BAB V ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN
C. Uji Asumsi Klasik
Uji ini digunakan untuk mengetahui apakah data berdistribusi normal atau tidak. Dalam persoalan normalitas ini akan digunakan uji one sampel kolmogorof-smirnov. Dengan menggunakan taraf signifikansi 0,05, dengan asumsi jika signifikansinya > 0,05 maka semua data berdistribusi normal.
Tabel V.12 Hasil Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 100 Normal Parametersa, b Mean ,0000000 Std. Deviation 2,54429919 Most Extreme Absolute ,056 Differences Positive ,044 Negative -,056 Kolmogoro v-Smirnov Z ,563 Asymp. Sig. (2-tailed) ,909 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Dari data pada tabel, berdasarkan hasil uji normalitas diketahui nilai signifikansi 0,909 > 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa semua data berdistribusi normal.
b. Uji Heterokedastisitas
Uji heterokedastisitas digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya penyimpangan asumsi klasik heterokedastisitas, yaitu adanya ketidaksamaan varian dari residual untuk semua pengamatan pada model regresi. Jika nilai signifikansi > 0,05 maka tidak terjadi masalah heterokedastisitas, sebaliknya jika nilai signifikansi < 0,05 maka terjadi heterokedastisitas (Wiyono, 2011:160).
Tabel V.13 Hasil Uji Heterokedastisitas
Unstandardized Standardized
Coefficients Coefficients
Model B Std. Error Beta T Sig.
(Constant) .707 1,036 ,682 ,497
Brosur .045 ,029 ,155 1,544 ,126
Youtube .005 ,037 ,014 ,135 ,893
a. Dependent Variable: RES2
Sumber : Data primer, 2018
Berdasarkan hasil tabel V.13, didapat nilai signifikansi iklan melalui brosur sebesar 0,126 > 0,05 dan nilai signifikansi WOM melalui youtube sebesar 0,893 > 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heterokedastisitas.
c. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya penyimpangan asumsi klasik multikolinearitas, yaitu adanya hubungan linear antar variabel independen (variabel bebas) dalam model regresi. Persyaratan yang harus dipenuhi dalam model regresi adalah tidak adanya multikolinearitas. Dasar nilai yang digunakan untuk menguji auotokorelasi di antaranya adalah dengan nilai variance inflation factor (VIF), dengan ketentuan jika VIF < 10 dan nilai tolerance >0,1 maka tidak terjadi multikolinearitas (Wiyono, 2011:157).
Tabel V.14
Hasil Uji Multikolinearitas Coefficientsa
Collinearity Statistics
Model Tolerance VIF
(Constant)
Brosur 1,000 1,000
Youtube 1,000 1,000
a. Dependent Variable: keputusan pembelian
Dari tabel di atas dapat diketahui bahwa nilai VIF dari kedua variabel adalah 1,000 < 10 dan tolerance 1,000 > 0,1, maka dapat disimpulkan antar variabel independen tidak terjadi masalah multikolinearitas.
D. Pengujian Hipotesis
a. Analisis Regresi Linear Berganda
Analisi linear berganda digunakan untuk menjawab hipotesis apakah iklan melalui media cetak brosur dan word of mouth melalui video online youtube dapat berpengaruh terhadap keputusan konsumen.
Persamaan analisi linear berganda adalah : Y = a + +
Keterangan : Y = Keputusan Pembelian a = Konstanta Regresi
= Koefisien regresi iklan melalui brosur = koefisien regresi pemasaran melalui youtube = Iklan melalui brosur
= Pemasaran melalui youtube Tabel V.15
Hasil Analisis Linear Berganda Unstandardized Standardized Coefficients Coefficients Model B Std. Error Beta T Sig . (Constant) 7,76 4 1,741 4,460 ,000 brosurX1 ,061 ,049 ,031 ,625 ,533 youtubeX2 ,255 ,062 ,162 2,602 ,011
a. Dependent Variable: keputusan pembelian
Berdasarkan tabel di atas dapat dilihat bahwa diperoleh nilai konstanta sebesar 7,764, koefisien iklan melalui brosur sebesar 0,031, dan koefisien pemasaran melalui youtube sebesar 0,162. Maka persamaan regresi dapat dirumuskan sebagai berikut:
Y = 7,764 + 0,031 + 0,162
Berdasarkan persamaan regresi di atas menunjukkan bahwa tanda dari masing masing koefisien pada model regresi tersebut adalah positif. Maksudnya adalah secara teoritis pengaruh dari variabel iklan melalui brosur dan word of mouth melalui youtube adalah searah dengan keputusan pembelian, jadi apabila iklan pada brosur ditingkatkan maka mengambil keputusan pembelian melalui iklan pada brosur juga meningkat, demikian juga apabila pemasaran melalui word of mouth melalui youtube ditingkatkan maka keputusan pembelian juga meningkat.
