BAB II KAJIAN PUSTAKA
METODE PENELITIAN
K. Teknik Analisis Data
Keterangan: r11 = Reliabilitas
= rxy yang telah disebutkan sebagai indeks korelasi antara dua belahan instrumen.
Kriteria keputusan reliabel tidaknya kuesioner dinyatakan apabila rhitung > rtabel (r0 > r1) dapat dinyatakan reliabel. Pengujian juga dapat dilakukan dengan menggunakan program SPSS for window.
K. Teknik Analisis Data
1. Analisis Regresi Berganda
Faktor-faktor seperti harga, produk, pelayanan, lokasi, keamanan, kenyamanan, promosi yang dapat mempengaruhi keputusan konsumen untuk membeli ulang ini dapat dihitung menggunakan alat analisis Regresi. Pertimbangan penulis menggunakan alat analisis Regresi karena walaupun sifat asli data ordinal (persepsi) tetapi setelah dianalisis
diasumsikan data menjadi interval (tingkatan). Model Persamaan Regresi Linier Berganda menurut Djarwanto Ps dan Pangestu Subagyo (2000 : 309) adalah sebagai berikut:
Y = a + b1 X1 + b2 X2 + b3 X3 + b4 X4 + b5 X5 + b6 X 6 + b7 X7 + e Dimana: a = Konstanta
b0
= Koefisien Regresi variable independen. Y = Keputusan Konsumen utuk melakukan pembelian ulang X1= Harga X2= Produk X3= Pelayanan X4= Lokasi X5= Keamanan X6= Kenyamanan X7= Promosi
e = Suatu kesalahan berdistribusi normal dengan rata-rata 0, untuk tujuan perhitungan e diasumsikan 0.
2.Uji Asumsi Klasik: a. Uji Normalitas
Dilakukan untuk mengetahui apakah sebuah model regresi, variabel, independen dan dependen, keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak. Untuk mengetahuinya digunakan uji Kolmongorov-Smirnov, pedoman pengambilan keputusan dalam uji normalitas yaitu, bila nilai
Sig atau signifikan lebih besar daripada 0,05 maka distribusi adalah normalitas (simetris).
b. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas digunakan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi terjadi ketidaksamaan varian dan residual suatu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varian dari residual suatu pengamatan kepengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika varian berbeda disebut heteroskedastisitas (Ghozali, 2001: 69) Model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas dapat diketahui dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot antara Z
prediction (*ZPRED) yang merupakan variabel bebas (sumbu X = Y
hasil prediksi) dan nilai residualnya (*SRESID) merupakan variabel terikat (sumbu Y = Y prediksi – Y riil). Dasar analisis dari uji heteroskedastisitas melalui grafik plot adalah sebagai berikut:
1) Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur (bergelombang, melebar, kemudian menyempit), maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas. 2) Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di
c. Uji Multikolinieritas
Uji multikolonieritas dimaksudkan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adannya korelasi antara variabel bebas atau independent (Ghozali, 2001: 57). Apabila terjadi korelasi antara variabel bebas, maka terdapat problem multikolinieritas (multiko) pada model regresi tersebut. Deteksi adanya multikolineriaritas, besaran VIF (Variance Inflation Faktor) dan Tolerance. Model regresi yang bebas multikolinearitas adalah:
1. Mempunyai nilai VIF disekitar angka 1. 2. Mempunyai angka tolerance mendekati 1. 3. Besaran kolerasi antar variabel independen.
Pedoman suatu model regresi yang bebas multikolinieritas adalah koefisien korelasi antar variabel independent haruslah lemah dibawah 0,05. Jika korelasi kuat maka terjadi problem multiko (Santoso, 2004: 207).
3. Uji Hipotesis a. Uji Global (Uji F)
Uji F dimaksudkan untuk melihat kemampuan menyeluruh dari harga (X1), produk (X2), pelayanan (X3), lokasi (X4), keamanan (X5), kenyamanan (X6), promosi (X7), untuk dapat atau mampu menjelaskan tingkah laku atau keragaman variabel tidak bebas dalam hal ini niat pembelian ulang (Y). Uji global juga dimaksudkan untuk mengetahui
apakah semua variabel bebas memiliki koefisien regresi sama dengan nol.
Untuk melakukan pengujian secara global, maka ada beberapa langkah yang diperlukan yaitu :
1) Menyusun hipotesis
Hipotesis yang ingin diuji adalah kemampuan variabel bebas menjelaskan tingkah laku variabel tidak bebas, apabila variabel bebas tidak dapat mempengaruhi, variabel bebas dapat dianggap nilai koefisien regresinya sama dengan nol, sehingga berapapun nilai variabel bebas tidak akan berpengaruh terhadap variabel bebas.
