!$ Karakteristik ke-300 responden ini akan dideskripsikan dari karakteristik demografisnya, diantaranya adalah jenis kelamin, usia, pendidikan dan pek

(1)

!"#

BAB V

HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

5.1 Hasil Penelitian

5.1.1 Karakteristik Responden

Sesuai dengan rencana pengumpulan data, penelitian ini menggunakan sampel sejumlah 300 responden yang diambil dari penduduk Kecamatan Pagedangan Kabupaten Tangerang. Responden adalah penduduk kecamatan Pagedangan dianggap pernah berbelanja mie instan di toko/warung kelontong dan atau minimarket setempat sehingga dapat dikatakan jumlah pelanggan mie instan di kecamatan pagedangan adalah seluruh penduduk kecamatan Pagedangan.

Berdasarkan tabel Isaac dan Michael, untuk populasi berukuran 83.269 maka jumlah sampel yang dibutuhkan minimal 271 dengan tingkat kesalahan (significance error) 10%. Jumlah sampel dalam penelitian ini dibulatkan menjadi 300.

Untuk menggeneralisasi hasil penelitian sampel, maka sampel yang digunakan harus mewakili populasi. Teknik pengambilan sampel yang dapat mewakili populasi adalah teknik Cluster random sampling. Dalam penelitian ini, penulis akan menggunakan teknik simple random sampling.Teknik dilakukan dengan cara pengambilan sampel dilakukan secara acak tanpa memperhatikan strata yang ada dalam populasi. Hal ini dilakukan karena populasi dianggap homogen

sampel sejumlah 300 responden yang diambil dari penduduk Kecamatan Pagedangan Kabupaten Tangerang. Responden adalah penduduk kecamatan Pagedangan dianggap pernah berbelanja mie instan di toko/warung kelontong dan atau minimarket setempat sehingga dapat dikatakan jumlah pelanggan mie instan di kecamatan pagedangan adalah seluruh penduduk kecamatan Pagedangan.

Berdasarkan tabel Isaac dan Michael, untuk populasi berukuran 83.269 maka jumlah sampel yang dibutuhkan minimal 271 dengan tingkat kesalahan (significance error) 10%. Jumlah sampel dalam penelitian ini dibulatkan menjadi

(2)

# !$#

Karakteristik ke-300 responden ini akan dideskripsikan dari karakteristik demografisnya, diantaranya adalah jenis kelamin, usia, pendidikan dan pekerjaan masing-masing responden. Penjelasan atas karakteristik responden secara umum tersebut akan dikemukakan pada sub bab dibawah ini.

5.1.1.1 Karakteristik Responden Berdasarkan Jenis Kelamin

Karakteristik jenis kelamin dilihat disebabkan secara umum perempuan adalah pihak yang lebih suka berbelanja dibandingkan dengan laki-laki. Berdasarkan hasil penelitian terhadap 300 sampel yang digunakan menunjukkan dominasi responden perempuan terhadap laki laki, hal tersebut dapat dilihat dari tabel data dibawah ini:

Tabel 5.1 Jenis Kelamin Responden Tahun 2016 No. Jenis Kelamin Jumlah %

1 Laki-laki 111 37%

2 Perempuan 189 63%

Total 300 100%

Sumber: Data primer diolah (2016)

Tabel di atas menunjukkan responden sebagian besar berjenis kelamin perempuan sebanyak 63%, sedangkan responden laki-laki dalam penelitian ini berjumlah 37%. Kaum pria lebih sedikit karena produk penelitian merupakan produk makanan untuk kebutuhan rumah tangga. Selain itu hasil penelitian ini juga terbukti sesuai dengan penelitian Kollat & Willett di tahun 1967 bahwa kaum wanita lebih memiliki daya tahan yang lebih rendah dibanding pria dalam upayanya menahan dorongan hati untuk berbelanja yang disebabkan karena

Karakteristik jenis kelamin dilihat disebabkan secara umum perempuan adalah pihak yang lebih suka berbelanja dibandingkan dengan laki-laki. Berdasarkan hasil penelitian terhadap 300 sampel yang digunakan menunjukkan dominasi responden perempuan terhadap laki laki, hal tersebut dapat dilihat dari tabel data dibawah ini:

Tabel 5.1 Jenis Kelamin Responden Tahun 2016 No. Jenis Kelamin Jumlah %

1 Laki-laki 111 37%

2 Perempuan 189 63%

Total 300 100%

(3)

# !!#

secara umum kaum wanita lebih banyak berperan dalam berbelanja (Coley & Burgess, 2003 : 290).

5.1.1.2 Karakteristik Responden Berdasarkan Usia

Usia adalah waktu sejak dilahirkan sampai dilaksanakanya penelitian yang dinyatakan dengan tahun. Didalam menjaring responden, anak – anak dan remaja bukan merupakan obyek penelitian, hal ini disebabkan asumsi bahwa anak-anak dan remaja belum dapat menentukan pilihannya sendiri saat berbelanja.

Berdasarkan hasil penyebaran kuesioner kepada 300 orang yang menjadi responden pada penelitian ini, diperoleh data usia seperti pada tabel dibawah ini.

Tabel 5.2 Karakteristik Responden berdasarkan Usia

! Usia Jumlah % 1 21 tahun - 30 tahun 39 13% 2 31 tahun - 40 tahun 139 46.3% 3 41 tahun - 50 tahun 121 40.3% 4 > 50 tahun 1 0.3% Total 300 100%

Tabel di atas menunjukkan dalam penelitian ini usia responden terentang dalam 4 kategori, yaitu : (1) usia antara 21 – 30 tahun, terjaring 39 orang atau 13%, (2) usia antara 31 – 40 tahun, terjaring 139 orang atau 46,3%, (3) usia antara 41 – 50 tahun, terjaring 121 orang atau 40.3%, dan (4) diatas 50 tahun terjaring 1 orang atau 0.3 %.. Hal ini sesuai dengan hasil kajian MARS Research Specialis yang melakukan kajian tentang konsumen Mie Instan di Indonesia. MARS menyatakan, bahwa konsumen mie instan terbesar berasal dari kalangan usia 25 – 55 tahun.

bukan merupakan obyek penelitian, hal ini disebabkan asumsi bahwa anak-anak dan remaja belum dapat menentukan pilihannya sendiri saat berbelanja.

Berdasarkan hasil penyebaran kuesioner kepada 300 orang yang menjadi responden pada penelitian ini, diperoleh data usia seperti pada tabel dibawah ini.

Tabel 5.2 Karakteristik Responden berdasarkan Usia

Usia Jumlah % 21 tahun - 30 tahun 39 13% 31 tahun - 40 tahun 139 46.3% 41 tahun - 50 tahun 121 40.3% > 50 tahun 1 0.3% Total 300 100%

(4)

# !%#

5.1.1.3 Karakteristik Responden berdasarkan Pendidikan

Berdasarkan hasil penyebaran kuesioner kepada 300 orang yang menjadi responden pada penelitian ini, diperoleh data pendidikan respoden. Secara umum, pendidikan penduduk Indonesia dapat dikelompokkan menjadi tamatan Sekolah Menengah Pertama, Sekolah Menengah Atas, Akademi (D3), Strata satu (S1), Strata Dua (S2) dan Strata Tiga (S3). Data pendidikan responden dapat dilihat pada tabel 5.3 berikut.

