METODE PENELITIAN
10. Teknik Analisis Data
Analisis data merupakan kegiatan setelah data dari seluruh responden terkumpul. Kegiatan dalam analisis data adalah mengelompokkan data berdasarkan variabel dan jenis responden, menyajikan data dari setiap variabel yang diteliti, melakukan perhitungan untuk menjawab rumusan masalah dan melakukan perhitungan untuk menguji hipotesis yang telah diajukan (Sugiyono, 2014:206).
64
Analisis data yang dilakukan dalam penelitian ini dengan bantuan program Excel 2016 dan IBM SPSS Statistic 25 sebagai alat untuk mengukur regresi model yang telah dirumuskan.
1. Analisis Deskriptif
Analisis deskriptif adalah statistik yang digunakan untuk menganalisis data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum atau generalisasi (Sugiyono, 2014:206).
2. Uji Asumsi Klasik a. Uji Normalitas
Menurut Ghozali (2011:160-165) uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah di dalam model regresi variabel independen dan variabel dependen diantara keduanya mempunyai distribusi yang normal atau tidak. Model regresi yang baik harus memiliki distribusi normal atau mendekati normal. Uji normalitas dalam penelitian ini menggunakan uji One Sample Kolmogorov-Smirnov (K-S). Kriteria uji normalitas dalam penelitian ini sebagai berikut:
1) Nilai Asymp. Sig. (2-tailed) > 0,05 maka data berdistribusi normal.
2) Nilai Asymp. Sig. (2-tailed) < 0,05 maka data tidak berdistribusi normal.
65 b. Uji Multikolineritas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas, regresi yang baik memiliki syarat tidak ada multikolinearitas dalam penelitian ini sebagai berikut:
1) Jika tolerance value atau VIF > 10, maka terjadi gejala multikolinearitas di antara variabel bebas.
2) Jika tolerance value atau VIF < 10, maka tidak terjadi gejala multikolinearitas di antara variabel bebas.
c. Uji Heteroskedastisitas
Uji ini bertujuan untuk mengetahui ada atau tidaknya penyimpangan asumsi klasik heteroskedasitas yaitu adanya ketidaksamaan varian dari residual untuk semua pengamatan pada model regresi. Salah satu cara untuk mengetahui ada tidaknya heteroskesdatisitas dalam suatu model Regresi Linier Berganda adalah dengan melihat grafik scatterplot atau nilai prediksi variabel terikat yaitu SRESID dengan residual error yaitu ZPRED. Jika tidak ada pola tertentu dan tidak menyebar di atas dan di bawah angka nol pada sumbu y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
Model yang baik adalah yang tidak terjadi heteroskedastisitas (Ghozali, 2016:134). Dasar pengambilan keputusan uji heteroskedastisitas adalah (Ghozali, 2009):
66
a) Jika ada pola tertentu, seperti titik yang ada membentuk pola tertentu teratur (bergelombang, melebur kemudian menyempit), maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas.
b) Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
d. Uji Linearitas
Menurut Prayitno (2010:73) uji linearitas bertujuan untuk mengetahui hubungan yang linear atau tidak secara signifikan variabel penelitian.
Uji ini digunakan sebagai persyaratan dalam analisis korelasi atau regresi linear.
Dasar pengambilan keputusan uji linearitas:
a) Jika nilai Sig. linearity > 0.05 maka terdapat hubungan yang linear antara variabel bebas dengan variabel terikat.
b) Jika Sig. linearity < 0.05 maka tidak terdapat hubungan yang linear antara variabel bebas dengan variabel terikat.
3. Analisis Regresi Linier Berganda
Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode analisis Regresi Linier Berganda. Pengujian regresi dilakukan pada variabel yang memiliki distribusi normal, sehingga jika asumsi ini menyimpang dari distribusi normal maka dapat menyebabkan uji statistic
67
menjadi tidak valid (Ghozali, 2011:122). Dalam penelitian ini penulis menggunakan analisis Regresi Linier Berganda, modelnya dirumuskan sebagai berikut:
Y = a + b1X1 + b2X2 + b3X3 + e Keterangan:
Y = Variabel dependen atau yang dipengaruhi (Keputusan Pembelian) X1 = Harga
X2 = Kualitas Produk X3 = Citra Merek
b1 = koefisien regresi harga
b2 = koefisien regresi kualitas produk b3 = koefisien regresi citra merek e = eror
4. Pengujian Hipotesis
a. Pengujian Hipotesis dengan Uji F
Menurut Wiratna (2015:67) Uji F adalah pengujian signifikansi persamaan yang digunakan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh variabel independent secara bersama-sama terhadap variabel dependent.
