BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
1. Karakteristik Sampel Berdasarkan Usia
4.2.2 Uji Asumsi Klasik
4.2.2.1Uji Normalitas
Tujuan uji normalitas adalah ingin menguji apakah dalam model
regresi distribusi sebuah data mengikuti atau mendekati distribusi normal.
Kalau asumsi ini dilanggar maka uji statistik menjadi tidak valid. Ada tiga
cara untuk mendeteksi apakah data berdistribusi normal atau tidak, yaitu
dengan pendekatan histogram, pendekatan grafik dan pendekatan
Kolmogorv-Smirnov.
a. Pendekatan Histogram
Pendekatan Histogram dilakukan untuk menguji normalitas data yang
dapat dilihat dengan kurva normal, yaitu kurva yang memiliki ciri-ciri
khusus, salah satunya adalah bahwa : mean, mode dan median pada
tempat yang sama.
Sumber : Hasil pengolahan data melalui program SPSS v 16.0, (2013)
Pada Gambar 4.1 terlihat bahwa variabel terdistribusi normal.
Hal tersebut ditunjukkan oleh distribusi data yang tidak menceng ke
kiri atau menceng ke kanan.
b. Pendekatan Grafik
Salah satu cara untuk melihat normalitas adalah dengan melihat
grafik normal p-p plot. Grafik normal p-p plot akan membentuk plot
antara nilai-nilai teoritis (sumbu x) melawan nilai-nilai yang didapat
dari sampel (sumbu y).
Sumber : Hasil pengolahan data melalui program SPSS v 16.0, (2013)
Gambar 4.2
Berdasarkan Gambar 4.2 terlihat pada scatter plot terdapat titik
yang mengikuti data di sepanjang garis diagonal. Hal ini berarti data
berdistribusi normal.
c. Pendekatan Kolmogorv-Smirnov
Uji normalitas juga dilakukan dengan menggunakan
pendekatan Kolmogorov-smirnov. Hal ini untuk memastikan apakah
data di sepanjang garis normal berdistribusi normal.
Tabel. 4.9
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 100
Normal Parametersa Mean .0000000
Std. Deviation 1.40409072 Most Extreme Differences Absolute .095
Positive .034
Negative -.095
Kolmogorov-Smirnov Z .951
Asymp. Sig. (2-tailed) .327
a. Test distribution is Normal.
Sumber : Hasil pengolahan data melalui program SPSS v 16.0, (2013) Pada Tabel 4.9 terlihat bahwa nilai Asymp. Sig. (2-tailed)
adalah 0,327 dan di atas nilai signifikan (0,05), dengan kata lain
variabel residual berdistribusi normal. Nilai kolmogorov-smirnov Z
antara distribusi teoritik dan distribusi empiric atau dengan kata lain,
data berdistribusi normal.
4.2.2.2Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas digunakan untuk menguji apakah sebuah
grup memiliki varians yang sama di antara anggota grup tersebut. Jika
varians tidak sama, dikatakan terjadi heteroskedastisitas. Untuk menguji
heteroskedastisitas, dapat dilakukan dengan model pendekatan grafik dan
model pendekatan statistik.
a. Model Pendekatan Grafik
Kriteria keputusan:
1) Jika diagram pencar yang ada membentuk pola- pola
tertentu yang teratur maka regresi mengalami gangguan
heterokedastisitas.
2) Jika diagram pencar yang ada tidak membentuk pola- pola
tertentu yang teratur maka regresi tidak mengalami
Sumber : Hasil pengolahan data melalui program SPSS v 16.0, (2013)
Gambar 4.3
Scatterplot Uji Heteroskedastisitas
Dari Gambar 4.3 terlihat titik-titik menyebar secara acak tidak
membentuk sebuah pola tertentu yang jelas serta tersebar baik diatas
maupun di bawah angka nol pada sumbu Y, dengan demikian dapat
dikatakan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi.
b. Model Pendekatan Statistik Dengan Uji Glejser
Kriteria keputusan:
1) Jika probabilitas > 0,05 maka tidak mengalami gangguan
heteroskedastisitas.
