garis yang menggambarkan data sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya. Dan juga bisa dilihat pada histogram, dimana data membentuk pola seperti dalam histogram.
Observed Cum Prob
1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 Ex p ec te d Cu m Pr o b 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0
Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual
Dependent Variable: y
Gambar 4.1 Grafik P-Plot (sumber : data diolah / lampiran 3)
Berdasarkan tampilan grafik Normal P-Plot di lampiran 3, dapat disimpulkan bahwa pola grafik normal terlihat dari titik-titik yang menyebar disekitar garis diagonal dan penyebarannya mengikuti arah garis diagonal. Hal ini menunjukkan bahwa data yang digunakan dalam penelitian ini telah terdistribusi
secara normal sehingga model regresi dapat digunakan dan memenuhi asumsi normalitas.
Regression Standardized Residual
2 1 0 -1 -2 -3 -4 Fr e q u en c y 15 10 5 0 Histogram Dependent Variable: y Mean =1.54E-16 Std. Dev. =0.98 N =100 Gambar 4.2 Histogram (sumber : data diolah / lampiran 3)
Sedangkan dalam pengujian menggunakan histogram, dapat diketahui bahwa grafik memiliki pola distribusi normal karena berbentuk simetris tidak menceng kekiri maupun kekanan.
Uji normalitas dilakukan untuk menguji dan mengetahui apakah hasil analisis dari data yang diperoleh dari hasil pengumpulan data akan mengikuti distribusi normal atau tidak.Uji normalitas sebaran menggunakan uji normalitas Kolmogorov Smirnov Test.Berdasarkan hasil perhitungan uji kolmogorov
smirnov terhadap residual regresi dengan menggunakan program SPSS diperoleh hasil sebagai berikut :
Tabel 4.14 Hasil Uji Nor malitas One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
100 .0000000 2.01435007 .061 .039 -.061 .613 .847 N Mean Std. Deviation Normal Parametersa,b
Absolute Positive Negative Most Extreme Differences Kolmogorov-Smirnov Z Asymp. Sig. (2-tailed)
Unstandardiz ed Residual
Test distribution is Normal. a.
Calculated from data. b.
Berdasarkan nilai uji Kolmogorov – Smirnov di dapatkan nilai Z = 0,613 dengan signifikansi 0,847 (diatas 5%) yang artinya bahwa data-data yang tersebar dalam penelitian ini adalah berdistribusi normal.
4.3.3.2 Uji Multikolinieritas
Uji ini bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antara variabel independent. Model yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi yang tinggi diantara variabel bebas. Tolerance mengukur variabilitas variabel bebas yang terpilih yang tidak dapat dijelaskan oleh variabel bebas lainnya. Jadi, nilai tolerance rendah sama dengan nilai VIF tinggi (karena VIF = 1/ tolerance) dan menunjukkan adanya kolinearitas yang tinggi. Nilai cut
off yang umum dipakai adalah nilai tolerance 0,10 atau sama dengan nilai VIF diatas 10.
Berdasarkan aturan variance inflation factor (VIF) dan tolerance, maka apabila VIF melebihi angka 10 atau tolerance kurang dari 0,10 maka dinyatakan terjadi gejala multikolinearitas. Sebaliknya apabila nilai VIF kurang dari 10 atau tolerance lebih dari 0,10 maka dinyatakan tidak terjadi gejala multikolinearitas.
Tabel 4.15 Uji Multikolinieritas
Model Collinierity Statistic Keterangan
Toler ance VIF
X1 0.909 1.100 Bebas multikolinieritas
X2 0.964 1.037 Bebas multikolinieritas
X3 0.964 1.038 Bebas multikolinieritas
X4 0.899 1.113 Bebas multikolinieritas
Sumber : data diolah (lampiran 3)
4.3.3.3 Uji Autokorelasi
Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lain. Masalah ini timbul karena residual (kesalahan pengganggu) tidak bebas dari satu observasi ke observasi lainnya. Model regresi yang baik adalah yang bebas dari autokorelasi. Pengujian ini digunakan untuk menguji asumsi klasik regresi berkaitan dengan adanya autokorelasi. Pengujian ini menggunakan Durbin Watson (DW-test). Ketentuan uji DW adalah jika nilai DW hitung terletak diantara batas atas (du) dan batas bawah (4-du), maka dapat dikatakan bahwa model terbebas dari autokorelasi atau bila du< dw <4-du.
