BAB III METODE PENELITIAN
3.9 Uji Validitas dan Reliabilitas
3.9.2 Uji Reliabilitas
(0,361). Dengan demikian, kuesioner dapat dilanjutkan pada tahap reliabilitas.
Uji reliabilitas merupakan tingkat kehandalan suatu instrument penelitian. Instrumen yang reliabel adalah instrumen yang apabila digunakan berulangkali untuk mengukur objek yang sama akan menghasilkan data yang sama (Sugiyono, 2005:110). Uji reliabilitas akan dapat menunjukkan konsistensi dari jawaban-jawaban responden yang terdapat pada kuesioner. Uji ini dilakukan setelah uji validitas dan yang diuji merupakan pertanyaan yang sudah valid. Pengujian reliabiliras dilakukan dengan kriteria sebagai berikut:
a. Jika ralpha > rtabel b. Jika r
, maka kuesioner reliabel alpha < rtabel
Menurut Ghozali dan Kuncoro (Situmorang dkk, 2006:179) butir pertannyaan yang sudah dinyatakan valid dalam uji validitas akan ditentukan reliabilitasnya dengan kriteria sebagai berikut:
, maka kuesioner tidak reliabel
a. Menurut Ghozali jika nilai Cronbach’s Alpha > 0,60 b. Menurut Kuncoro jika nilai Cronbach’s Alpha > 0,80
Tabel 3.2 Reliability Statistics
Cronbach’s Alpha N of Item
,881 12
Pada tabel 3.2 dapat diketahui bahwa nilai r alpha sebesar 0,881 dan rtabel sebesar 0,361 sehingga dapat disimpulkan bahwa nilai r alpha positif dan lebih besar dari rtabel
3.10 Teknik Analisis
(0,881 > 0,361) maka kuesioner tersebut dinyatakan reliabel dan dapat digunakan untuk penelitian. Kriteria lain menyatakan bahwa suatu variabel dikatakan reliabel jika memberikan nilai cronbach’s alpha > 0,60 atau 0,80 berdasarkan hasil SPSS pada tabel 4.2 terlihat bahwa nilai cronbach’s alpha 0,881 > 0,60 dan 0,881 > 0,80 maka ke 12 pernyataan dinyatakan reliabel dengan kriteria tersebut.
a. Metode Analisis Deskriptif
Melalui metode ini data yang diperoleh diklasifikasikan, diinterprestasikan, dan selanjutnya dianalisis, sehingga diperoleh gambaran umum tentang masalah yang diteliti.
b. Uji Asumsi Klasik
Sebelum melakukan analisis regresi, agar didapat perkiraan yang tidak bias dan efisiensi maka dilakukan pengujian asumsi klasik yang harus dipenuhi, yaitu:
1). Uji Normalitas
Tujuan uji normalitas adalah ingin mengetahui apakah distribusi data mengikuti atau mendekati distribusi normal. Uji normalitas dilakukan dengan menggunakan pendekatan Kolmogorov Smirnov. Dengan menggunakan tingkat signifikan 5% maka jika nilai asymp.sig. (2-tailed) diatas nilai signifikan 5% artinya variabel residual berdistribusi normal (Situmorang et al, 2008:62).
2). Uji Heteroskedastisitas
Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas, artinya varians variabel independen adalah konstan untuk setiap nilai tertentu variabel independen (homoskedastisitas). Heteroskedastisitas diuji dengan menggunakan uji Glejser
dengan pembelian keputusan jika variabel independen signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dependen, maka ada indikasi terjadi heteroskedastisitas. Jika probabilitas signifikannya diatas tingkat kepercayaan 5% dapat disimpulkan model regresi tidak mengarah adanya heteroskedastisiras. Heteroskedastisitas menguji terjadinya perbedaan varians residual suatu periode pengamatan ke periode pengamatan lainnya.