Tabel 5.3 Karakteristik Responden berdasarkan Pendidikan

Nomor Pendidikan Jumlah Prosentase %

1 SMP 109 36.3

2 SMA/SLTA 144 48

3 Akademi / D3 27 9

4 S1/S2/S3 20 6.7

Total 300 100%

Dari tabel diatas menunjukkan bahwa responden dalam penelitian ini memiliki pendidikan (1) SMP sebesar 109 orang atau 36.3 % (2) SMA/SLTA sebesar 144 orang atau 48 % (3) Akademi/D3 sebesar 27 orang atau 9 % (4) S1/S2/S3 sebesar 20 orang atau 6.7 %. Melihat komposisi tingkat pendidikan responden, diharapkan dapat mendukung hipotesa penelitian.

5.1.1.4 Karakteristik Responden berdasarkan Pekerjaan

Berdasarkan hasil penyebaran kuesioner kepada 300 orang yang menjadi responden pada penelitian ini, diperoleh data responden berdasarkan pekerjaan. Strata Dua (S2) dan Strata Tiga (S3). Data pendidikan responden dapat dilihat pada tabel 5.3 berikut.

Tabel 5.3 Karakteristik Responden berdasarkan Pendidikan

Nomor Pendidikan Jumlah Prosentase %

SMP 109 36.3

SMA/SLTA 144 48

Akademi / D3 27 9

S1/S2/S3 20 6.7

Total 300 100%

Dari tabel diatas menunjukkan bahwa responden dalam penelitian ini memiliki pendidikan (1) SMP sebesar 109 orang atau 36.3 % (2) SMA/SLTA sebesar 144 orang atau 48 % (3) Akademi/D3 sebesar 27 orang atau 9 % (4)

(5)

# %&#

Tabel 5.4 Karakteristik Responden berdasarkan Pekerjaan

No. Pekerjaan Jumlah Prosentase (%)

1. Pegawai Negeri 12 4

2. Karyawan Swasta 73 24.3

3. Wiraswasta 82 27.3

4. Pekerja Sektor Informal (Supir Angkot, Pengojek, Buruh Bangunan dll)

25 8.3

5. Ibu Rumah Tangga 102 34

6. Profesional (Dokter, Notaris, Arsitek dll) 6 2

Total 300 100%

Tabel 5.3 menunjukkan bahwa responden yang terjaring dalam penelitian ini adalah (1) Pegawai Negeri Sipil sebanyak 12 orang atau 4%, (2) Karyawan Swasta sebanyak 73 orang atau 24.3 %, (3) wiraswasta dengan responden 82 orang atau 27.3%, (4) Pekerja sektor informal sebanyak 25 responden atau 8.3%, (5) Ibu rumah tangga sejumlah 102 responden atau 34 % dan (6) Professional (Dokter, Notaris, Arsitek dll) sejumlah 6 responden atau 2%.

5.1.2 Hasil Analisis Data

5.1.2.1 Analisis Deskriptif Variabel

Deskripsi variable atau lebih dikenal dengan analisa deskriptif merupakan prosedur pengolahan data dengan menggambarkan dan meringkas data secara ilmiah dalam bentuk table atau grafik. Data-data yang disajikan meliputi frekuensi, proporsi dan rasio, ukuran-ukuran kecenderungan pusat (rata-rata hitung, median, modus) maupun ukuran-ukuran variasi (simpangan baku,

4. Pekerja Sektor Informal (Supir Angkot, Pengojek, Buruh Bangunan dll)

25 8.3

5. Ibu Rumah Tangga 102 34

6. Profesional (Dokter, Notaris, Arsitek dll) 6 2

Total 300 100%

Tabel 5.3 menunjukkan bahwa responden yang terjaring dalam penelitian ini adalah (1) Pegawai Negeri Sipil sebanyak 12 orang atau 4%, (2) Karyawan Swasta sebanyak 73 orang atau 24.3 %, (3) wiraswasta dengan responden 82 orang atau 27.3%, (4) Pekerja sektor informal sebanyak 25 responden atau 8.3%, (5) Ibu rumah tangga sejumlah 102 responden atau 34 % dan (6) Professional (Dokter, Notaris, Arsitek dll) sejumlah 6 responden atau 2%.

(6)

# %'#

variansi, rentang dan kuartil) (Nursalam, 2008). Iqbal Hasan (2001:7) menjelaskan bahwa statistik deskriptif adalah bagian dari statistika yang mempelajari cara pengumpulan data dan penyajian data sehingga mudah dipahami. Statistika deskriptif hanya berhubungan dengan hal menguraikan atau memberikan keterangan-keterangan mengenai suatu data atau keadaan. Dengan kata statistika deskriptif berfungsi menerangkan keadaan, gejala, atau persoalan. Penarikan kesimpulan pada statistika deskriptif (jika ada) hanya ditujukan pada kumpulan data yang ada.

Sedangkan Bambang Suryoatmono (2004:18) menyatakan Statistika deskriptif adalah statistika yang menggunakan data pada suatu kelompok untuk menjelaskan atau menarik kesimpulan mengenai kelompok itu saja. Definsi Analisis deskriptif menurut Sugiyono (2004:169) adalah statistik yang digunakan untuk menganalisa data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum atau generalisasi.

Dari hasil pengolahan SPSS, dilakukan Analisa deskriptif terhadap masing masing variabel penelitian. Hal ini dilakukan untuk mengetahui sejauh mana hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel bebas mempengaruhi variabel terikat. Analisis dilakukan dengan melihat tanggapan responden terhadap dimensi variabel bebas.

Penarikan kesimpulan pada statistika deskriptif (jika ada) hanya ditujukan pada kumpulan data yang ada.

Sedangkan Bambang Suryoatmono (2004:18) menyatakan Statistika deskriptif adalah statistika yang menggunakan data pada suatu kelompok untuk menjelaskan atau menarik kesimpulan mengenai kelompok itu saja. Definsi Analisis deskriptif menurut Sugiyono (2004:169) adalah statistik yang digunakan untuk menganalisa data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum atau generalisasi.

(7)

# %(#

5.1.2.1.1 Analisis Deskriptif Variabel Tanda SNI

Pemasangan Tanda SNI pada kemasan produk diharapkan mampu meningkatkan keputusan pembelian terhadap produk yang dijual oleh produsen. Keputusan menerapkan, mensertifikasi dan memasang tanda SNI diharapkan dapat meningkatkan keputusan pembelian yang dilakukan oleh pelanggan dikarenakan pelanggan tidak perlu merasa kahwatir terhadap kualitas dari produk yang dibelinya. Hasil Tanggapan responden terhadap dimensi Tanda SNI yang digunakan pada penelitian, ditunjukkan sebagai berikut:

Tabel 5.5 Tanggapan Responden Mengenai Tanda SNI Dimensi variable Tanda SNI Rata-rata Skor Persentase (%)

X1.1 Bau 3.8875 77.75 X1.2 Rasa 4.1100 82.20 X1.3 Warna 4.2978 85.96 X1.4 Tekstur 4.3578 87.16 X1.5 Benda Asing 4.2300 84.67 X1.6 Keutuhan 3.7567 71.53 X1.7 Kadar Air 4.38167 87.63 Rata-rata X1 4.120675 82.41

Sumber: Data primer diolah (2016)

Tabel 5.4 menunjukkan rata-rata nilai dari dimensi variabel tanda SNI, sebagai berikut :

(1) bau mie instan mendapat rata rata skor 3.8875 atau 77.5 % responden setuju bahwa bau Indomie menggugah selera, berbau normal, membuat tidak ingin berpaling pada mie lainnya dan memberikan kesan mendalam.

