HASIL PENELITIAN
4.2. Uji Hipotesis Penelitian
4.2.3. Signifikansi Variabel
Langkah selanjutnya adalah melihat koefisien regresi dari setiap variabel independen. Jika (P<0.05) maka koefisien tersebut signifikan yang berarti bahwa variabel independen tersebut memiliki dampak yang signifikan terhadap perilaku membeli smartphone. Adapun koefisien regresi yang dihasilkan seperti tabel 4.6 berikut.
Tabel 4.6 Variables In Equation
B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Step 1a Sikap ,019 ,017 1,317 1 ,251 1,019 Pleasure- driven ,015 ,017 ,785 1 ,376 1,015 Socially-driven ,016 ,017 ,817 1 ,366 1,016 Concern- driven -,010 ,017 ,356 1 ,551 ,990 Informasional -,016 ,017 ,864 1 ,353 ,985 Utilitarian -,027 ,019 2,011 1 ,156 ,973 Nilai-eskpresif ,018 ,018 ,989 1 ,320 1,018 Constant 1,094 1,752 ,390 1 ,532 2,986
Dari tabel 4.6 pada kolom signifikan dapat dilihat bahwa ketujuh variabel diatas tidak ada yang signifikan mempengaruhi perilaku membeli
smartphone (P>0.05). Penjelasan regresi logistik dijelaskan dalam bentuk logit, odds, dan probability. Logit atau log odds adalah log dari ratio dua
probability. Odds ratio yaitu ratio dari dua odds dan persen perubahan odds ratio adalah nilai persen perubahan pada odds ratio. Probability adalah peluang terjadinya perilaku dalam penelitian ini adalah peluang terjadinya perilaku membeli smartphone.
Pertama, penjelasan nilai koefisien regresi dalam satuan logit. Logit memiliki nilai rentang nilai -∞ (negatif tidak terhingga) sampai dengan +∞
(positif tidak terhingga). Berdasarkan nilai pada tabel 4.6, persamaan regresi dalam satuan logit adalah sebagai berikut : (*signifikan)
Logit perilaku membeli = 1.094 + 0.019*sikap + 0.015*pleasure-driven + 0.016*socially-driven – 0.010*concern-driven – 0.16*pengaruh informasional – 0.027*pengaruh utilitarian + 0.18*pengaruh nilai-ekspresif (1)
Penjelasan dari persamaan diatas yaitu, untuk melihat signifikansi atau tidaknya koefisien yang dihasilkan, cukup melihat sig. Pada kolom ke-6 pada tabel 4.6, jika P<0.05, maka koefisien yang dihasilkan pengaruhnya terhadap perilaku membeli smartphone dan sebaliknya. Berdasarkan hasil uji signifikansi (uji Wald) pada setiap variabel independen dengan taraf signifikansi koefisien yang signifikan. Hal ini menunjukkan bahwa dari tujuh hipotesis minor tidak ada hipotesis yang signifikan.
Koefisien regresi dalam satuan logit yang diperoleh masing-masing variabel independen adalah sebagai berikut:
1. Variabel sikap. Diperoleh nilai koefisien sebesar 0,019 dengan nilai signifikan 0.251 (P>0,05), yang berarti bahwa hipotesis nihil dari Ha1 yang
menyatakan tidak ada pengaruh yang signifikan sikap terhadap perilaku membeli pada mahasiswa diterima. Artinya tidak ada pengaruh yang signifikan sikap terhadap perilaku membeli smartphone
2. Variabel pleasure-driven. Diperoleh nilai koefisien sebesar 0,015 dengan nilai sig. 0.376 (P>0,05), yang berarti bahwa hipotesis nihil dari Ha2 yang
menyatakan tidak ada pengaruh yang signifikan pleasure-driven terhadap perilaku membeli smartphone diterima. Artinya tidak ada pengaruh yang signifikan pleasure-driven terhadap perilaku membeli smartphone
3. Variabel socially-driven. Diperoleh nilai koefisien sebesar 0,016 dengan nilai sig. 0.366 (P>0,05), yang berarti bahwa hipotesis nihil dari Ha3 yang
menyatakan tidak ada pengaruh yang signifikan socially-driven terhadap perilaku membeli smartphone diterima. Artinya tidak ada pengaruh yang signifikan socially-driven terhadap perilaku membeli smartphone
4. Variabel concern-driven. Diperoleh nilai koefisien sebesar -0,010 dengan nilai sig. 0.551 (P>0,05), yang berarti bahwa hipotesis nihil dari Ha4 yang
menyatakan tidak ada pengaruh yang signifikan concern-driven terhadap perilaku membeli smartphone diterima. Artinya tidak ada pengaruh yang signifikan concern-driven terhadap perilaku membeli smartphone.