3). Uji Multikolinearitas
Artinya variabel independen yang satu dengan yang lain dalam model regresi berganda tidak saling berhubungan secara sempurna atau mendekati sempurna. Untuk mengetahui ada tidaknya gejala multikolinearitas dapat dilihat dari besarnya nilai
Tolerance dan VIF (Variance Inflation Factor) melalui program SPSS. Nilai umum yang biasa dipakai adalah Tolerance > 1, atau nilai VIF < 5, maka tidak terjadi multikolinearitas. (Situmorang et al, 2008:104).
c. Analisis Regresi Linier Berganda
Metode analisis kuantitatif yaitu metode yang digunakan untuk menyajikan data dalam bentuk angka. Dalam penelitian ini digunakan analisis regresi berganda yang menggunakan persamaan:
Y = a + b1X1 + b2X2 Keterangan:
+ e
Y = Keputusan Pembelian Ulang a = konstanta
b1-b2 X
= Koefisien Regresi Berganda 1
X
= Skor Kepuasan 2
e = Standar error
= Skor Pengetahuan Produk
Data diolah secara statistik disebut signifikan secara statistik untuk keperluan analisis dan pengujian hipotesis dengan menggunakan alat bantu program SPSS 19.0 for Windows.
Suatu perhitungan statistik disebut signifikan secara statistik apabila nilai uji statistiknya berada dalam daerah krisis (daerah dimana H0 ditolak). Sebaliknya, disebut tidak signifikan bila nilai uji statistiknya berada dalam daerah dimana H0
1). Uji Signifikan Simultan (Uji-F)
diterima. Dalam analisis regresi ada 3 jenis kriteria ketepatan yaitu:
Uji-F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel terikat.
H0:b1=b2=0 Artinya, secara serentak tidak terdapat pengaruh yang positif dan signifikan dari variabel bebas (X1X2) yang terdiri dari kepuasan dan pengetahuan produk terhadap variabel terikat (Y) yaitu keputusan pembelian ulang.
H0:b1≠b2≠0 Artinya, secara serentak terdapat pengaruh yang positif dan signifikan dari variabel-variabel bebas (X1X2
Kriteria pengambilan keputusan:
) yang terdiri dari kepuasan dan pengetahuan produk terhadap variabel terikat (Y) yaitu keputusan pembelian ulang.
H0 diterima jika Fhitung < Ftabel H
pada α =5% 0 ditolak jika Fhitung > Ftabel
2). Uji Signifikan Parsial (Uji-t)
pada α =5%
Nilai-nilai koefisien regresi dalam persamaan regresi merupakan hasil perhitungan berdasarkan sampel yang terpilih. Oleh karena itu, disamping uji-F, dilakukan juga uji-t untuk masing-masing nilai koefisien regresi dalam persamaan regresi. Pengujian ini dimaksudkan untuk mengetahui pengaruh variabel bebas yang terdiri dari kepuasan dan pengetahuan produk terhadap variabel terikat yaitu keputusan pembelian ulang secara parsial.
Variabel bebas dikatakan berpengaruh terhadap variabel terikat bisa dilihat dari probabilitas variabel bebas dibandingkan dengan tingkat kesalahan (α). Jika probabilitas variabel bebas lebih besar dari tingkat kesalahannya (α) maka variabel bebas tersebut berpengaruh terhadap variabel terikat.
Model pengujiannya adalah: H0:b1
H
=0, Artinya variabel bebas secara parsial tidak berpengaruh positif terhadap variabel terikat.
0:b1≠0, Artinya variabel bebas secara parsial berpengaruh positif terhadap variabel terikat.
Kriteria pengambilan keputusan: H0 diterima jika t-hitung < t-tabel H
pada α =5% 0 ditolak jika t-hitung > t-tabel
3). Koefisien Determinan (R pada α =5% 2 Koefisien determinan (R ) 2
) bertujuan untuk mengetahui seberapa besar kemampuan variabel independen menjelaskan variabel dependen. Koefisien determinasi, dalam output SPSS terletak pada tabel Model Summary dan tertulis R Square berkisar nol sampai satu. Koefisiensi determinasi mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel independen. Nilainya adalah 0 – 1. Semakin mendekati nol berarti tidak baik atau variasi model dalam menjelaskan amat terbatas, sebaliknya semakin mendekati satu model berarti akan semakin baik.