#

pelanggan tidak perlu merasa kahwatir terhadap kualitas dari produk yang dibelinya. Hasil Tanggapan responden terhadap dimensi Tanda SNI yang digunakan pada penelitian, ditunjukkan sebagai berikut:

Tabel 5.5 Tanggapan Responden Mengenai Tanda SNI Dimensi variable Tanda SNI Rata-rata Skor Persentase (%)

X1.1 Bau 3.8875 77.75 X1.2 Rasa 4.1100 82.20 X1.3 Warna 4.2978 85.96 X1.4 Tekstur 4.3578 87.16 X1.5 Benda Asing 4.2300 84.67 X1.6 Keutuhan 3.7567 71.53 X1.7 Kadar Air 4.38167 87.63 Rata-rata X1 4.120675 82.41

Sumber: Data primer diolah (2016)

(8)

# %)#

(2) Rasa mie instan mendapat rata-rata skor 4.11 atau 82.2 % responden setuju bahwa rasa Indomie normal, lebih enak dari merk lain, memapu menandingi merek lain dan memberikan sensasi yang berbeda,

(3) Warna mie instan mendapat rata-rata skor atau % responden setuju bahwa warna Indomie normal selayaknya mie instan, memberikan kesan makanan sehat dan menggugah selera dibandingkan merek lain

(4) Tekstur mie instan mendapat rata-rata skor 4.3578 atau 87.16 % responden setuju bahwa tekstur Indomie normal selayaknya mie instan, lembut & kenyal serta lebih menarik dari merek lain.

(5) Keberadaan benda asing dalam kemasan Indomie mendapat rata-rata skor 4.23 atau atau 84.67 % responden setuju bahwa tidak terdapat benda asing dalam kemasan Indomie, responden belum pernah menemukan benda asing dalam kemasan Indomie dan responden yakin bahwa kemasan Indomie tidak akan dicemari benda asing.

(6) Keutuhan mendapat rata-rata skor 3.7567 atau 71.53 % responden setuju bahwa Indomie dalam kemasan utuh/ tidak hancur saat dibuka dan belum pernah menerima Indomie yang hancur isinya

(7) Kadar air mendapat rata-rata skor 4.38167 atau 87.63 % responden setuju bahwa Produk dalam keadaan kering saat dibuka Indomie yang kering menunjukkan aman untuk dikonsumsi

Secara keseluruhan rata-rata variabel Tanda SNI (X1) adalah 4.120675 atau 82.41 % responden setuju bahwa Tanda SNI memberikan informasi bahwa

Tekstur mie instan mendapat rata-rata skor 4.3578 atau 87.16 % responden setuju bahwa tekstur Indomie normal selayaknya mie instan, lembut & kenyal serta lebih menarik dari merek lain.

Keberadaan benda asing dalam kemasan Indomie mendapat rata

4.23 atau atau 84.67 % responden setuju bahwa tidak terdapat benda asing dalam kemasan Indomie, responden belum pernah menemukan benda asing dalam kemasan Indomie dan responden yakin bahwa kemasan Indomie tidak akan dicemari benda asing.

Keutuhan mendapat rata-rata skor 3.7567 atau 71.53 % responden setuju bahwa Indomie dalam kemasan utuh/ tidak hancur saat dibuka dan belum

(9)

# %*#

dan baik, tidak terdapat benda Benda Asing didalamnya, diterima dalam keadaan utuh (Keutuhannya terjaga) dan kering (Kadar Air cukup kering)

5.1.2.1.2 Analisis Deskriptif Variabel Harga

Penetapan harga merupakan hal penting bagi produsen, karena menekan tingkat harga diharapkan mampu menaikkan keputusan pembelian terhadap produk yang dijual. Tabel data yang menunjukkan tanggapan responden terhadap variabel harga didapatkan, dijelaskan pada tabel 5.6 berikut ini:

Tabel 5.6 Tanggapan Responden Mengenai Harga

Dimensi variable Harga Rata-rata Skor Persentase (%) X2.1 Hub. Kualitas-Harga 4.19166667 83.83

X2.2 Sensitivitas Prestise 4.03888889 80.78

X2.3 Kesadaran Nilai 3.96666666 79.20

X2.4 Mavenisme Harga 4.10666667 82.13

X2.5 Kecenderungan Potonga Harga 4.24833333 84.97

Rata-rata X1 4.10911111 82.18%

(1) Hubungan Kualitas -Harga mie instan mendapat rata rata skor 4.19167 atau 83.83 % responden setuju bahwa Kualitas Indomie sesuai biaya yang dikeluarkan konsumen dan telah membandingkan harga dan kualitas Indomie dengan produk mie instan lainnya

#

(2) Sensitivitas Prestise Indomie mendapat rata-rata skor 4.038888 atau 80.78 % responden setuju bahwa harga bukan masalah dalam memilih Indomie, produk yang dijual. Tabel data yang menunjukkan tanggapan responden terhadap variabel harga didapatkan, dijelaskan pada tabel 5.6 berikut ini:

Tabel 5.6 Tanggapan Responden Mengenai Harga

Dimensi variable Harga Rata-rata Skor Persentase (%) Hub. Kualitas-Harga 4.19166667 83.83

Sensitivitas Prestise 4.03888889 80.78 Kesadaran Nilai 3.96666666 79.20 Mavenisme Harga 4.10666667 82.13 Kecenderungan Potonga Harga 4.24833333 84.97

Rata-rata X1 4.10911111 82.18%

(10)

# %+#

Berapapun harga Indomie bukan halangan baginya untuk membeli dan hanya akan membayar mie instan yang paling murah

(3) Kesadaran Nilai terhadap Indomie mendapat rata-rata skor 3.96 atau 79.2 % responden setuju bahwa Indomie memberikan rasa bangga bagi konsumennya, Indomie mampu menjadi makanan alternatif yang lezat dan mengeyangkan dengan harga yang terjangkau, dan Indomie memberikan kesan produk berkelas, sehingga membeli produk Indomie memberikan kesan saya orang yang berkelas

(4) Mavenisme Harga terhadap Indomie mendapat rata-rata skor 41.067 atau 82.13 % responden setuju bahwa mereka telah membandingkan harga Indomie dengan merk lain sebelum memutuskan membeli Indomie dan jika harga mie instan lain lebih murah dari Indomie namun saya tetap memilih Indomie

(5) Kecenderungan terhadap potongan harga mendapat rata-rata skor 4.2483 atau 84.97 % responden setuju bahwa Indomie sering memberikan diskon/potongan harga dan Diskon yang diberikan Indomie lebih besar daripada produk lainnya.

