BAB III METODE PENELITIAN
3.8 Uji Simultan (Uji F)
Uji F bertujuan untuk menguji pengaruh antara semua faktor yang meliputi persepsi kemudahan (X1) dan persepsi kemanfaatan (X2) terhadap minat konsumen (Y) penggunaan layanan Go-pay secara simultan atau bersama-sama. (Kurniasari,2018).
Pengujian ini dilakukan melalui pengamatan nilai signifikan F pada tingkat α yang digunakan (penelitin ini menggunakan tingkat α sebesar 5%).
Analisis didasarkan pada perbandingan antara nilai signifikasi F dengan nilai signifikasi 0.05 dimana syarat- syarat sebagai berikut :
1. Jika signifikasi F < 0.05 maka hipotesis teruji yang berarti variabel independen secara simultan berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen.
2. Jika signifikasi F < 0.05 maka hipotesis tidak teruji yaitu variabel independen secara simultan tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dipenden.
35
BAB IV
GAMBARAN UMUM OBJEK PENELITIAN
4.1 Sejarah Objek Penelitian 4.1.1 Sejarah Go-jek Indonesia
PT. Go-jek Indonesia atau dikenal dengan Go-jek berdiri pada tahun 2011 di Jakarta oleh Nadiem Makarim. Nadiem Makarim diketahui pernah bekerja di sebuah perusahaan Mckinsey & Company sebuah konsultan ternama di Jakarta dan menghabiskan masa selama tiga tahun bekerja disana. Diketahui bahwa Nadiem Makarim pernah bekerja sebagai Co-Founder dan Managing Editor di Zalora Indonesia kemudian menjadi Chief Innovation officer kartuku. berbekal banyak pengalaman selama bekerja, Nadiem Makarim kemudian memberanikan diri untuk berhenti dari pekerjaannya dan mendirikan perusahaan Go-Jek pada tahun 2011.
Gambar 4. 1 Logo Perusahaan Go-jek
Gambar 4 1 Logo Perusahaan GojekLogo Perusahaan Go-jek
Ide Go-Jek muncul saat CEO Go-Jek, Nadiem Makarim, bercengkrama dengan tukang ojek langganannya. Ternyata lebih dari
70% waktu kerjanya hanya menunggu pelanggan. Nadiem Makarim pun langsung wawancara tukang ojek lainnya, ternyata semuanya mengeluh susah cari pelanggan. apalagi di Jakarta kemacetan makin memburuk. Jika ada layanan transport dan delivery yang cepat dan praktis, pasti akan sangat membantu warga Jakarta.
Kegiatan GO-JEK bertumpu pada tiga nilai pokok: kecepatan, inovasi, dan dampak sosial. Para driver GO-JEK mengatakan bahwa pendapatan mereka meningkat semenjak bergabung sebagai mitra, mereka juga mendapatkan santunan kesehatan dan kecelakaan, serta mendapat akses ke lebih banyak pelanggan melalui aplikasi kami.
GO-JEK telah resmi beroperasi di 25 kota besar di Indonesia, termasuk Medan, Batam, Palembang, Pekanbaru, Jambi, Padang, Bandar Lampung, Jabodetabek, Bandung, Sukabumi, Yogyakarta, Semarang, Solo, Surabaya, Gresik, Malang, Sidoarjo, Balikpapan, Samarinda, Pontianak, Banjarmasin, Manado, Makassar, Denpasar, dan Mataram.
Go-Jek dapat dipesan melalui Go-Jek App yang bisa diunduh melalui Play Store maupun App store. Dalam 1 bulan pertama aplikasi ini sudah berhasil mencapai 150 ribu download, dengan rating 4,4 dari 5 bintang. Untuk pembayarannya pun memiliki 2 cara yaitu cash atau menggunakan Go-Jek Credit (Go-Pay). Go-Jek Credit adalah metode pembayaran GO-Jek yang dibuat cashless dan dapat digunakan untuk membayar semua layanan.
4.1.2 Go-Pay
Go-pay adalah uang elektronik yang diterbitkan oleh PT DAB yang terdaftar dan dimonitor oleh Bank Indonesia, yang memiliki fungsi yang sama dengan uang tunai yang dapat digunakan sebagai alat pembayaran yang sah, yang nilainya sama dengan nilai tunai yang didepositkan terlebih dahulu di dalam akun go-pay. akun go-pay adalah akun yang diberikan kepada pengguna go-pay pada saat registrasi.