2) Jika probabilitas < 0,05 maka mengalami gangguan
Tabel. 4.10 Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) .941 .585 1.608 .111 Produk -.036 .038 -.160 -.943 .348 Harga .016 .037 .085 .428 .670 Promosi .036 .044 .165 .834 .406 Penempatan -.014 .043 -.058 -.330 .742
a. Dependent Variable: absut
Sumber : Hasil pengolahan data melalui program SPSS v 16.0, (2013)
Pada Tabel 4.10 dapat dilihat bahwa kolom Sig. pada tabel
koefisien regresi untuk variabel independen adalah (0,348); (0,670);
(0,406); (0,742); atau probabilitas lebih besar dari 0,05 maka tidak
terjadi gangguan heteroskedastisitas. Hal ini menunjukkan semua
variabel independen yang terdiri dari produk, harga, promosi,
penempatan signifikan secara statistik mempengaruhi variabel
dependen absolut Ut (absUt).
4.2.2.3Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji adanya korelasi
antara variabel independen. Jika terjadi korelasi maka dinamakan multikol,
yaitu adanya masalah multikolinieritas. Model regresi yang baik seharusnya
dipakai untuk menunjukkan adanya mulitkolinieritas adalah : Tolerance <
0.1 sedangkan variance inflation factor (VIF) > 5.
Tabel. 4.11 Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) .288 .934 .308 .759
Produk .181 .061 .269 2.949 .004 .357 2.800
Harga .034 .059 .061 .573 .568 .259 3.860
Promosi -.039 .069 -.060 -.563 .574 .263 3.806
Penempatan .459 .069 .629 6.657 .000 .332 3.012 a. Dependent Variable: Keputusan_Memilih
Sumber : Hasil pengolahan data melalui program SPSS v 16.0, (2013) Pada Tabel 4.11 variabel kualitas produk, kepercayaan, kepuasan,
memiliki nilai Tolerance (0,358); (0,259); (0,263); (0,332); > 0,1 dan nilai
VIF (2,800); (3,860); (3,806); (3,012); < 5 maka variabel tersebut tidak
mempunyai persoalan multikolinearitas.
4.2.3 Analisis Regresi Linier Berganda
4.2.3.1Uji Koefisien Determinasi (R2)
Pengujian koefisien determinasi (R²) digunakan untuk mengukur
proporsi atau persentase kemampuan model dalam menerangkan variabel
terikat. Koefisien determinasi berkisar antara nol sampai satu (0 ≤ R² ≤ 1).
Jika R² semakin besar (mendekati satu), maka dapat dikatakan bahwa
ini berarti model yang digunakan semakin kuat untuk menerangkan
pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat dan demikian sebaliknya.
Derajat pengaruh variabel X1, X2, X3, terhadap variabel Y dapat dilihat pada
hasil berikut ini:
Tabel. 4.12 Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .847a .718 .706 1.43335
a. Predictors: (Constant), Penempatan, Produk, Promosi, Harga b. Dependent Variable: Keputusan_Memilih
Sumber : Hasil pengolahan data melalui program SPSS v 16.0, (2013) Pada Tabel 4.12 dapat dilihat bahwa :
1. R = 0,847 berarti hubungan (relation) antara produk, harga, promosi,
penempatan sebesar 84,7%, artinya hubungannya sangat erat. Untuk
memastikan tipe hubungan antar variabel dapat dilihat pada Tabel
4.13.