Secara keseluruhan rata-rata variabel Tanda SNI (X2) adalah 4.109111 atau 82.18 % responden setuju bahwa variabel Harga memberikan informasi bahwa Indomie memberikan kualitas sesuai dengan harganya, harga bukan masalah utama, memberikan rasa bangga, telah membandingkan harga sebelum membeli dan potongan harga.

kesan produk berkelas, sehingga membeli produk Indomie memberikan kesan saya orang yang berkelas

Mavenisme Harga terhadap Indomie mendapat rata-rata skor 41.067 atau 82.13 % responden setuju bahwa mereka telah membandingkan harga Indomie dengan merk lain sebelum memutuskan membeli Indomie dan jika harga mie instan lain lebih murah dari Indomie namun saya tetap memilih Indomie

Kecenderungan terhadap potongan harga mendapat rata-rata skor 4.2483 atau 84.97 % responden setuju bahwa Indomie sering memberikan diskon/potongan harga dan Diskon yang diberikan Indomie lebih besar

(11)

# %"#

5.1.2.1.3 Analisis Deskriptif Variabel Informasi Nilai Gizi

Pencantuman Informasi Nilai Gizi merupakan upaya produsen menjelaskan tentang kandungan gizi yang terdapat dalam produknya. Penjelasan ini dibutuhkan mengingat konsumen saat ini semakin cerdas dalam memilih produk dan mempetimbangkan kandungan gizi sebelum membeli produk makanan kemasan. Hasil pengolahan terhadap survey yang dilakukan terhadap responden dapat dilihat pada tabel 5.7 berikut ini:

Tabel 5.7 Tanggapan Responden Mengenai Informasi Nilai Gizi Dimensi variable Rata-rata Skor Persentase (%) X3.1 Posisi & Ukuran Huruf 4.56 91.2

X3.2 Format 4.43 88.6

X3.3 Angka Kecukupan Gizi 4.38 87.57

Rata-rata X3 4.457 89.12

Tabel 5.7 menunjukan rata-rata skor dari dimensi variable Informasi Nilai Gizi sebagai berikut :

(1) Posisi dan ukuran huruf Informasi Nilai Gizi pada kemasan Indomie mendapat rata rata skor 4.56 atau 91,2 % responden setuju bahwa informasi tersebut dicantumkan dengan huruf yang jelas, mudah dibaca, proporsional dengan luas permukaan label dan terlihat mudah serta memberikan informasi berguna bagi pembeli

(2) Format informasi nilai gizi pada kemasan Indomie mendapat rata rata skor 4.43 atau 88.6 % responden setuju bahwa Informasi nilai gizi disajikan dengan format yang baku dan sesuai peraturan

(3) Angka kecukupan gizi pada kemasan Indomie mendapat rata rata skor 4.3783 atau 89.12 % responden setuju bahwa dalam infromasi nilai gizi Terdapat dapat dilihat pada tabel 5.7

Tabel 5.7 Tanggapan Responden Mengenai Informasi Nilai Gizi Dimensi variable Rata-rata Skor Persentase (%)

Posisi & Ukuran Huruf 4.56 91.2

Format 4.43 88.6

Angka Kecukupan Gizi 4.38 87.57

Rata-rata X3 4.457 89.12

Tabel 5.7 menunjukan rata-rata skor dari dimensi variable Informasi Nilai Gizi sebagai berikut :

Posisi dan ukuran huruf Informasi Nilai Gizi pada kemasan Indomie mendapat rata rata skor 4.56 atau 91,2 % responden setuju bahwa

(12)

# %$#

keterangan tentang angka kecukupan gizi pada kemasan produk dan akan mempertimbangkan angka kecukupan gizi saat memilih produk

Secara keseluruhan rata-rata variabel Informasi Nilai Gizi (X3) adalah 4.457 atau 89.12 % responden setuju bahwa variabel Informasi Nilai Gizi memberikan informasi bahwa informasi nilai gizi telah dicantumkan dengan posisi dan ukuran yang mudah terbaca, sesuai dengan format baku dan memiliki keterangan tentang kecukupan gizi.

5.1.2.1.4 Analisis Deskriptif Variabel Keputusan Pembelian

Tanggapan dari responden mengenai keputusan pembelian berdasarkan dimensi dan indikator yang digunakan pada penelitian ini diperlihatkan sebagai berikut :

Tabel 5.8 Tanggapan Responden Mengenai Keputusan Pembelian

Dimensi Rata-rata Skor Persentase (%)

Y1

Produk yang akan dibeli adalah produk yang memiliki tanda SNI, tanda halal dan informasi nilai gizi

4.3048 86.1

Rata-rata Y 4.3048 86.1

Tabel 5.8 menunjukan rata-rata nilai variable keputusan pembelian sebesar 4.3048 atau 86.1% responden setuju untuk membeli produk yang memiliki tanda SNI, tanda halal dan informasi nilai gizi

keterangan tentang kecukupan gizi.

5.1.2.1.4 Analisis Deskriptif Variabel Keputusan Pembelian

Tanggapan dari responden mengenai keputusan pembelian berdasarkan dimensi dan indikator yang digunakan pada penelitian ini diperlihatkan sebagai berikut :

Tabel 5.8 Tanggapan Responden Mengenai Keputusan Pembelian

Dimensi Rata-rata Skor Persentase (%)

Produk yang akan dibeli adalah produk yang memiliki tanda SNI, tanda halal dan informasi nilai gizi

4.3048 86.1

(13)

# %!#

5.1.3 Uji Validitas dan Reabilitas 5.1.3.1 Uji Validitas

Suatu test dapat dikatakan mempunyai validitas tinggi apabila test tersebut menjalankan fungsi ukurnya, atau memberikan hasil ukur sesuai dengan makna dan tujuan diadakan test tersebut. Jika peneliti menggunakan kuesioner di dalam pengumpulan data penelitian, maka item-item yang disusun pada kuesioner tersebut merupakan alat test yang harus mengukur apa yang menjadi tujuan penelitian. Salah satu cara untuk menghitung validitas suatu alat test yaitu dengan melihat daya pembeda item (item discriminality). Daya pembeda item adalah metode yang paling tepat digunakan untuk setiap jenis test. Daya pembeda item dalam penelitian ini dilakukan dengan cara ”korelasi item-total”. Korelasi item– total yaitu konsistensi antar skor item dengan skor secara keseluruhan yang dapat dilihat dari besarnya koefisien korelasi antara setiap item dengan skor keseluruhan.

Menurut Friedenberg (1995) biasanya dalam pengembangan dan penyusunan skala-skala psikologi, digunakan harga koefisien korelasi yang minimal sama dengan 0.3. Dengan demikian semua item yang memiliki korelasi kurang dari 0.30 dapat disisihkan dan item-item yang akan dimasukkan dalam alat test adalah item-item yang memiliki korelasi di atas 0.30 dengan pengertian semakin tinggi korelasi itu mendekati angka 1 maka semakin baik pula konsistensinya (validitasnya). Sedangan Menurut Sugiyono (2009:178), bila korelasi tiap faktor tersebut positif dan besarnya diatas dari 0,3 maka faktor tersebut merupakan construct yang kuat, dan apabila korelasi dibawah 0,3 maka tersebut merupakan alat test yang harus mengukur apa yang menjadi tujuan penelitian. Salah satu cara untuk menghitung validitas suatu alat test yaitu dengan melihat daya pembeda item (item discriminality). Daya pembeda item adalah metode yang paling tepat digunakan untuk setiap jenis test. Daya pembeda item dalam penelitian ini dilakukan dengan cara ”korelasi item-total”. Korelasi item– total yaitu konsistensi antar skor item dengan skor secara keseluruhan yang dapat dilihat dari besarnya koefisien korelasi antara setiap item dengan skor keseluruhan.

Menurut Friedenberg (1995) biasanya dalam pengembangan dan penyusunan skala-skala psikologi, digunakan harga koefisien korelasi yang

(14)

# %%#

dapat disimpulkan bahwa butir instrumen tersebut tidak valid, sehingga harus diperbaiki atau dibuang. Dalam penelitian ini, pengumpulan data untuk uji validitas dilakukan terhadap 26 responden. Hasil uji validitas terhadap instrumen variabel Tanda SNI, Harga dan Informasi Nilai gizi dapat dilihat pada sub bab berikut :

5.1.3.1.1 Uji Validitas Instrumen Variabel Tanda SNI

Variabel Tanda SNI memiliki 7 dimensi yang terdiri dari 21 instrumen. Hasil uji validitas tersebut dapat dilihat pada Tabel di bawah ini.