Akun ini dibuat berdasarkan informasi yang telah disediakan ketika proses registrasi.
Go-pay hanya dapat digunakan untuk layanan go-pay yang tersedia di aplikasi Go-jek. layanan go-pay bisa dipakai selama terdapat saldo yang cukup di akun go-pay dan transaksi dilakukan dengan pelaku usaha yang memiliki perjanjian kerja sama dengan PT Go-jek.
4.2 Profil Perusahaan Go-jek
PT. Gojek Indonesia (Go-jek), pertama kali didirikan oleh Nadiem Makarim pada tahun 2010. Go-Jek adalah perusahaan berjiwa sosial yang memimpin revolusi industri transportasi Ojek. Go-Jek bermitra dengan para pengendara Ojek berpengalaman di Jakarta, Bandung, Bali & Surabaya dan menjadi solusi utama dalam pengiriman barang, pesan antar makanan, berbelanja dan berpergian di tengah kemacetan. Tukang ojek yang bernaung di GoJek juga sudah mencapai 7.500 driver di area Jabodetabek saja.
4.2.1 Visi Go-Jek
Membantu memperbaiki struktur transportasi di Indonesia, memberikan kemudahan bagi masyarakat dalam melaksanakan pekerjaan sehari-hari seperti pengiriman dokumen, belanja harian dengan menggunakan layanan fasilitas kurir, serta turut mensejahterakan kehidupan tukang ojek di Indonesia Kedepannya.
4.2.2 Misi Go-Jek
1. Menjadi acuan pelaksanaan kepatuhan dan tata kelola struktur transportasi yang baik dengan menggunakan kemajuan teknologi.
2. Memberikan layanan prima dan solusi yang bernilai tambah kepada pelanggan.
3. Membuka Lapangan Kerja Selebar-lebarnya bagi masyarakat Indonesia.
4. Meningkatkan kepedulian dan tanggung jawab terhadap lingkungan dan sosial.
5. Menjaga Hubungan baik dengan berbagai pihak yang terkait dengan usaha ojek online.
4.3 Jenis-Jenis Layanan Go-jek
Gojek Indonesia tidak hanya berkutat dalam menyediakan pelayanan transportasi daring, akan tetapi juga telah dikembangkan untuk merambah bidang Financial Technology melalui layanan GO-PAY. Adapun beberapa fitur yang di suguhkan oleh PT Gojek antara lain :
1. Go-Ride
Transport (jasa angkutan) dengan armada motor adalah layanan utama yang diberikan GOJEK. Untuk layanan ini pihak GO-JEK menyediakan masker dan penutup rambut secara gratis dan fasilitas helm yang sesuai ketentuan keamanan dan kenyaman untuk digunakan oleh penumpang. Harga ditampilkan secara transparan sesuai jarak kilometer yang ditempuh.
2. Go-Car
Jasa angkutan yang diberikan oleh Go-jek dengan menggunakan mobil yang bisa mengantar kemana pun. Harga akan di tampilkan secara transparan sesuai jarak kilometer yang ditempuh.
3. Go-Bluebird
Go-jek bekerjasana dengan Blue Bird untuk menyediakan layanan pemesanan taksi Blue Bird melalui platform aplikasi Go-Jek. Harga yang ditetapkan sesuai dengan jarak kilometer yang ditempuh bukan berdasarkan argo.
4. Go-Food
Jasa layanan pesan antar nomer 1 di Indonesia yang bekerjasama dengan lebih dari 30.000 restoran di seluruh Indonesia. Dengan tarif antar yang ditampilkan secara transparan pada aplikasi sesuai jarak tempat pemesanan.
5. Go-Send
Jasa layanan kurir instan yang dapat digunakan untuk mengirim barang atau surat. Tarif layanan ini akan ditampilkan secara transparan pada aplikasi sesuai dengan jarak pengiriman.
6. Go-Mart
Jasa layanan untuk membeli barang di toko yang di inginkan.
Pelanggan dapat memasukan alamat toko yang belum terdaftar dalam aplikasi pada kolom alamat yang dituju. Tarif antar akan ditampilkan secara transparan pada aplikasi sesuai jarak tempat pemesanan.
