METODE PENELITIAN A. Jenis Penelitian
C. Waktu dan Lokasi Penelitian
10. Teknik Analisis Data
Semua uji asumsi klasik maupun hipotesis akan dilakukan pada masing-masing kelompok konsumen yaitu pada produk dengan tingkat keterlibatan tinggi dan rendah. Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut.
a. Uji Asumsi Klasik
Sebelum melakukan analisis regresi, agar mendapatkan data secara efisien dan tidak bias, maka dilakukan pengujian asumsi klasik yang harus dipenuhi, yaitu:
1) Uji Normalitas
Bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Seperti diketahui bahwa uji t dan uji F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal. Kalau asumsi ini dilanggar maka uji statistik menjadi tidak valid (Sugiyono 2009:251). Persamaan regresi dikatakan baik jika mempunyai data variabel bebas dan data variabel terikat berdistribusi mendekati normal atau normal sama sekali.
2) Uji Multikolinearitas
Bertujuan menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas. Regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi antar variabel bebas. Dalam penelitian ini, untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolinearitas di dalam model regresi digunakan matrik korelasi variabel-variabel bebas dan melihat nilai tolerance dan Varian Inflation Factor (VIF).
Dikatakan terjadi multikolinieritas, jika koefisien korelasi antar variabel bebas lebih besar dari 0,50 (pendapat lain : 0,60 dan 0,90). Dikatakan tidak terjadi multikolinieritas jika koefisien korelasi antar variabel bebas lebih kecil atau sama dengan 0,50 (r ≤ 0,50).
Nilai tolerance dan variance inflation factor (VIF) dapat dicari dengan menggabungkan kedua nilai tersebut sebagai berikut:
(1) Besar nilai tolerance(α) : α = 1/VIF
(2) Besar nilai variance inflation factor (VIF) : VIF = 1/α
Dalam banyak penelitian menyebutkan bahwa variabel bebas tidak terjadi multikolinier jika nilai VIF ≤ 5.
3) Uji Heteroskedastisitas
Uji heterokedastisitas adalah untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain. Model regresi yang baik adalah yang hohkedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas (Sugiyono 2009:273).
Analisis uji asumsi heteroskedastisitas hasil output SPSS melalui grafik scatterplot antara Z prediction (ZPRED) yang mempunyai variabel bebas (sumbu X = Y hasil prediksi) dan nilai residualnya (SREID) merupakan variabel terikat (sumbu Y = Y prediksi – Y riil). Heteroskedastisitas terjadi jika pada scatterplot titik-titiknya mepunyai pola yang teratur baik menyempit, melebar maupun bergelombang-gelombang.
b. Analisis Regresi Berganda
Analisis regresi berganda adalah suatu teknik ketergantungan. Variabel yang akan diteliti dibagi dalam variabel dependen atau terikat (Y) dan variabel independen atau bebas (X). Persamaan regresi berganda adalah sebagai berikut:
Y = + b1X1 + b2X2 + e Keterangan:
Y = Keputusan pembelian konsumen
X1 = Variabel bebas yaitu atribut produk
b1,b2 = Koefisien regresi
= Konstanta
e = Error
c. Uji t
Dalam penelitian ini digunakan uji t untuk menguji pengaruh atribut produk(X1) dan komunikasi pemasaran (X2) terhadap keputusan pembelian (Y).
Perumusan hipotesis adalah sebagai berikut :
H0.1 : b1 ≤ 0, Variabel Atribut Produk tidak berpengaruh positif terhadap keputusan pembelian konsumen pada produk dengan tingkat keterlibatan tinggi.
H .1 : b1 > 0, Variabel Atribut Produk berpengaruh positif terhadap keputusan pembelian konsumen pada produk dengan tingkat keterlibatan tinggi.
H0.2 : b1 ≤ 0, Variabel Atribut Produk tidak berpengaruh positif terhadap keputusan pembelian pada produk dengan tingkat keterlibatan rendah.
H .2 : b1 > 0, Variabel Atribut Produk berpengaruh positif terhadap keputusan pembelian konsumen pada produk dengan tingkat keterlibatan rendah.
H0.3 : b2 ≤ 0, Variabel Komunikasi Pemasaran tidak berpengaruh positif terhadap keputusan pembelian pada produk dengan tingkat keterlibatan tinggi.
H .3 : b2 > 0, Variabel Komunikasi Pemasaran berpengaruh positif terhadap keputusan pembelian pada produk dengan tingkat keterlibatan tinggi.