Tabel 5.9 Hasil Uji Validitas Tanda SNI

No Kuesioner korelasi Keterangan

1 Pernyataan 1 0.203 Tidak valid

3 Pernyataan 3 0.549 Valid 4 Pernyataan 4 0.480 Valid 5 Pernyataan 5 0.452 Valid 6 Pernyataan 6 0.589 Valid 7 Pernyataan 7 0.547 Valid 8 Pernyataan 8 0.403 Valid 9 Pernyataan 9 0.358 Valid 10 Pernyataan 10 0.315 Valid

12 Pernyataan 12 0.388 Valid

15 Pernyataan 15 0.487 Valid 16 Pernyataan 16 0.360 Valid 17 Pernyataan 17 0.502 Valid 18 Pernyataan 18 0.910 Valid 19 Pernyataan 19 0.792 Valid 20 Pernyataan 20 0.712 Valid 21 Pernyataan 21 0.691 Valid

yang terdiri dari 21 instrumen validitas tersebut dapat dilihat pada Tabel di bawah ini.

Tabel 5.9 Hasil Uji Validitas Tanda SNI

Kuesioner korelasi Keterangan

Pernyataan 1 0.203 Tidak valid

Pernyataan 3 0.549 Valid Pernyataan 4 0.480 Valid Pernyataan 5 0.452 Valid Pernyataan 6 0.589 Valid Pernyataan 7 0.547 Valid Pernyataan 8 0.403 Valid Pernyataan 9 0.358 Valid Pernyataan 10 0.315 Valid

Pernyataan 12 0.388 Valid

(15)

# '&&#

Berdasarkan pendapat Friedenberg (1995) dan Sugiyono (2009:178), maka Tabel 5.9 diatas menunjukkan bahwa :

(1) Pernyataan 1 dengan nilai 0.203 dianggap tidak valid karena nilai

korelasinya dibawah 0,3 dan bukan merupakan construct yang kuat

sehingga tidak digunakan dalam penelitian berikutnya.

sehingga tidak digunakan dalam penelitian berikutnya

(3) Pernyataan 3 dengan nilai 0.549 dianggap valid karena nilai korelasinya dibatas 0,3 dan merupakan construct yang kuat sehingga digunakan dalam penelitian berikutnya

korelasinya dibawah 0,3 dan bukan merupakan construct yang kuat sehingga tidak digunakan dalam penelitian berikutnya

Pernyataan 3 dengan nilai 0.549 dianggap valid karena nilai korelasinya dibatas 0,3 dan merupakan construct yang kuat sehingga digunakan dalam penelitian berikutnya

Pernyataan 4 dengan nilai 0.480 dianggap valid karena nilai korelasinya dibatas 0,3 dan merupakan construct yang kuat sehingga digunakan dalam penelitian berikutnya

Pernyataan 5 dengan nilai 0.452 dianggap valid karena nilai korelasinya dibatas 0,3 dan merupakan construct yang kuat sehingga digunakan

(16)

# '&'#

(17)

# '&(#

(18) Pernyataan 18 dengan nilai 0.910 dianggap valid karena nilai korelasinya dibatas 0,3 dan merupakan construct yang kuat sehingga

dalam penelitian berikutnya

(18)

# '&)#

Dari pembahasan tersebut, dapat diperoleh hal-hal sebagai berikut :

a. Pernyataan 1, 2, 11,13 dan 14 memiliki nilai dibawah 0,3 sehinggga dianggap tidak valid dan tidak digunakan dalam penelitian selanjutnya

b. Pernyataan 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 12, 15, 16, 17, 18, 19, 20 dan 21 memiliki nilai diatas 0,3 sehingga dianggap valid dan digunakan pada penelitian selanjutnya

c. Penelitian berikutnya hanya akan menyertakan 16 indikator yang diperoleh dari jumlah indikator pada variable Tanda SNI dikurangi Jumlah indikator yang tidak valid (21 – 5 = 16)

5.1.3.1.2 Uji Validitas Variabel Harga

Variabel harga memiliki 5 dimensi yang terdiri dari 12 instrumen. Hasil uji validitas tersebut dapat dilihat pada tabel di bawah ini.

Tabel 5.10 Hasil Uji Validitas Variabel Harga

No Kueisoner korelasi Uji Validitas

1 Pernyataan 1 0.141 Tidak Valid

2 Pernyataan 2 0.802 Valid 3 Pernyataan 3 0.851 Valid 4 Pernyataan 4 0.795 Valid 5 Pernyataan 5 0.756 Valid 6 Pernyataan 6 0.851 Valid 7 Pernyataan 7 0.835 Valid 8 Pernyataan 8 0.350 Valid 9 Pernyataan 9 0.761 Valid 10 Pernyataan 10 0.730 Valid 11 Pernyataan 11 0.704 Valid 12 Pernyataan 12 0.453 Valid

Penelitian berikutnya hanya akan menyertakan 16 indikator yang diperoleh dari jumlah indikator pada variable Tanda SNI dikurangi Jumlah indikator yang tidak valid (21 – 5 = 16)

5.1.3.1.2 Uji Validitas Variabel Harga

Variabel harga memiliki 5 dimensi yang terdiri dari 12 instrumen. Hasil uji validitas tersebut dapat dilihat pada tabel di bawah ini.

Tabel 5.10 Hasil Uji Validitas Variabel Harga

Kueisoner korelasi Uji Validitas

Pernyataan 1 0.141 Tidak Valid

Pernyataan 2 0.802 Valid

(19)

# '&*#

(1) Pernyataan 1 dengan nilai 0.141 dianggap tidak valid karena nilai korelasinya

dibawah 0,3 dan bukan merupakan construct yang kuat sehingga tidak

digunakan dalam penelitian berikutnya

(2) Pernyataan 2 dengan nilai 0.802 dianggap valid karena nilai korelasinya dibatas 0,3 dan merupakan construct yang kuat sehingga digunakan dalam penelitian berikutnya

dibatas 0,3 dan merupakan yang kuat sehingga digunakan dalam

penelitian berikutnya

Pernyataan 3 dengan nilai 0.851 dianggap valid karena nilai korelasinya dibatas 0,3 dan merupakan construct yang kuatconstruct yang kuatconstruct sehingga digun

penelitian berikutnya

Pernyataan 4 dengan nilai 0.795 dianggap valid karena nilai korelasinya dibatas 0,3 dan merupakan construct yang kuatconstruct yang kuatconstruct sehingga digunakan dalam penelitian berikutnya

Pernyataan 5 dengan nilai 0.756 dianggap valid karena nila

(20)

# '&+#

a. Pernyataan 1 memiliki nilai dibawah 0,3 sehinggga dianggap tidak valid dan tidak digunakan dalam penelitian selanjutnya

b. Pernyataan 2 - 12 memiliki nilai diatas 0,3 sehingga dianggap valid dan digunakan pada penelitian selanjutnya

ernyataan 10 dengan nilai 0.730 dianggap valid karena nilai korelasinya dibatas 0,3 dan merupakan construct yang kuatconstruct yang kuatconstruct sehingga digunakan dalam penelitian berikutnya

(21)

# '&"#

c. Penelitian berikutnya hanya akan menyertakan 11 indikator yang diperoleh dari jumlah indikator pada variable Tanda SNI dikurangi Jumlah indikator yang tidak valid (12 – 1 = 11).