Uji F dilakukan untuk melihat pengaruh seluruh variabel independent
68
(harga, kualitas produk, dan citra merek) secara bersama-sama (simultan) terhadap variabel dependent (keputusan pembelian).
Langkah-langkah menggunakan uji F adalah sebagai berikut:
1) Hipotesis Penelitian
Ho = Harga, kualitas produk dan citra merek secara bersama-sama tidak berpengaruh terhadap keputusan pembelian.
HA = Harga, kualitas produk dan citra merek secara bersama-sama berpengaruh terhadap keputusan pembelian.
2) Tingkat signifikansi (α) = 5%
3) Menentukan F hitung
Freg = 𝑅
2 (𝑛−𝑚−1) 𝑚 (1−𝑅2)
Keterangan:
n = ukuran sampel m = banyaknya predictor R2 = koefisien determinasi
4) Menentukan kriteria penerimaan atau penolakan hipotesis HO
ditolak dan HA diterima, jika probability value (sig) ≤ α atau Fhitung
> Ftabel.
69
Ho diterima dan HA ditolak, jika probability value (sig) > α atau Fhitung < Ftabel.
5) Kesimpulan
a) Ho ditolak dan HA diterima, artinya harga, kualitas produk dan citra merek secara simultan berpengaruh signifikan terhadap keputusan pembelian.
b) Ho diterima dan HA ditolak, artinya harga, kualitas produk dan citra merek secara simultan tidak berpengaruh signifikan terhadap keputusan pembelian.
b. Pengujian Hipotesis dengan Uji t
Ghozali (2011:98) menyatakan bahwa uji t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel penjelas atau independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen. Untuk menguji regresi secara parsial (individual) dan untuk mengetahui apakah secara parsial terdapat pengaruh yang signifikan variabel independen terhadap variabel dependen maka diperlukan uji t.
Langkah-langkah menggunakan uji t adalah sebagai berikut:
1) Merumuskan hipotesis
Ho = Harga, kualitas produk dan citra merek secara parsial tidak berpengaruh terhadap keputusan pembelian.
70
HA = Harga, kualitas produk dan citra merek secara parsial berpengaruh terhadap keputusan pembelian
2) Menentukan tingkat signifikansi (α) = 5%
3) Menentukan thitung
thitung = 𝑏1
𝑠𝑏1
Keterangan:
b1 = Koefisien regresi variabel sb2 = Standar eror variabel i
4) Menentukan kriteria penerimaan atau penolakan hipotesis Ho ditolak dan HA diterima, jika probability value (sig) ≤ α atau Fhitung > Ftabel
Ho diterima dan HA ditolak, jika probability value (sig) > α atau Fhitung ≤Ftabel.
5) Menarik kesimpulan
a) Ho ditolak dan HA diterima, artinya harga berpengaruh secara parsial terhadap keputusan pembelian.
Ho diterima dan HA ditolak, artinya harga tidak berpengaruh secara parsial terhadap keputusan pembelian.
b) Ho ditolak dan HA diterima, artinya kualitas produk berpengaruh secara parsial terhadap keputusan pembelian.
71
Ho diterima dan HA ditolak, artinya kualitas produk tidak berpengaruh secara parsial terhadap keputusan pembelian.
c) Ho ditolak dan HA diterima, artinya citra merek berpengaruh secara parsial terhadap keputusan pembelian.
Ho diterima dan HA ditolak, artinya citra merek tidak berpengaruh secara parsial terhadap keputusan pembelian.
c. Koefisien Determinasi
Menurut Ghozali (2011:97) koefisien determinasi merupakan alat untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai koefisien determinasi adalah antara nol atau satu. Nilai koefisien determinasi yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi dependen sangat terbatas. Dan sebaliknya jika nilai yang mendekati 1 berarti variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variabel dependen. Koefisien determinasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah Adjusted R Square.
72
73 BAB IV
GAMBARAN UMUM PERUSAHAAN