Tabel 4.13
Hubungan Antar Variabel
Nilai Interpretasi
0,0 – 0,19 Sangat Tidak Erat
0,2 – 0,39 Tidak Erat
0,4 – 0,59 Cukup Erat
0,6 – 0,79 Erat
0,8 – 0,99 Sangat Erat
Sumber : Situmorang dan Lufti (2012: 155)
2. Untuk regresi dengan lebih dari dua variabel bebas, digunakan Adjusted
0,706 berarti 70,6 % loyalitas pelanggan dapat dijelaskan oleh kualitas
produk, kepercayaan, kepuasan. Sedangkan sisanya 29,4% dapat
dijelaskan oleh faktor-faktor lain yang tidak diteliti oleh penelitian ini.
3. Standard Error of Estimated artinya mengukur variasi dari nilai yang
diprediksi. Standard Error of Estimated juga dapat disebut standar
deviasi. Standard Error of Estimated dalam penelitian ini adalah
1.43335. Semakin kecil standar deviasi berarti model semakin baik.
4.2.3.2Uji Signifikansi Simultan (Uji-F)
Uji-F (uji serentak) dilakukan untuk melihat secara bersama-sama
pengaruh atau hubungan positif dan signifikan variabel bebas (X1, X2, X3,)
berupa variabel produk, harga, promosi, penempatan dan variabel terikat
Keputusan Memilih Gus Irawan sebagai Calon Gubernur SUMUT (Y).
Model hipotesis yang digunakan dalam uji F adalah sebagai berikut :
H0 : b1 = b2 = b3 = b4 = 0, artinya secara serentak tidak terdapat
pengaruh positif dan signifikan dari variabel bebas (X1, X2, X3,) berupa
variabel produk, harga, promosi, penempatan dan variabel terikat Keputusan
Memilih Gus Irawan sebagai Calon Gubernur SUMUT (Y).
H0 : b1 = b2 = b3 = b4 = 0, artinya secara serentak terdapat pengaruh
positif dan signifikan dari variabel bebas (X1, X2, X3,) berupa variabel
produk, harga, promosi, penempatan dan variabel terikat Keputusan
Nilai Fhitung akan diperoleh dengan menggunakan bantuan software
SPSS for windows, kemudian akan dibandingkan dengan nilai Ftabel pada
tingkat α = 5% dengan kriteria sebagai berikut :
H0 diterima bila Fhitung ≤ Ftabelpada α = 5%
H0 ditolak bila Fhitung ≥ Ftabelpada α = 5%.
Tabel 4.13
ANOVAb
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 497.414 4 124.354 60.528 .000a
Residual 195.176 95 2.054
Total 692.590 99
a. Predictors: (Constant), Penempatan, Produk, Promosi, Harga b. Dependent Variable: Keputusan_Memilih
Pada Tabel 4.13 dapat dilihat :
1. Pada Tabel 4.14 dapat dilihat nilai Fhitung adalah 60,528 dimana Fhitung >
Ftabel, yaitu 60,528 > 3,12 dan tingkat signifikansinya (0,000). Nilai
Ftabel pada tingkat signifikan 95% (α = 0,05) sebesar 2,054. Oleh karena pada kedua perhitungan yaitu F hitung > F tabel dan tingkat
signifikansinya (0,000) < 0,05 menunjukan bahwa pengaruh variabel
produk, harga, promosi, penempatan dan variabel terikat Keputusan
Memilih Gus Irawan sebagai Calon Gubernur SUMUT (Y).
2. Kolom pertama dari uji ANOVA yaitu kolom regresi, adalah jumlah
kuadrat dari varians yang dihasilkan oleh model persamaan regresi,
jumlah kuadrat varians yang tidak dihasilkan dari model persamaan
regresi yaitu sebesar 497.414.