5.1.3.1.3 Uji Validitas Variabel Informasi Nilai Gizi

Variabel Informasi Nilai Gizi pada penelitian ini memiliki 3 dimensi, dan terdiri dari 6 pertanyaan. Hasil uji validitas tersebut dapat dilihat pada Tabel di bawah ini.

Tabel 5.11 Hasil Uji Validitas Variabel Informasi Nilai Gizi

No Kueisoner korelasi Keterangan

1 Pernyataan 1 0.199 Tidak Valid

2 Pernyataan 2 0.567 Valid 3 Pernyataan 3 0.771 Valid 4 Pernyataan 4 0.738 Valid 5 Pernyataan 5 0.643 Valid 6 Pernyataan 6 0.775 Valid 7 Pernyataan 7 0.602 Valid

korelasinya dibawah 0,3 dan bukan merupakan construct yang kuat

abel Informasi Nilai Gizi pada penelitian ini memiliki 3 dimensi, dan terdiri dari 6 pertanyaan. Hasil uji validitas tersebut dapat dilihat pada Tabel di bawah ini.

Tabel 5.11 Hasil Uji Validitas Variabel Informasi Nilai Gizi

Kueisoner korelasi Keterang

Pernyataan 1 0.199 Tidak Valid

Pernyataan 2 0.567 Valid Pernyataan 3 0.771 Valid Pernyataan 4 0.738 Valid Pernyataan 5 0.643 Valid Pernyataan 6 0.775 Valid Pernyataan 7 0.602 Valid

(22)

# '&$#

a. Pernyataan 1 memiliki nilai dibawah 0,3 sehinggga dianggap tidak valid dan tidak digunakan dalam penelitian selanjutnya

b. Pernyataan 2 - 7 memiliki nilai diatas 0,3 sehingga dianggap valid dan digunakan pada penelitian selanjutnya

(5) Pernyataan 5 dengan nilai 0.643 dianggap valid karena nilai korelasinya dibatas 0,3 dan merupakan construct yang kuatconstruct yang kuatconstruct sehingga digunakan dalam penelitian berikutnya

(23)

# '&!#

c. Penelitian berikutnya hanya akan menyertakan 6 indikator yang diperoleh dari jumlah indikator pada variable Tanda SNI dikurangi Jumlah indikator yang tidak valid (7 – 1 = 6).

5.1.3.1.4 Uji Validitas Variabel Keputusan Pembelian

Variabel Keputusan Pembelian merupakan variabel dependen. Variabel ini terdiri dari 7 indikator. Hasil uji validitas instrumen keputusan pembelian yaitu sebagai berikut:

Tabel 5.12 Hasil Uji Validitas Variabel Keputusan Pembelian

No Kuesioner korelasi Keterangan

1 Pernyataan 1 0.632 valid 2 Pernyataan 2 0.924 valid 3 Pernyataan 3 0.411 valid 4 Pernyataan 4 0.529 valid 5 Pernyataan 5 0.678 valid 6 Pernyataan 6 0.569 valid 7 Pernyataan 7 0.396 valid

terdiri dari 7 indikator. Hasil uji validitas instrumen keputusan pembelian sebagai berikut:

Tabel 5.12 Hasil Uji Validitas Variabel Keputusan Pembelian

Kuesioner korelasi Keterangan

Pernyataan 1 0.632 valid Pernyataan 2 0.924 valid Pernyataan 3 0.411 valid Pernyataan 4 0.529 valid Pernyataan 5 0.678 valid Pernyataan 6 0.569 valid Pernyataan 7 0.396 valid

Berdasarkan pendapat Friedenberg (1995) dan Sugiyono (2009:178), Tabel 5.12 diatas menunjukkan bahwa :

(24)

# '&%#

a. Pernyataan 1 - 7 memiliki nilai diatas 0,3 sehingga dianggap valid dan digunakan pada penelitian selanjutnya

b. Penelitian berikutnya akan menyertakan seluruh indikator pada variable Tanda SNI

(6) Pernyataan 6 dengan nilai 0.569 dianggap valid karena nilai korelasinya dibatas 0,3 dan merupakan construct yang kuatconstruct yang kuatconstruct yang kuat s yang kuat ehingga digunakan dalam s penelitian berikutnya

(25)

# ''&#

5.1.3.2 Uji Reliabiltas

Reliabilitas adalah ukuran yang menujukkan bahwa alat ukur yang digunakan dalam penelitian keperilakukan mempunyai keandalan sebagai alat ukur, diantaranya di ukur melalui konsistensi hasil pengukuran dari waktu ke waktu jika fenomena yang diukur tidak berubah (Harrison, dalam Zulganef, 2006). Pengukuran yang memiliki reliabilitas tinggi, yaitu pengukuran yang mampu memberikan hasil ukur yang terpercaya (reliable). Reliabilitas merupakan salah satu ciri atau karakter utama instrumen pengukuran yang baik.

Tinggi rendahnya reliabilitas, secara empiris ditunjukkan oleh suatu angka yang disebut koefisien reliabilitas. Walaupun secara teoritis, besarnya koefisien reliabilitas berkisaran 0.0-1.0; akan tetapi pada kenyataannya koefisien reliabilitas sebesar 1 tidak pernah dicapai dalam pengukuran karena manusia sebagai subjek pengukuran psikologis merupakan sumber kekeliruan potensial. Disamping itu walaupun koefisien korelasi dapat bertanda positif atau negatif, akan tetapi dalam hal reliabilitas, koefisien reliabilitas yang besar kurang dari nol (0.0) tidak ada artinya karena intepretasi reliabilitas selalu mengacu kepada koefisien reliabilitas yang positif. Koefisien tersebut dikenal pula dengan nama adalah nilai Cronbach’s Alpha. Suatu pertanyaan dikatakan reliable jika memiliki nilai Cronbach’s alpha > 0,60. Dengan menggunakan SPSS, hasil uji pengukuran realibitas terhadap sampel pengujian terdahulu mendapatkan hasil sebagai berikut:

mampu memberikan hasil ukur yang terpercaya (reliable). Reliabilitas merupakan salah satu ciri atau karakter utama instrumen pengukuran yang baik.

Tinggi rendahnya reliabilitas, secara empiris ditunjukkan oleh suatu angka yang disebut koefisien reliabilitas. Walaupun secara teoritis, besarnya koefisien reliabilitas berkisaran 0.0-1.0; akan tetapi pada kenyataannya koefisien reliabilitas sebesar 1 tidak pernah dicapai dalam pengukuran karena manusia sebagai subjek pengukuran psikologis merupakan sumber kekeliruan potensial. Disamping itu walaupun koefisien korelasi dapat bertanda positif atau negatif, akan tetapi dalam hal reliabilitas, koefisien reliabilitas yang besar kurang dari nol (0.0) tidak ada artinya karena intepretasi reliabilitas selalu mengacu kepada koefisien reliabilitas

(26)

# '''#

Tabel 5.13 Uji Reliabilitas

Cronbach’s Alpha N of Items

Tanda SNI 0.855

Informasi Gizi 0.775

Harga 0.908

Keputusan Pembelian 0.704

Sumber : Data diolah (2016)

Berdasarkan tabel 5.13 di atas dapat dilakukan pembahasan sebagai berikut :