5. Variabel pengaruh informasional. Diperoleh nilai koefisien sebesar -0,016 dengan nilai sig. 0.353 (P>0,05), yang berarti bahwa hipotesis nihil dari Ha5 yang menyatakan tidak ada pengaruh yang signifikan pengaruh
informasional terhadap perilaku membeli smartphone diterima. Artinya tidak ada pengaruh yang signifikan pengaruh informasional terhadap perilaku membeli smartphone.
6. Variabel pengaruh utilitarian. Diperoleh nilai koefisien sebesar-0,027 dengan nilai sig. 0.156 (P>0,05), yang berarti bahwa hipotesis nihil dari Ha6 yang menyatakan tidak ada pengaruh yang signifikan pengaruh
ada pengaruh yang signifikan pengaruh utilitarian terhadap perilaku membeli smartphone.
7. Variabel pengaruh nilai-ekspresif. Diperoleh nilai koefisien sebesar 0,018 dengan nilai sig. 0.320 (P>0,05), yang berarti bahwa hipotesis nihil dari Ha7 yang menyatakan tidak ada pengaruh yang signifikan pengaruh nilai-
ekspresif terhadap perilaku membeli smartphone diterima. Artinya tidak ada pengaruh yang signifikan pengaruh nilai-ekspresif terhadap perilaku membeli smartphone.
Log odds (logit) merupakan kesederhanaan interpretasi dari koefisien regresi logistik seperti dijelaskan di atas tidak memiliki metrik yang bermakna. Log odds (logit) merupakan persamaan yang linear, namun ada beberapa informasi yang tidak bisa didapatkan dari logit. Oleh karena itu, interpretasi akan dilanjutkan pada tingkatan odds.
(2)
Keterangan: odds = perilaku membeli
Dari persamaan nomor 2 peneliti dapat menghitung nilai odds dari keseluruhan variabel independen. Dalam hal ini peneliti akan memberikan contohnya. Misalnya, jika diketahui seseorang memiliki nilai sikap (67), nilai
pleasure-driven (52), nilai socially-driven (47), nilai concern-driven (46), nilai pengaruh informasional (46), nilai pengaruh utilitarian (56), dan nilai pengaruh nilai-ekspresif (49), maka nilai odds yang dihasilkan adalah:
Odds = e1,094 + 0,019(67) + 0,015(52) + 0,016(47) - 0,010 (46) - 0,016(46) - 0,027(56) + 0,018(49)
= 2,073 (3)
Artinya individu dengan kriteria yang disebutkan di atas memiliki peluang 2,073 kali lebih besar melakukan pembelian smartphone daripada tidak melakukan pembelian smartphone. Nilai odds memiliki rentang nilai dimulai dari 0 (nol) +∞ (positif tak terhingga). Sehingga dari hasil perhitungan odds dapat diperoleh nilai yang besar sebagai nilai ratusan bahkan ribuan. Sebagai ilustrasi misalkan individu dengan nilai nilai sikap (48), nilai pleasure-driven (39), nilai socially-driven (48), nilai concern- driven (57), nilai pengaruh informasional (30), nilai pengaruh utilitarian (35), dan nilai pengaruh nilai-ekspresif (29), maka nilai odds pada individu dengan kriteria tersebut adalah:
Odds = e1,094 + 0,019(48) + 0,015(39) + 0,016(48) - 0,010 (57) - 0,016(30) - 0,027(35) + 0,018(29)
= 1.886 (4)
Odds sebesar 1.886. Artinya perilaku membeli smartphone pada orang tersebut 1.886 kali lebih besar daripada tidak melakuakan pembelian
smartphone. Interpretasi dengan angka yang lebih besar pada odds dapat terjadi, oleh karena itu agar interpretasi lebih mudah dimengerti maka
interpretasi dilanjutkan kedalam bentuk probability yang memiliki rentang antara 0 dan 1 atau dalam bentuk persen antara 0 dan 100.
Dalam regresi logistik, odds dapat juga dijelaskan dalam bentuk odds rasio dan persen perubahan. Odds rasio (OR) adalah perbandingan satu odds dengan odds yang lain. OR digunakan untuk melihat nilai dari naik atau turunnya odds perilaku membeli tiap kenaikan satu unit variabel independen. Dapat juga dikatakan bahwa OR menunjukkan sejauh mana peningkatan ukuran variabel dependen dengan setiap perubahan yang dipengaruhi oleh variabel independen. Nilai OR disajikan pada kolom Exp (B) pada tabel 4.5.
Selain itu, terdapat sebuah rumus sederhana di dalam analisis regresi logistik yang menunjukkan odds rasio dapat ditafsirkan sebagai persentase perubahan (percent change) dengan rumus:
% change = 100(OR – 1) (5)
Untuk lebih jelasnya peneliti memberikan penjabaran mengenai beberapa contoh OR dari setiap variabel dan persentase perubahannya sehingga mendapatkan hasil yang sesuai dengan tabel 4.6 sebagai berikut: 1. Variabel sikap. Diperoleh nilai Exp(B)= 1,019. Artinya setiap kenaikan
satu unit sikap dan variabel lain dianggap konstan, peluang seseorang untuk melakukan pembelian smartphone akan naik sebanyak 1,019 kali atau sebesar 1,9% .