7. Go-Box
Jasa layanan untuk membantu pengguna dalam pemindahan barang berukuran besar dengan menggunakan pickup bak, pickup box, engkel bak, atau engkel box. Pada layanan ini pengguna dapat request untuk tambahan pengangkut. Tarif yang dikenakan sesuai dengan armada yang digunakan dan jarak sesuai kilometer.
8. Go-Massage
Jasa layanan yang menawarkan berbagai macam jenis pijat di rumah sendiri. Pengguna dapat memilih gender therapis/ jenis kelamin pemijat.
Tarif disesuaikan dengan jenis pijat yang di pilih dan durasi nya.
9. Go-Clean
Jasa layanan untuk membantu membersihkan rumah/kos-kosan.
Pengguna bisa menentukan waktu pengerjaan dan bisa memilih untuk jenis
pengerjaan nya. Tarif disesuaikan dengan jenis pengerjaannya dan lama waktu pengerjaannya.
10. Go-Glam
Jasa layanan kecantikan yang langsung hadir dirumah pengguna.
Layanan ini menawarkan berbagai jenis perawatan. Pengguna dapat menentukan waktu perawatan dan gender therapist. Tarif disesuaikan dengan jenis perawatan yang di pilih dan durasi nya.
11. Go-Tix
Layanan informasi acara dengan akses pembelian dan pengantaran tiket langsung ke pengguna. Pengguna dapat memilih kota dan film yang akan dipilih. Tarif dikenakan sesuai dengan jarak tempat pembelian tiket.
12. Go-Med
Layanan terintegrasi untuk membeli obat-obatan, vitamin, dan kebutuhan medis lainnya dari apotek berlisensi. Biaya yang dikenakan adalah biaya untuk jasa pembelian dan antar sesuai dengan jarak pengguna dan apotek.
13. Go-Auto
Layanan auto care, auto service dan service lainnya untuk memenuhi kebutuhan otomotif pengguna. Biaya yang dikenakan sesuai dengan service yang di pilih.
14. Go-Pulsa
Layanan pengisian pulsa langsung dari aplikasi Go-jek menggunakan Go-pay.
4.4 Struktur organisasi Go-jek Indonesia
Gambar 4.2
Gambar 2 Struktur Organisasi Go-jek Indonesia
Gambar 4 2 Stukrganisasi Gojek Indonesiao-jek Indonesia
Go-jek Director
Monica Oundag Human Resource Kevin Luwi
Chief Financial
Michaelangelo Moran Chief Branding
Rohan Monga Chief Product Nadiem Makariem
Chief Executive
Sheran Gunaskara Chied Technology
43 BAB V
HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
5.1 Karakteristik Responden
Karakteristik responden digunakan untuk mengetahui keragaman dari responden berdasarkan jenis kelamin, usia, pekerjaan dan penghasilan per bulan. Hal tersebut diharapkan dapat memberikan gambaran yang cukup jelas mengenai kondisi dari responden dan kaitannya dengan masalah dan tujuan penelitian tersebut.
1. Berdasarkan Jenis Kelamin
Keragaman responden berdasarkan jenis kelamin dapat ditunjukkan pada tabel 5.1 berikut ini :
Tabel 5.1
Tabel 5 1 Responden Berdasarkan Jenis Kelamin
Jenis kelamin Jumlah Presentase
Laki- Laki 37 37%
Perempuan 63 63%
Total 100 100%
Sumber : Data primer
Berdasarkan karakteristik jenis kelamin responden pada tabel 5.1 tersebut, terlihat bahwa responden laki-laki sebanyak 37 orang dengan presentase sebesar 37% dan responden perempuan yaitu sebanyak 63 orang dengan presentasi sebesar 63%. Sebagian besar responden yang ada
adalah responden berjenis kelamin perempuan yaitu sebesar 63%. Hal tersebut dikarenakan perempuan lebih sering melakukan transaksi pembelian berupa barang seperti membeli makanan di gray yang menyediakan system pembayaran melalui layanan go-pay atau pun jasa seperti pembayaran kepada driver go-jek yang tidak perlu lagi menggunakan uang tunai sehingga layanan go-pay sangat membantu dalam proses transaksi dan sangat berguna untuk menyimpan uang secara digital.