(1) Nilai Cronbach’s Alpha Variabel Tanda SNI sebesar 0.855, dianggap terpercaya dan dapat digunakan untuk pengukuran dalam rangka pengumpulan data

(2) Nilai Cronbach’s Alpha Variabel Harga sebesar 0.775, dianggap terpercaya dan dapat digunakan untuk pengukuran dalam rangka pengumpulan data

(3) Nilai Cronbach’s Alpha Variabel Informasi Nilai Gizi sebesar 0.908, dianggap terpercaya dan dapat digunakan untuk pengukuran dalam rangka pengumpulan data

(4) Nilai Cronbach’s Alpha Variabel Dependen Keputusan Pembelian sebesar 0.855, dianggap terpercaya dan dapat digunakan untuk pengukuran dalam rangka pengumpulan data

Dari penjelasan tersebut terlihat bahwa seluruh variabel X dan Y memiliki berikut :

Nilai Cronbach’s Alpha Variabel Tanda SNI sebesar 0.855, dianggap terpercaya dan dapat digunakan untuk pengukuran dalam rangka pengumpulan data

Nilai Cronbach’s Alpha Variabel Harga sebesar 0.775, dianggap terpercaya dan dapat digunakan untuk pengukuran dalam rangka pengumpulan data

Nilai Cronbach’s Alpha Variabel Informasi Nilai Gizi sebesar 0.908, dianggap terpercaya dan dapat digunakan untuk pengukuran dalam rangka pengumpulan data

(27)

# ''(#

rangka pengumpulan data. Pengukuran validitas dan reliabilitas mutlak dilakukan, karena jika instrument yang digunakan sudah tidak valid dan reliable maka dipastikan hasil penelitiannya pun tidak akan valid dan reliable. Sugiyono (2007: 137) menjelaskan perbedaan antara penelitian yang valid dan terpercaya dengan instrument yang valid dan terpercaya sebagai berikut :

Penelitian yang valid artinya bila terdapat kesamaan antara data yang terkumpul dengan data yang sesungguhnya terjadi pada objek yang diteliti. Artinya, jika objek berwarna merah, sedangkan data yang terkumpul berwarna putih maka hasil penelitian tidak valid. Sedangkan penelitian yang reliable bila terdapat kesamaan data dalam waktu yang berbeda. Kalau dalam objek kemarin berwarna merah, maka sekarang dan besok tetap berwarna merah.

5.1.4 Uji Penyimpangan Asumsi Klasik 5.1.4.1 Uji Multikolinieritas

Menurut Ghozali (2013:105)Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas. Parameter yang dapat digunakan untuk mengetahui masalah multikolinieritas adalah dengan melihat nilai toleransi (tolerance) dan nilai variance inflation factor (VIF).

a. Data dengan nilai toleransinya " 0,10 maka dapat disimpulkan tidak terjadi multikolinieritas

b. Data dengan nilai toleransinya # 0,10 maka kesimpulan yang didapat adalah terjadi multikolinieritas.

terkumpul dengan data yang sesungguhnya terjadi pada objek yang diteliti. Artinya, jika objek berwarna merah, sedangkan data yang terkumpul berwarna putih maka hasil penelitian tidak valid. Sedangkan penelitian yang reliable bila terdapat kesamaan data dalam waktu yang berbeda. Kalau dalam objek kemarin berwarna merah, maka sekarang dan besok tetap berwarna merah.

Uji Penyimpangan Asumsi Klasik Uji Multikolinieritas

Menurut Ghozali (2013:105)Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel

(28)

# '')#

c. Data dengan nilai VIF "10, maka kita akan mendapat kesimpulan bahwa data yang kita uji tersebut memiliki multikolinierita

d. Sedangkan jika nilai VIF # 10, maka kita akan mendapat kesimpulan bawa data yang kita uji tidak memiliki kolinieritas.

Uji Multikolinieritas pada penelitian ini dilakukan dengan menggunakan bantuan SPSS versi 21. Metode pengujian yang digunakan yaitu dengan melihat nilai Value Inflation Factor (VIF) dan Tolerance pada model regresi. Hasilnya dapat dilihat sebagai berikut :

Tabel 5.14 Hasil Uji Multikolinieritas

Tolerance VIF Kriteria

Tanda SNI 0.655 1.526 Tidak terjadi multikolonieritas Harga 0.629 1.590 Tidak terjadi multikolonieritas Informasi Nilai Gizi 0.771 1.297 Tidak terjadi multikolonieritas Sumber: Data primer diolah (2016)

Dari penjelasan diatas dan tabel 5.14 dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :

(1) Variabel Tanda SNI memiliki nilai toleransi 0.655 dan VIF 1.526. Variabel Tanda SNI dengan nilai toleransi " 0,10 dan VIF # 10 dapat disimpulkan tidak terjadi multikolinieritas

(2) Variabel Harga memiliki nilai toleransi 0.629 dan VIF 1.59. Variabel SNI dengan nilai toleransi " 0,10 dan VIF # 10 dapat disimpulkan tidak terjadi multikolinieritas

(3) Variabel Informasi Nilai Gizi memiliki nilai toleransi 0.771 dan VIF 1.297. Variabel Informasi Nilai Gizi dengan nilai toleransi " 0,10 dan VIF # 10 Value Inflation Factor (VIF) dan pada model regresi. Hasilnya dapat dilihat sebagai berikut :

Tabel 5.14 Hasil Uji Multikolinieritas

Tolerance VIF Kriteria

Tanda SNI 0.655 1.526 Tidak terjadi multikolonieritas 0.629 1.590 Tidak terjadi multikolonieritas Informasi Nilai Gizi 0.771 1.297 Tidak terjadi multikolonieritas Sumber: Data primer diolah (2016)

Dari penjelasan diatas dan tabel 5.14 dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :

Variabel Tanda SNI memiliki nilai toleransi 0.655 dan VIF 1.526. Variabel Tanda SNI dengan nilai toleransi " 0,10 dan VIF # 10 dapat disimpulkan

(29)

# ''*#

Ketiga variabel diatas tidak terjadi multikolinieritas, artinya tidak terjadi korelasi antar variabel bebas.

5.1.4.2 Uji Heteroskedasitas

Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda maka disebut heteroskedastisitas. Terjadinya heteroskedastisitas dapat dideteksi dengan cara melihat pola titik-titik pada scatter plots regresi. metodenya adalah dengan membuat grafik plot atau scatter antara Standardized Predicted Value (ZPRED) dengan Studentized Residual (SRESID). Ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot antara SRESID dan ZPRED adalah sumbu Y dimana sumbu Y yang telah diprediksi dan Sumbu X adalah Residual (Y Prediksi - Y Sesungguhnya).

Gambar 5.1 Uji heteroskedastisitas Sumber: Data primer diolah (2016)

pengamatan lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda maka disebut heteroskedastisitas. Terjadinya heteroskedastisitas dapat dideteksi dengan cara melihat pola titik-titik pada scatter plots regresi. metodenya adalah dengan membuat grafik plot atau scatter antara Standardized Predicted Value

dengan Studentized Residual (SRESID). Ada tidaknya pola tertentu pada grafik Studentized Residual (SRESID). Ada tidaknya pola tertentu pada grafik Studentized Residual scatterplot antara SRESID dan ZPRED adalah sumbu Y dimana sumbu Y yang telah diprediksi dan Sumbu X adalah Residual (Y Prediksi - Y Sesungguhnya).