a) Berdasarkan tabel di atas menunjukan bahwa pemasaran iklan melalui brosur tidak berpengaruh pada keputusan pembelian karena nilai signifikansinya 0,533>0,05.
b) Berdasarkan tabel di atas dapat menunjukan bahwa pemasaran word of mouth melalui media youtube berpengaruh terhadap keputusan pembelian karena nilai signifikansinya 0,011<0,05.
b. Uji t (parsial)
Uji t untuk mengetahui ada atau tidaknya pengaruh parsial (sendiri) yang diberikan variabel bebas (iklan melalui brosur dan pemasaran WOM melalui youtube) terhadap variabel terikat (keputusan pembelian) (Sanusi, 2011:141) dengan dasar pengambilan keputusannya adalah:
1. Berdasarkan nilai t hitung dan t tabel
a. Jika nilai t hitung > t tabel maka variabel bebas berpengaruh terhadap variabel terikat.
b. Jika nilai t hitung < t tabel maka variabel bebas tidak berpengaruh terhadap variabel terikat. 2. Berdasarkan nilai signifikansi
1. Jika nilai sig. < 0,05 maka variabel bebas berpengaruh signifikan terhadap variabel terikat. 2. Jika nilai sig. > 0,05 maka variabel bebas tidak
Tabel V.16 Hasil Uji T Unstandardized Standardized Coefficients Coefficients Model B Std. Error Beta T Sig . (Constant) 7,76 4 1,741 4,460 ,000 brosurX1 ,061 ,049 ,031 ,625 ,533 youtubeX2 ,255 ,062 ,162 2,602 ,011
a. Dependent Variable: keputusan pembelianY Sumber : data primer, 2018
Berdasarkan hasil Uji t pada tabel di atas dengan nilai signifikansi 0,05, t tabel (α/2; n-k-1) = (0,05/2; 100-2-1), dari hasil perhitungan rumus tersebut mendapatkan nilai 1,988.
1) Pemasaran iklan melalui media cetak brosur terhadap keputusan pembelian
Pada variabel pemasaran iklan melalui media cetak brosur terhadap keputusan pembelian, t hitung (0,625) < t tabel (1,988) dan sig (0,533) > (0,05). 2) Pemasaran word of mouth melalui youtube terhadap
Pada variabel pemasaran word of mouth melalui Youtube terhadap keputusan pembelian, t hitung (2,602) > t tabel (1,988) dan sig (0,11)
c. Uji T Test
Uji t test ini digunakan untuk menguji signifikansi beda rata-rata dua kelompok (Wiyono, 2011:240). Dalam penelitian ini uji t test digunakan untuk membandingkan apakah terdapat perbedaan antara pemasaran melalui media youtube dan iklan melalui brosur yang mempengaruhi keputusan pembelian laptop ASUS. Dengan dasar pengambilan keputusan sebagai berikut:
1. Jika nilai sig (2-tailed) < 0,05 maka terdapat perbedaan antara pemasaran iklan melalui media cetak brosur dengan pemasaran word of mouth melalui video online youtube
2. Jika nilai sig (2-tailed) > 0,05 maka tidak terdapat perbedaan antar pemasaran iklan melalui media cetak brosur dan pemasaran word of mouth
Tabel V.17 Uji T Test
Sumber : data primer, 2018 Tabel 18
Uji T-test Group Statistics
Pemasaran N Mean Std. Deviation Std. Error Mean keputusan pembelian Youtube 100 17.2900 4.14703 .41470
Brosur 100 27.2400 5.27452 .52745
Dari data di atas dapat diketahui bahwa nilai t hitung positif, berarti rata-rata brosur lebih tinggi (27,2400) daripada youtube (17,2900). Perbedaan rata-rata (mean diference) sebesar 9,95 (27,2400-17,2900), dan perbedaan pada berkisar antara -11,27314 sampai -8,62686.
Perbedaan antara pemasaran iklan melalui media cetak brosur dengan pemasaran word of mouth melalui media online youtube menemukan bahwa nilai t (2-tailed) < 0,05.
Levene's Test for Equality of
Variances t-test for Equality of Means
Std. 95% Confidence Mean Error Interval of the Sig. (2- Differen Differen Difference
F
Sig
. T df tailed) ce Ce Lower Upper keputusan Equal variances 7,921 ,005 14,830 198 ,000 ,67096 -8,62686
pembelian Assumed 995000 -11,273
14
Equal variances 14,830 187,557 ,000 ,67096 -8,62641
not assumed 9,9500 -11,273