2. Berdasarkan Umur
Keragaman responden berdasarkan umur atau usia dapat ditunjukan pada tabel 5.2 berikut ini :
Tabel 5.2
Tabel 5 2 Responden Berdasarkan Umur
Umur Jumlah Presentase
20-25 tahun 36 36%
25-30 tahun 63 63%
30-35 tahun 1 1%
Total 100 100%
Sumber : Data primer
Berdasarkan karakteristik umur responden pada tabel 5.2 tersebut, menunjukkan bahwa responden yang berumur antara 20 – 25 tahun sebanyak 36 orang dengan presenatase sebesar 36%, responden yang berumur antara 25 – 30 tahun sebanyak 63 orang dengan presentase sebesar 63%, dan responden yang berumur antara 30 – 35 tahun sebanyak
1 orang dengan presentase sebesar 1%. Berdasarkan karakteristik umur responden sebagian besar responden berumur antara 25 – 30 tahun yaitu sebesar 63%. Hal tersebut dikarenakan lokasi yang menjadi studi kasus adalah Universitas Pelita Bangsa, sehingga sebagian besar umur mahasiswa yang menempu pendidikan di Universitas Pelita bangsa relatif muda.
3. Berdasarkan Pekerjaan
Keragaman responden berdasarkan jenis pekerjaan dapat ditunjukkan pada tabel 5.3 berikut ini :
Tabel 5.3
Tabel 5 3 Responden Berdasarkan Pekerjaan
Pekerjaan Jumlah Presentase
PNS 0 0%
Pegawai Swasta 81 81%
Wiraswasta 4 4%
Mahasiswa 15 15%
Total 100 100%
Sumber : Data primer
Berdasarkan karakteristik pekerjaan responden pada tabel 5.3 di atas tersebut menunjukkan bahwa responden dengan pekerjaan sebagai Pegawai Negeri Sipil (PNS) tidak ada dengan presentase sebesar 0%, pegawai swasta sebayak 81 orang dengan presentase sebesar 81%, wiraswasta sebanyak 4 orang dengan presentase sebesar 4%, dan mahasiswa sebanyak 15 orang dengan presentase sebesar 15%.
Berdasarkan karakteristik pekerjaan responden sebagian besar responden adalah pegawai swasta yaitu sebesar 81%. Hal tersebut dikarenakan lokasi yang menjadi studi kasus adalah Universitas Pelita Bangsa yang mahasiswa nya sebagian besar adalah karyawan di sebuah perusahaan yang berada di daerah Cikarang Bekasi sehingga membuat karakteristik responden pekerjaan di ungguli oleh pegawai swasta.
4. Berdasarkan Pendidikan
Keragaman responden berdasarkan pendidikan dibagi menjadi dua kategori, yakni dari Sekolah Menengah Atas (SMA) atau sederajat dan Sarjana. Jumlah responden dapat ditunjukkan pada tabel 5.4 berikut ini:
Tabel 5.4
Responden Berdasarkan Pendidikan
Pendidikan Jumlah Presentase
SMA/SMK 94 94%
Sarjana 6 6%
Total 100 100%
Sumber : Data primer
Berdasarkan tabel di atas diketahui bahwa responden pendidikan Sekolah Menengah Atas (SMA) atau sederajat sebanyak 94 orang sehingga mendapatkan presentasi sebanyak 94% dan untuk pendidikan sarjana sebanyak 6 orang sehingga memperoleh presntasi sebanyak 6%.
Berdasarkan karakteristik responden di bagian pendidikan sebagian besar responden yaitu Sekolah Menengah Atas dengan memperoleh presntase 94%. Hal tersebut dikarenakan lokasi yang menjadi studi kasus adalah
mahasisawa/i Universitas Pelita Bangsa yang sedang menempuh pendidikan menuju sarjana sehingga pada hasil responden yang dihasilkan lebih dominan pendidikan Sekolah Menengah Atas dibandingkan Sarjana.