4.2.3.3Uji Signifikansi Parsial (Uji-t)
Uji-t dilakukan untuk menguji secara parsial variabel bebas yang
terdiri dari variabel Produk (X1), Harga (X2), Promosi (X3), Penempatan
(X4) dan variabel Keputusan Memilih Gus Irawan sebagai Calon Gubernur
SUMUT. Model hipotesis yang digunakan dalam uji t adalah sebagai
berikut :
H0 : b1 = b2 = b3 = b4 = 0, yang berarti variabel bebas yang terdiri
dari Produk (X1), Harga (X2), Promosi (X3), Penempatan (X4) dan tidak
mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel terikat (Y) berupa
Keputusan Memilih Gus Irawan sebagai Calon Gubernur SUMUT.
H0 : b1 = b2 = b3 = b4 = 0, yang berarti variabel bebas yang terdiri
dari Produk (X1), Harga (X2), Promosi (X3), Penempatan (X4) dan
mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel terikat (Y) berupa
Keputusan Memilih Gus Irawan sebagai Calon Gubernur SUMUT.
H0 diterima jika thitung< ttabelpada α = 5%
Tabel 4.14 Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) .288 .934 .308 .759 Produk .181 .061 .269 2.949 .004 Harga .034 .059 .061 .573 .568 Promosi -.039 .069 -.060 -.563 .574 Penempatan .459 .069 .629 6.657 .000
a. Dependent Variable: Keputusan_Memilih
Pada Tabel 4.15 dapat dilihat bahwa :
1. Variabel produk (X1)
Variabel produk berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap
keputusan memilih, hal ini terlihat dari nilai signifikan (0,004) lebih kecil
dari 0,05 dan nilai thitung (3.933) > ttabel, artinya sehingga dapat disimpulkan
bahwa jika di tingkatkan variabel produk maka Keputusan Memilih Gus
Irawan sebagai Calon Gubernur SUMUT akan meningkat.
2. Variabel harga (X2)
Variabel harga berpengaruh secara positif dan tidak signifikan terhadap
keputusan memilih, hal ini terlihat dari nilai signifikan (0,568) lebih besar
dari 0,05 dan nilai thitung(0.675) < ttabel, artinya sehingga dapat disimpulkan
bahwa walaupun di tingkatkan variabel promosi maka Keputusan Memilih
3. Variabel promosi (X3)
Variabel promosi berpengaruh secara positif dan tidak signifikan terhadap
keputusan memilih, hal ini terlihat dari nilai signifikan (0,574) lebih besar
dari 0,05 dan nilai thitung(1,533) < ttabel, artinya sehingga dapat disimpulkan
bahwa walaupun di tingkatkan variabel penempatan dalam pemasaran
maka Keputusan Memilih Gus Irawan sebagai Calon Gubernur SUMUT
tidak akan meningkat.
4. Variabel Penempatan (X4)
Variabel penempatan berpengaruh secara positif dan signifikan
terhadap keputusan memilih, hal ini terlihat dari nilai signifikan (0,000)
lebih kecil dari 0,05 dan nilai thitung (2.959) > ttabel, artinya sehingga dapat
disimpulkan bahwa jika di tingkatkan variabel penempatan maka
Keputusan Memilih Gus Irawan sebagai Calon Gubernur SUMUT akan
meningkat .
4.3Pembahasan
4.3.1 Variabel Produk
Variabel produk merupakan gagasan-gagasan calon gubernur Gus
Irawa. Produk yang berisi konsep, identitas ideologi. Baik dimasa lalu
maupun sekarang yang berkontribusi dalam pembentukan sebuah produk
politik. Dimana memilih akan menikmatinya setelah calon gubernur
terpilih. Arti penting sebuah produk politik tidak hanya ditentukan oleh
peranan penting dalam memaknai dan menginterpretasikan sebuah
produk politik. Produk utama dari sebuah calon gubernur adalah platform
calon gubernur yang berisikan konsep, identitas, ideologi, dan program
kerja sebuah institusi politik ini menjadi variabel yang berpengaruh
signifikan terhadap keputusan memilih sehingga dapat disimpulkan
bahwa jika di tingkatkan variabel produk maka Keputusan Memilih Gus
Irawan sebagai Calon Gubernur SUMUT akan meningkat.