2. Variabel pleasure-driven. Diperoleh nilai Exp(B)= 1,015. Artinya setiap kenaikan satu unit pleasure-driven dan variabel lain dianggap konstan, peluang seseorang untuk melakukan pembelian smartphone akan naik sebanyak 1,015 kali atau sebesar 1,5% .
3. Variabel socially-driven. Diperoleh nilai Exp(B)= 1,016. Artinya setiap kenaikan satu unit socially-driven dan variabel lain dianggap konstan, peluang seseorang untuk melakukan pembelian smartphone akan naik sebanyak 1,016 kali atau sebesar 1,6% .
4. Variabel concern-driven. Diperoleh nilai Exp(B)= 0,990. Artinya setiap kenaikan satu unit concern-driven dan variabel lain dianggap konstan, peluang seseorang untuk melakukan pembelian smartphone akan naik sebanyak 0,990 kali atau sebesar 1% .
5. Variabel pengaruh informasional. Diperoleh nilai Exp(B)= 0.985. Artinya setiap kenaikan satu unit pengaruh informasional dan variabel lain dianggap konstan, peluang seseorang untuk melakukan pembelian
smartphone akan naik sebanyak 0,985 kali atau sebesar 1,5% .
6. Variabel pengaruh utilitarian. Diperoleh nilai Exp(B)= 0.973. Artinya setiap kenaikan satu unit utilitarian dan variabel lain dianggap konstan, peluang seseorang untuk melakukan pembelian smartphone akan naik sebanyak 0,973 kali atau sebesar 2,7% .
7. Variabel pengaruh nilai-ekspresif. Diperoleh nilai Exp(B)= 1,018. Artinya setiap kenaikan satu unit pengaruh nilai-ekspresif dan variabel lain dianggap konstan, peluang seseorang untuk melakukan pembelian
Dalam hal ini odds adalah rasio dari probabilitas, sehingga penafsiran dapat dilakukan dalam tingkatan probabilitas. Penafsiran dalam taraf probabilitas juga memiliki keuntungan dimana hasilnya akan lebih mudah untuk dipahami. Probabilitas dapat menunjukkan peluang terjadinya perilaku membeli smartphone dibandingkan tidak terjadinya perilaku membeli
smartphone dengan persamaan:
(6) Dari persamaan nomor 6, peneliti dapat menghitung peluang terjadinya perilaku membeli individu dilihat dari nilai keseluruhan variabel independen seperti pada contoh 1 dan persamaan 3, sehingga didapatkan hasil sebagai berikut:
(7)
Artinya, peluang seseorang yang memiliki nilai sikap (67), nilai
pleasure-driven (52), nilai socially-driven (47), nilai concern-driven (46), nilai pengaruh informasional (46), nilai pengaruh utilitarian (56), dan nilai pengaruh nilai-ekspresif (49) untuk membeli smartphone 0,675 atau 67,5%. Nilai 67,5% ini disebut juga nilai predicted probability. Probability atau
peluang memiliki rentang nilai antara 0 dan 1 atau dalam bentuk persen 0 dan 100 sehingga memiliki makna yang lebih mudah dipahami seperti, seseorang dengan kriteria tertentu yang diketahui memiliki predicted probability
perilaku membeli 67.5 persen.
Berikut adalah ilustrasi selanjutnya, misalkan dengan nilai nilai sikap (48), nilai pleasure-driven (39), nilai socially-driven (48), nilai concern- driven (57), nilai pengaruh informasional (30), nilai pengaruh utilitarian (35), dan nilai pengaruh nilai-ekspresif (29), maka didapat hasil:
(8)
Artinya, peluang seseorang yang memiliki nilai sikap (48), nilai
pleasure-driven (39), nilai socially-driven (48), nilai concern-driven (57), nilai pengaruh informasional (30), nilai pengaruh utilitarian (35), dan nilai pengaruh nilai-ekspresif (29) untuk membeli smartphone 0,653 atau 65,3%. Nilai yang diperoleh sebesar 67,5% adalah predicted probability, karena nilai
probability yang sesungguhnya (true probability) memiliki rentangan yang bisa lebih besar dan lebih kecil dari nilai 67.5%.
Kemudian langkah selanjutnya peneliti menguji penambahan proporsi varians logit perilaku membeli smartphone dari tiap variabel independen jika
variabel independen tersebut dimasukkan satu per satu ke dalam analisis regresi logistik. Untuk analisis lengkapnya dibahas pada sub bab berikut.