5. Berdasarkan Penghasilan Perbulan
Keragaman responden berdasarkan penghasilan atau pendapatan per bulandapat ditunjukkan pada tabel 5.5 berikut ini:
Tabel 5.5
Responden Berdasarkan Penghasilan
Penghasilan Per bulan Jumlah Presentase
< Rp. 2.000.000 5 5%
Rp. 2.000.000 - Rp. 4.000.000 15 15%
>Rp. 4.000.000 80 80%
Total 100 100%
Sumber : Data primer
Berdasarkan karakteristik penghasilan responden pada tabel 5.4 tersebut menunjukkan bahwa, karakteristik responden dengan penghasilan per bulan antara kurang dari Rp. 2.000.000 sebanyak 5 orang dengan presentase 5 %, responden dengan penghasilan per bulan antara Rp 2.000.000 – Rp 4.000.000 sebanyak 15 orang dengan presentase 15 %, dan responden dengan penghasilan per bulan lebih dari Rp 4.000.000 sebanyak 80 responden dengan presentase 80 %. Sebagian besar responden berpenghasilan lebih dari Rp. 4.000.000 yaitu sebesar 80%. Karena lokasi yang menjadi studi kasus berada di Universitas Pelita bangsa dan sebagian besar mahasiswa yang menempu pendidikan di Universitas Pelita Bangsa
adalah pekerja sebagai karyawan di sebuah perusahaan yang berada di Cikarang Bekasi. Untuk Upah Minimum Provinsi (UMR) diwilayah Cikarang-Bekasi sekitar Rp. 4.000.000, sehingga respoden sebagian besar adalah Pegawai swasta yang berpenghasilan perbulan sebesar > Rp.
4.000.000.
5.2 Analisis data
Hasil penelitian yang akan dibahas di bawah ini dilakukan dengan menggunakan program SPSS versi 22.0, yang dapat dijelaskan sebagai berikut :
5.2.1 Uji Validitas
Uji validitas dilakukan dengan membandingkan antara rhitung dan rtabel dari korelasi Product Moment (Person). Dalam uji validitas ini, suatu pernyataan dikatakan valid apabila rhitung lebih besar dari rtabel. Cara untuk menentukan rtabel dilakukan dengan table r product moment yaitu menentukan alpha =0.05 kemudian sampel 100 orang, dengan rumus df (degree of freedom)=n-2, berarti df =100-2 =98. Dengan demikian rtabel 98 dengan α = 5% adalah 0.196. maka hasil uji validitas dapat disajikan sebagai berikut
Tabel 5.6
Hasil Uji Validasi Variabel Kemudahan
Dari hasil pengujian diatas menunjukan nilai rhitung > rtabel pada semua butir pernyataan. Maka intrumen penelitian pada variable X1 dinyatakan valid.
Tabel 5.7
Hasil Uji Validitas Variabel Kemanfaatan
Dari hasil pengujian diatas menunjukan nilai rhitung > rtabel pada semua butir pernyataan. Maka intrumen penelitian pada variable X2 dinyatakan valid.
Tabel 5.8
Hasil Uji Validitas Variabel Minat Konsumen
Dari hasil pengujian diatas menunjukan nilai rhitung > rtabel pada semua butir pernyataan. Maka intrumen penelitian pada variable Y dinyatakan valid.
5.2.2 Uji Reabilitas
Uji realibilitas yang digunakan dalam penelitian ini adalah teknik analisis Crombach alpha. Uji reabilitas dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui konsistensi dari intrumen sebagai alat ukur, sehingga hasil suatu pengukuran dapat dipercaya. Pernyataan ysng telah dinyatakan valid dalam uji validitas maka akan ditentukan reabilitasnya (Ghozali,2012 dalam Ayuningtyas). Suatu variable dikatakan realibel apabila :
Hasil α > 0.06 = Reabel Hasil α < 0.06 = Tidak reabel
Tabel 5.9
Hasil Statis Reliabel Variabel Kemudahan
Sumber: Data penelitian yang diolah, 2019
Uji reliabilitas dilakukan dengan metode Cronbach’s Alpha dari data item yang telah valid. Reliabilitas terpenuhi manakala nilai Cronbach’s Alpha > 0,6. Uji reliabilitas variabel Persepsi Kemudahan dilakukan terhadap 7 item pernyataan yang telah valid. Karena hasil uji mendapatkan nilai Cronbach’s Alpha lebih besar dari nilai kritis (0.876
> 0.6) maka variable Persepsi Kemudahan yang diukur menggunakan 7 item pernyataan telah reliabel.