Tabel 4.16 Model Summary
Model R R Squar e Adjusted R
Square
Durbin-Watson
Sumber : data diolah (lampiran 3)
Hasil uji DW dalam tabel 4.16 menunjukkan nilai DW sebesar 1,604. Nilai DW akan dibandingkan dengan nilai tabel dengan menggunakan derajat kepercayaan 5%, dengan jumlah sampel 100 dengan 4 variabel independent. Maka dari tabel Durbin Watson akan didapatkan nilai dl = 1,48 dan nilai du =1,87. Karena nilai DW hitung terletak diantara batas atas (du) dan batas bawah (4-du) atau du < dw < 4-du yaitu 1,48 < 1,604 < 2,52. Dengan demikian dapat dikatakan bahwa model terbebas dari autokorelasi.
4.3.3.4 Uji Heterokesdasitas
Uji Heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual pengamatan satu ke pengamatan yang lain berbeda. Sedangkan bila terjadi ketidaknyamanan variance dari residual pengamatan satu ke pengamatan yang lain tetap maka disebut homokedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homokedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas.
Salah satu cara untuk mengetahui ada tidaknya heteroskedastisitas dalam suatu model regresi linear berganda adalah dengan melihat grafik scatterplot antara nilai prediksi variabel terikat yaitu SRESID dengan residual error yaitu ZPRED. Jika tidak ada pola tertentu dan titik menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
Regression Standardized Predicted Value 2 0 -2 -4 y 20.00 18.00 16.00 14.00 12.00 10.00 8.00 Scatterplot Dependent Variable: y
Gambar 4.3 Scatterplot Diagram (sumber : data diolah / lampiran 3)
Gambar SRESID dengan residual error yaitu ZPRED pada lampiran 3 menunjukkan bahwa data tersebar secara acak dan tidak membentuk suatu pola tertentu. Data tersebar baik diatas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y. Hal ini menunjukkan bahwa tidak terdapat heteroskedastisitas dalam model regresi yang digunakan.
4.3.4 Regr esi Linier Berganda
Setelah data semua data telah teruji maka analisis regresi linier berganda dapat digunakan. Nilai estimasi koefisien dari hasil pengujian adalah sebagai berikut :
Tabel 4.17 Hasil Estimasi Koefisien Regresi Model Unstandar dized Coefficients B Std. Er ror 1 (Constant) Lokasi Promosi Fasilitas Kualitas layanan 4.104 0.126 0.333 -0.171 0.741 3.040 0.115 0.137 0.133 0.119 Sumber : data diolah (lampiran 3)
Persamaan regresi linear berganda yang dihasilkan dari pengujian adalah sebagai berikut :
Y = 4.104 + 0,126 X1 + 0,333 X2 – 0.171 X3 + 0.741 X4 b0 = Konstanta = 4.104
Artinya Keputusan Menggunakan (Y) adalah berindeks rasio 4.104 dengan asumsi pengaruh dari Lokasi (X1), Promosi (X2), Fasilitas (X3) dan Kualitas Layanan (X4) adalah konstan/tidak berubah.
b1 = Koefisien r egresi untuk Lokasi = 0,126
Artinya terjadi perubahan yang searah dari Lokasi (X1) dengan Keputusan Menggunakan (Y). Apabila indeks X1 naik 1 poin maka indeks Y akan mengalami peningkatan sebesar 0,126, dengan asumsi pengaruh dari Promosi (X2), Fasilitas (X3) dan Kualitas Layanan (X4) adalah konstan/tidak berubah. b2 = Koefisien r egresi untuk Promosi = 0,333
Artinya terjadi perubahan yang searah dari Promosi (X2) dengan Keputusan Menggunakan (Y). Apabila indeks X2 naik 1 poin maka indeks Y akan mengalami peningkatan juga sebesar 0,333, dengan asumsi pengaruh dari Lokasi (X1), Fasilitas (X3) dan Kualitas Layanan (X4) adalah konstan/tidak berubah.