Dapat dilihat alasan masyarakat umum yang memilih Gus Irawan
sebagai Calon Gubernur SUMUT disebabkan lebih pada Janji Politik,
Visi dan Misi Politik, Kepribadian kandidat, Kinerja, dan Program yang
ditawarkan.
Janji politik berupa visi dan misi Gus Irawan yaitu Misi yang
diantaranya Sumut sejahtera, maksudnya meningkatkan perekonomian
rakyat dengan azas pancasila. Misi Gus Irawan yaitu menata birokasi
yang lebih efisien dan efektif dengan efisiennya dan efektifnya birokasi
diharapkan mampu mewujudkan visi Gus Irawan. Kurun waktu 5 tahun
diusahakan kemiskinan akan berkurang dari 11% menjadi hanya hanya
5% dengan cara berkepihakan dengan UKM. Meningkatkan
perutumbuhan ekonomi dengan cara mendapatkan investor. Skala
perioritas secara umum adalah meningkatkan kualitas pendidikan,
kesehatan, dan olahraga.
Pendapat masyarakat melihat keberhasilan Gus Irawan memimpin
pemilih sudah apatis hanya menginginkan kenikmatan sesaat, memilih
calon yang membagi sembako.
4.3.2 Variabel Harga
Variabel harga dalam marketing politik mencakup banyak hal. Mulai
biaya ekonomi, psikologis sampai ke citra nasional. Harga ekonomi
meliputi semua biaya yang dikeluarkan calon gubernur selama periode
kampanye, seperti iklan, publikasi, biaya rapat-akbar, biaya
pengorganisasian tim kampanye. Harga psikologis mengacu pada harga
persepsi psikologis, misal apakah memilih merasa nyaman dengan latar
belakang etnis, agama, pendidikann dan lain-lain, seorang kandidat
kepala daerah. Harga citra nasional berkaitan dengan apakah memilih
merasa kandidat calon gubernur bisa memberikan citra positif daerah dan
bisa menjadi kebanggaan atau tidak. Pada penelitian ini variable harga
berpengaruh secara positif dan tidak signifikan terhadap keputusan
memilih sehingga dapat disimpulkan bahwa walaupun di tingkatkan
variabel promosi maka Keputusan Memilih Gus Irawan sebagai Calon
Gubernur SUMUT tidak akan meningkat .
4.3.3 Variabel Promosi
Variabel Promosi dalam marketing politik membahas cara upaya
periklanan, kehumasan dan promosi untuk sebuah calon gubernur yang di
mix sedemikian rupa sesuai dengan kebutuhan masyarakat, dengan
Pemilu. Tidak jarang institusi politik bekerjasama dengan sebuah
biro/agen iklan dalam membangun slogan dan citra yang akan
ditampilkan. Selain itu perlu dipertimbangkan memilihan media. Pada
penelitian ini variabel promosi berpengaruh secara positif dan tidak
signifikan terhadap keputusan memilih dapat disimpulkan bahwa
walaupun di tingkatkan variabel penempatan dalam pemasaran maka
Keputusan Memilih Gus Irawan sebagai Calon Gubernur SUMUT tidak
akan meningkat.
4.3.4 Variabel Penempatan
Variabel Penempatan berkaitan erat dengan cara hadir atau distribusi
sebuah calon gubernur dan kemampuana dalam berkomunikasi dengan
para memilih. Ini berati calon gubernur harus dapat memetakan struktur
serta karakteristik masyarakat baik itu geografis maupun demografis.
Kampanye politik memang harus bisa menyentuh segenap lapisan
masyarakat. Hal ini bisa dilakukan dengan melakukan segmentasi politik.
Variabel penempatan berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap
keputusan memilih sehingga dapat disimpulkan bahwa jika di tingkatkan
variabel penempatan maka Keputusan Memilih Gus Irawan sebagai Calon
BAB V