Tabel 5.10
Hasil Statis Reliabel Variabel Kemanfaatan
Sumber: Data penelitian yang diolah, 2019
Uji reliabilitas dilakukan dengan metode Cronbach’s Alpha dari data item yang telah valid. Reliabilitas terpenuhi manakala nilai Cronbach’s Alpha > 0,6. Uji reliabilitas variabel Persepsi Kemudahan dilakukan terhadap 6 item pernyataan yang telah valid. Karena hasil uji mendapatkan nilai Cronbach’s Alpha lebih besar dari nilai kritis (0.768
> 0.6) maka variable Persepsi Kemudahan yang diukur menggunakan 6 item pernyataan telah reliabel.
Tabel 5.11
Hasil Statis Reliabel Variabel Minat Konsumen
Sumber: Data penelitian yang diolah, 2019
Uji reliabilitas dilakukan dengan metode Cronbach’s Alpha dari data item yang telah valid. Reliabilitas terpenuhi manakala nilai Cronbach’s Alpha > 0,6. Uji reliabilitas variabel Persepsi Kemudahan
dilakukan terhadap 7 item pernyataan yang telah valid. Karena hasil uji mendapatkan nilai Cronbach’s Alpha lebih besar dari nilai kritis (0.719
> 0.6) maka variable Persepsi Kemudahan yang diukur menggunakan 7 item pernyataan telah reliabel.
5.2.3 Uji Asumsi Klasik 5.2.3.1 Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel terkait dan variabel bebas memilik distribusi normal. Uji normalitas dapat dilakukan dengan dua cara yang biasa digunakan untuk menguji normalitas pada model regresi secara kuantitatif dengan menggunakan analisis grafik (normal P-Plot) regresi dan one uji sampel Kolmogrov-Smirnov. Untuk uji menggunakan analisi grafik (normal P-Plot) dapat dilihat apabila titik titik meyebar disekiatar garis dan mengikuti garis diagonal, maka nilai residual tersebut normal.
Gambar 5.1
Gambar 5 1Hasil Pengujian Normalitas Metode P-Plot
Berdasarakan charts diatas, terlihat titik-titik pada grafik P-Plot mengikuti dan mendekati garis diagonal, sehingga dapat disimpulkan bahwa model regresi memenusi asumsi normalitas.
Selain dengan menggunakan analisi grafik (P-Plot) untuk memastikan nilai residual terdistribusi normal atau tidak, maka dilakukan pengujian normalitas dengan metode one sample kologrov-Smirnov. Suatu persamaan regersi dikatakan lolos normalitas apabila nilai signifikan uji kolmorov-Smrinov lebih besar dari 0,05.
Berikut adalah hasil pengujian one sample kolmogrov-Smirnov dapat diliat dalam tabel dibawah ini :
Tabel 5.12
Hasil Statis Normalitas Metode Kolmogorov-Smirnov
Sumber: Data penelitian yang diolah, 2019
Berdasarkan hasil pengujian menggunakan metode one sample Kolmogrov-Smirnov, terlihat nilai signifikasi 0,082 dan
> dari 0,05. Sehingga dapat disimpulkan nilai residual terdistribusi normal.
5.2.3.2 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditumukan adanya korelasi (hubungan kuat) antara variabel bebas atau variabel independent. Dasar pengambilan keputusan pada uji multikolineritas adalah dengan melihat nilai tolerance dan VIF (Variance Inflation
Factor). Untuk melihat nilai tolerance adalah apabila nilai tolerance > 0.10 maka tidak terjadi multikolonieritas sedangkan apabila nilai tolerance < 0.10 maka terjadi mutikolineritas.
Hasil pengujian multikolonieritas dapat dilihat di tabel berikut :
Tabel 5.13
Hasil Pengujian Multikolonieritas
Berdasarkan hasil pengujuin pada tabel 5.13, dapat dilihat tabel tersebut diperoleh masing-masing variabel independen memiliki nilai Tolerance = 0.374 dan VIF 2,675.
Karena nilai Tolerance leih besar daripada persyaratan minimal (0,374 > 0.10) dan nilai VIF lebih rendah dari persyaratan maksimal (2,675 < 10) maka dapat disimpulkan bahwa analisis regresi linier ganda tidak memiliki masalah multikolinieritas (model yang dikembangkan sudah tepat).