Dalam menyusun hipotesis selalu ada hipotesis nol dan hipotesis alternatif. Untuk hipotesis nol selalu mengandung unsur kesamaan, maka dapat dirumuskan hipotesis nol adalah koefisien regresi sama dengan nol. Untuk hipotesis alternatifnya adalah koefisien regresi tidak sama dengan nol. Hipotesisnya dirumuskan sebagai berikut : H0 : b1 ; b2 ; b3 ; b4 = 0 artinya harga, produk, pelayanan, lokasi, keamanan, kenyamanan, dan promosi secara bersama-sama tidak berpengaruh terhadap keputusan pembelian ulang
Ha : b1 ; b2 ; b3 ; b4 minimal salah satu 0 artinya harga, produk, pelayanan, lokasi, keamanan, kenyamanan, dan promosi secara bersama-sama berpengaruh terhadap keputusan pembelian ulang
2) Menentukan daerah keputusan hipotesis.
Untuk uji ini digunakan tabel F. Untuk mencari nilai F-tabel perlu diketahui derajat bebas pembilang pada kolom, derajat bebas penyebut pada baris dan taraf nyata. Umumnya ada dua taraf nyata yang dipakai yaitu 1 % dan 5%. Untuk ilmu pasti lebih baik digunakan 1% sedang ilmu sosial dapat digunakan 5%. Untuk derajat pembilang digunakan nilai k-1 yaitu jumlah variabel dikurang 1. untuk derajat penyebut digunakan n-k, yaitu jumlah sampel dikurangi dengan jumlah variabel.
3) Menentukan nilai F-hitung
Nilai F-hitung ditentukan dengan rumus sebagai berikut : F =
Dimana :
F = Nilai F-hitung
R2 = Nilai koefisien korelasi k = jumlah variabel n = jumlah sampel 4) Menentukan daerah keputusan.
Menentukan wilayah H0 dan Ha serta membandingkan dengan nilai F-hitung untuk mengetahui apakah menerima H0 atau menerima Ha.
5) Memutuskan Hipotesis
Untuk memutuskan hipotesis apakah menerima atau menolak H0, maka :
a) Nilai F-hitung ≥ F-tabel pada α 0,05 atau F-hitung pada
p-value≤ 0,05 maka H0 ditolak dan Ha diterima.
b) Nilai F-hitung < F-tabel pada α 0,05 atau F-hitung pada p-value > 0,05 maka H0 diterima dan Ha ditolak.
4. Uji signifikan Parsial atau Individual (uji-t)
Uji signifikansi parsial atau individual adalah untuk menguji apakah suatu variabel bebas berpengaruh atau tidak berpengaruh terhadap variabel tidak bebas.
Untuk mengetahui apakah suatu variabel secara parsial berpengaruh nyata atau tidak, digunakan uji-t. Untuk melakukan uji-t ada bebarapa langkah yang diperlukan, yaitu :
a. Menentukan hipotesis
Variabel bebas berpengaruh tidak nyata apabila nilai koefisiennya sama dengan nol, sedangkan variabel bebas akan berpengaruh nyata apabila nilai koefisiennya tidak sama dengan nol. Hipotesis selengkapnya adalah sebagai berikut :
1) H0 : b1 ; b2 ; b3 ; b4 = 0 artinya harga, produk, pelayanan, lokasi, keamanan, kenyamanan, dan promosi secara tidak berpengaruh terhadap keputusan pembelian ulang
2) Ha : b1 ; b2 ; b3 ; b4 0 artinya harga, produk, pelayanan, lokasi, keamanan, kenyamanan, dan promosi secara berpengaruh terhadap keputusan pembelian ulang.
b. Menentukan daerah kritis
Daerah kritis ditentukan oleh nilai t-tabel dengan derajat bebas yaitu n-k, dan taraf nyata α 5%.
c. Menentukan nilai t-hitung
Nilai t-hitung untuk koefisien b1, b2 , b3 dan b4 dapat dirumuskan sebagai berikut :
t-hitung =
d. Menentukan daerah keputusan
Daerah keputusan untuk menerima H0 atau menolak H0 dengan derajat bebas yaitu n-k, dengan taraf nyata 5%.
e. Memutuskan hipotesis.
1. t-hitung ≥ t-tabel pada α 0,05 atau t-hitung pada p-value ≤ 0,05 maka H0 menolak dan menerima Ha.
2. t-hitung < t-tabel pada α 0,05 atau t-hitung pada p-value > 0,05
BAB IV