H .4 : b2 ≤ 0, Variabel Komunikasi Pemasaran tidak berpengaruh positif terhadap keputusan pembelian pada produk dengan tingkat keterlibatan rendah.
H .4 : b2 > 0, Variabel Komunikasi Pemasaran berpengaruh positif terhadap keputusan pembelian pada produk dengan tingkat keterlibatan rendah.
Nilai kristis dalam hal pengujian hipotesis terhadap koefisien regresi dapat ditentukan dengan tabel distribusi normal dengan memperhatikan tingkat signifikan (α). Dipilih level of significance(α) = 5% artinya taraf kesalahan atau taraf kekeliruan hanya 5% saja. Untuk menentukan nilai t hitung masing-masing koefisien regresi dapat digunakan rumus sebagai berikut:
Keterangan :
t = distribusi t dengan derajat kebebaasan sebesar n-k
b = koefisien regresi sampel
β = koefisien regresi populasi
Dalam uji signifikansi ini apabila nilai t hitung ≤ t tabel dengan taraf signifikansi (α) 5%, maka H0 diterima dan Hα ditolak, artinya variabel atribut produk dan komunikasi pemasaran secara sendiri-sendiri tidak berpengaruh positif terhadap keputusan pembelian konsumen. Namun jika thitung> ttabeldengan taraf signifikansi (α) 5%, maka H0 ditolak dan Hα diterima. Artinya variabel atribut produk dan komunikasi pemasaran secara sendiri-sendiri berpengaruh positif terhadap keputusan pembelian konsumen.
d. Uji F
Dalam penelitian ini uji F digunakan untuk menguji pengaruh variabel-variabel independen yaitu atribut produk (X1) dan komunikasi pemasaran (X2) secara bersama-sama (simultan) terhadap variabel dependen yaitu keputusan pembelian (Y) baik pada produk dengan tingkat keterlibatan tinggi dan rendah. Perumusan hipotesis adalah sebagai berikut:
H0.1 : b1, b2 = 0, maka variabel atribut produk dan komunikasi pemasaran tidak berpengaruh secara bersama-sama terhadap keputusan pembelian konsumen baik pada low involvement product.
H1 : minimal salah satu bi ≠ 0 (i = 1, 2) , maka variabel atribut produk dan komunikasi pemasaran berpengaruh secara bersama-sama terhadap keputusan pembelian konsumen baik pada low involvement product.
H0.3 : minimal salah satu bi ≠ 0 (i = 1, 2), maka variabel atribut produk dan komunikasi pemasaran tidak berpengaruh secara bersama-sama terhadap keputusan pembelian konsumen baik pada high involvement product.
H3 : minimal salah satu bi > 0 (i = 1,2) , maka variabel atribut produk dan komunikasi pemasaran berpengaruh secara bersama-sama terhadap keputusan pembelian konsumen baik pada high involvement product.
maka digunakan uji F dengan rumus sebagai berikut:
Dengan keterangan:
F = Harga F baris yang dicari
R = Koefisien korelasi
k = Jumlah variabel bebasdan variable terikat
n = Banyaknya sampel
Dalam uji signifikansi ini apabila nilai F hitung> F tabel dengan taraf signifikansi (α) 5%, maka H0 ditolak dan Hα diterima. Artinya variabel kualitas produk, desain produk, promosi melalui media elektronik dan acara secara bersama-sama berpengaruh terhadap keputusan pembelian konsumen. Namun jika F hitung ≤ F tabel dengan taraf
signifikansi (α) 5%, maka H0 diterima dan Hα ditolak. Artinya variabel kualitas produk, desain produk, promosi melalui media elektronik dan acara tidak berpengaruh terhadap keputusan pembelian konsumen.
e. Koefisien Determinasi (R2)
Koefisien determinasi digunakan untuk mengetahui besarnya persentase sumbangan pengaruh variabel bebas atribut produk dan komunikasi pemasaran secara serentak terhadap variabel terikat keputusan pembelian konsumen. Jika koefisien determinasi 0 berarti variabel independen sama sekali tidak berpengaruh terhadap variabel dependen. Apabila koefisien determinasi semakin mendekati 1, maka dapat dikatakan bahwa variabel independen secara bersama-sama semakin memberikan sumbangan pengaruh terhadap variabel dependen.
65 BAB IV
GAMBARAN UMUM SUBJEK PENELITIAN