5.2.3.3 Uji Heterokedastisitas
Uji heteriskedastisitas digunakan untuk menguji apakah dalam model regresi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Bilamana hasil signifikan lebih dari 0.05 maka tidak mengalami gejala heteroskedastisitas.
Berikut hasil pengujian heteroskodastisitas dapat dilihat di tabel dibawah ini :
Tabel 5.14
Hasil Pengujian Heterokedastisitas Glejser
Berdasarkan hasil pengujian heterokedastisitas di tabel 5.14, dapat dilihat bahawa nilai signifikasi pada masing masing variabel > 0,05. Sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi hubungan heterokedastisitas pada variabel bebas.
Selain dengan menggunakan uji heterokedastistas glejser untuk memastikan apakah tidak terjadi masalah heteroskedastisitas menggunakan uji heterokedastistas Scatterplot. Apabila grafik plot tersebut tersebut menyebar
tidak membentuk pola tertentu dengan jelas maka akan terjadi heterokedastisitas.
Gambar 5.2
Gambar 5 2 Hasil Pengujian Heterokedastisitas Scatterplot
Sumber: Data penelitian yang diolah, 2019
Berdasarkan hasil pengujian pada gambar 5.2 diatas, dapat dilihat bahwa titik menyabar di atas dan dibawah atau disekitar angka nol. Titik titik tidak hanya berkumpul diatas saja(menyebar). Sehingga dapat disimpulkan bahwa ciri ciri di dalam gambar tersebut tidak terjadi masalah heteroskedastisitas.
5.2.4 Koefisien Determinasi
Koefisien deterninasi digunakan untuk mengatahui seberapa besar pengeruh variabel variabel bebas terhadap variabel terikatnya. Nilai
koefisien determinasi untuk variabel bebas dapat dilihat pada tabel berikut ini :
Tabel 5.15
Hasil Pengujian Uji Koefisien Determinasi
Model Summary
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1 .527a .278 .263 2.35514
Sumber: Data penelitian yang diolah, 2019
Kelayakan model dalam menunjukkan pengaruh Persepsi Kemudahan dan Persepsi Kemanfaatan terhadap Minat Konsumen ditunjukkan oleh nilai koefisien determinasi ganda R Square = 0.263 dengan nilai sig F = 0.000. Hipotesis statistik yang diajukan adalah sebagai berikut:
Ho : = 0 : tidak layak Ha : ≠ 0 : layak
Adjusted R Square 0.263 memiliki nilai probabilitas F hitung sebesar 0.000. Karena ≠ 0 dan probabilitas F hitung lebih kecil daripada taraf uji penelitian (Sig F < atau 0.000 < 0.05), maka Ho ditolak dan Ha diterima yang berarti model persamaan regresi ganda pengaruh Persepsi Kemudahan (X1) dan Persepsi Kemanfaatan (X2) terhadap Minat Konsumen (Y) adalah layak. Signifikansi hasil pengujian menunjukkan bahwa model penelitian ini diterima dan layak untuk menunjukkan pengaruh Persepsi Kemudahan dan Persepsi
Kemanfaatan terhadap Minat Konsumen dimana model persamaan hasil penelitian mampu menjelaskan 26.3% variasi Minat KOnsumen (Y) karena adanya masukan faktor Persepsi Kemudahan (X1) dan Persepsi Kemanfaatan (X2).
5.2.5 Analisis Regresi Linier Ganda
Analisis regresi linier ganda menghasilkan tabel koefisien yang menunjukkan pengaruh Persepsi Kemudahan dan Persepsi Kemanfaatan terhadap Minat Konsumen yaitu sebagai berikut:
Tabel 5.16
Hasil Pengujian Regersi Linier Berganda
Dari tabel di atas dapat disusun model persamaan regresi linier ganda berdasar kolom B. Model persamaan regresi linier ganda hasil penelitian adalah sebagai berikut:
Ŷ = 15.581 + 0.417X1 + (-0.012)X2
Model persamaan regresi linier ganda hasil analisis tersebut dapat diartikan sebagai berikut:
1. Nilai konstanta sebesar a = 15.581, artinya bahwa jika X1dan X2 tidak ada maka Y akan bernilai negatif.