b3 = Koefisien r egresi untuk Fasilitas = -0,171
Artinya terjadi perubahan yang tidak searah dari Fasilitas (X3) dengan Keputusan Menggunakan (Y). Apabila indeks X3 naik 1 poin maka indeks Y akan mengalami penurunan sebesar 0,171, dengan asumsi pengaruh dari Lokasi (X1), Promosi (X2) dan Kualitas Layanan (X4) adalah konstan/tidak berubah.
b4 = Koefisien r egresi untuk Kualitas Layanan = 0,741
Artinya terjadi perubahan yang searah dari Kualitas Layanan (X4) dengan Keputusan Menggunakan (Y). Apabila indeks X4 naik 1 poin maka indeks Y akan mengalami peningkatan juga sebesar 0,741, dengan asumsi pengaruh dari Lokasi (X1), Promosi (X2) dan Fasilitas (X3) adalah konstan/tidak berubah.
4.4 Pengujian Hipotesis
Sehubungan dengan perumusan masalah dan hipotesis penelitian yang diajukan sebagaimana diuraikan pada bagian sebelumnya, maka dapat dijelaskan bahwa variabel–variabel yang mempengaruhi Keputusan Menggunakan adalah Lokasi (X1), Promosi (X2), Fasilitas (X3) dan Kualitas Layanan (X4). Serta dalam penelitian ini variabel terikatnya adalah Keputusan Menggunakan yaitu variabel Y.
4.4.1 Pengujian Secara Simultan
Uji F dilakukan untuk mengetahui apakah semua variabel independent dalam model mempunyai pengaruh terhadap variabel dependen. Berikut adalah hasil uji statistik F.
Tabel 4.18 Hasil uji F ANOVAb 175.537 4 43.884 1.378 .000a 401.703 95 4.228 577.240 99 Regression Residual Total Model 1 Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
Predictors: (Constant), x4, x3, x2, x1 a.
Dependent Variable: y b.
Sumber : data diolah (lampiran 3)
Dari tabel 4.18 diketahui df regresi = 4 dan df residual = 95. Karena di tabel untuk nilai tersebut belum ada maka digunakan rumusan intervalue sebagai berikut : Diketahui df 60 = 2,04 df 120 = 1,99 maka df 95 = 2,04 + − − 60 120 60 95 (1,99 – 2,04) = 2,011 Gambar 4.4
Daerah penerimaan dan penolakan Ho Uji F
2,011
Ho diterima dan H1 ditolak apabila F hitung ≤ 2,011 Ho ditolak dan H1diterima apabila F hitung > 2,011 Sumber : lampiran 3
Daerah Penerimaan
Daerah Penolakan
Berdasarkan hasil uji F pada tabel 4.18 dan gambar didapat nilai F hitung sebesar 1,378 dengan probabilitas 0,000. Karena probabilitas lebih kecil dari 0,5. Dengan F tabel sebesar 2,365, maka F hitung ≤ F tabel terpenuhi, maka model regresi dapat digunakan untuk memprediksi loyalitas merek atau dapat dikatakan bahwa Lokasi (X1), Promosi (X2), Fasilitas (X3) dan Kualitas Layanan (X4) berpengaruh secara simultan terhadap Keputusan menggunakan (Y).
4.4.2 Pengujian Secara Parsial
Berdasar uji asumsi klasik yang telah dilakukan dapat diketahui bahwa data terdistribusi normal, tidak terdapat multikolinearitas, tidak terjadi autokorelasi dan tidak terdapat heteroskedastisitas. Oleh karena itu data yang tersedia telah memenuhi syarat untuk menggunakan model regresi linear berganda. Secara umum, analisis regresi pada dasarnya adalah studi mengenai ketergantungan variabel dependen dengan satu atau lebih variabel independent, dengan tujuan untuk mengestimasi dan atau memprediksi rata-rata populasi atau nilai rata-rata variabel dependen berdasarkan nilai variabel independent yang