(30)

# ''+#

Gejala heteroskedastisitas apabila ada pola tertentu yang jelas, seperti titik-titik membentuk pola tertentu yang teratur (bergelombang, melebar kemudian menyempit). Tidak terjadi gejala heteroskedastisitas apabila tidak ada pola yang jelas, seperti titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y. Dengan Gambar 5.1 di atas dapat diketahui :

(1) Titik-titik tidak membentuk pola yang jelas,

(2) titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y

Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi gejala heteroskedastisitas pada data dan data tidak dianggap homogen.

5.1.4.3 Uji Normalitas

Uji normalitas dilakukan 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. Pendekatan yang digunakan dalam uji normalitas kali ini adalah dengan menggunakan pendekatan grafik. Uji normalitas berguna untuk menentukan data yang telah dikumpulkan berdistribusi normal atau diambil dari populasi normal. Metode klasik dalam pengujian normalitas suatu data tidak begitu rumit. Berdasarkan pengalaman empiris beberapa pakar statistik, data yang banyaknya lebih dari 30 angka (n > 30), maka sudah dapat diasumsikan berdistribusi normal. Biasa dikatakan sebagai sampel besar.

-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y

Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi gejala heteroskedastisitas pada data dan data tidak dianggap homogen.

Uji Normalitas

Uji normalitas dilakukan 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. Pendekatan yang digunakan dalam uji normalitas kali ini adalah dengan menggunakan pendekatan grafik. Uji normalitas berguna untuk menentukan data

(31)

# ''"#

Namun untuk memberikan kepastian, data yang dimiliki berdistribusi normal atau tidak, sebaiknya digunakan uji statistik normalitas. Karena belum tentu data yang lebih dari 30 bisa dipastikan berdistribusi normal, demikian sebaliknya data yang banyaknya kurang dari 30 belum tentu tidak berdistribusi normal, untuk itu perlu suatu pembuktian

Salah satu uji normalitas dilakukan dengan metode grafik yaitu dengan melihat penyebaran data pada sumber diagonal pada grafik Normal P-P Plot of

regression standardized residual. Sebagai dasar pengambilan keputusannya, jika

titik-titik menyebar sekitar garis dan mengikuti garis diagonal maka nilai residual tersebut telah normal.

Gambar 5.2 Grafik Histogram Normalitas Data Sumber: Data primer diolah (2016)

melihat penyebaran data pada sumber diagonal pada grafik Normal P-P Plot of regression standardized residual. Sebagai dasar pengambilan keputusannya, jika -titik menyebar sekitar garis dan mengikuti garis diagonal maka nilai residual tersebut telah normal.

(32)

# ''$#

Berdasarkan grafik histogram diatas, terlihat bahwa data membentuk kurva normal yang artinya data berdistribusi normal.

Gambar 5.3 Grafik Normalitas Data – Regresi Sumber: Data primer diolah (2016)

Sedangkan pada grafik P Plot SPSS, terlihat titik titik mengikuti garis mengikuti dan mendekati garis diagonalnya, sehingga dapat disimpulkan bahwa model regresi memenuhi asumsi normalitas.

Gambar 5.3 Grafik Normalitas Data – Regresi Sumber: Data primer diolah (2016)

(33)

# ''!#

5.1.5 Uji Hipotesis

5.1.5.1 Regresi Linear Berganda

Analisis regresi linier berganda adalah hubungan secara linear antara dua

atau lebih variabel independen (X1, X2,….Xn) dengan variabel dependen (Y).

Analisis ini untuk mengetahui arah hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen apakah masing-masing variabel independen berhubungan positif atau negatif dan untuk memprediksi nilai dari variabel dependen apabila

nilai variabel independen mengalami kenaikan atau penurunan.

Dasar pengambilan keputusan dalam uji regresi pada penelitian ini adalah: a. Nilai signifikansi < 0,05 artinya hipotesis diterima yang artinya variable bebas

berpengaruh terhadap variabel terikat.

b. Nilai signifikansi > 0,05 hipotesis ditolak yang artinya variabel bebas tidak berpengaruh terhadap variabel terikat.

Dalam penelitian ini variabel yang digunakan terdiri dari variabel dependen (Y) adalah keputusan pembelian, sedangkan yang merupakan variabel independen adalah tanda SNI (Xl), Harga (X2), dan Informasi Nilai Gizi(X3) sehingga model persamaan regresi berganda yang menggunakan satu variabel dependen (Y) dan tiga variabel independen (X1), (X2), dan (X3) dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: Y = a + blXl + b2X2 + b3X3.

Hasil pengolahan SPSS untuk analisis regresi linier berganda memberikan hasil sebagai berikut :

positif atau negatif dan untuk memprediksi nilai dari variabel dependen apabila nilai variabel independen mengalami kenaikan atau penurunan.

Dasar pengambilan keputusan dalam uji regresi pada penelitian ini adalah: Nilai signifikansi < 0,05 artinya hipotesis diterima yang artinya variable bebas berpengaruh terhadap variabel terikat.

Nilai signifikansi > 0,05 hipotesis ditolak yang artinya variabel bebas tidak berpengaruh terhadap variabel terikat.

Dalam penelitian ini variabel yang digunakan terdiri dari variabel dependen (Y) adalah keputusan pembelian, sedangkan yang merupakan variabel independen adalah tanda SNI (Xl), Harga (X2), dan Informasi Nilai

(34)

# ''%#

Tabel 5.15. Hasil Analisis Regresi Linier Berganda Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) .953 .296 3.221 .002 Tanda SNI .273 .076 .232 3.585 .000 Harga .346 .051 .442 6.717 .000 Informasi Gizi .183 .061 .178 2.968 .003

a. Dependent Variable: Keputusan Pembelian

Dari Tabel 5.15 tersebut juga terlihat bahwa koefisien regresi linier berganda adalah a = 0,953, Xl = 0,273, X2 =0,346 dan X3 = 0,183. Berdasarkan model persamaan regresi yang telah dibuat, maka didapatkan persamaan regresi linier berganda untuk penelitian ini adalah :

Y = 0.953 + 0,273 X1 + 0,346 X2 + 0,183 X3.

Penjelasan dari persamaan regresi linear berganda tersebut adalah sebagai berikut:

a. Konstanta = 0.953 artinya bahwa jika variable Tanda SNI (X1), Harga (X2), dan Informasi Nilai Gizi (X3) adalah tetap (tidak mengalami perubahan atau konstan) maka nilai konsistensi Keputusan Pembelian (Y) adalah 0.953.

b. Koefisien X1 (b1) = 0,273. Artinya bahwa apabila setiap variabel Tanda SNI bertambah sebesar 1 satuan maka variable Keputusan Pembelian akan bertambah sebesar 0, 273, dengan asumsi tidak ada penambahan (konstan) nilai

Informasi

Gizi .183 .061 .178 2.968 .003

a. Dependent Variable: Keputusan Pembelian

Dari Tabel 5.15 tersebut juga terlihat bahwa koefisien regresi linier berganda adalah a = 0,953, Xl = 0,273, X2 =0,346 dan X3 = 0,183.

model persamaan regresi yang telah dibuat, maka didapatkan persamaan regresi linier berganda untuk penelitian ini adalah :

Y = 0.953 + 0,273 X1+ 0,346 X2+ 0,183 X3.

Penjelasan dari persamaan regresi linear berganda tersebut adalah sebagai berikut:

(35)

# '(&#

sebesar 0,001 menandakan bahwa variable Tanda SNI signifikan. Tanda positif (+) berarti bahwa variabel Tanda SNI mempunyai pengaruh positif dan signifikan terhadap keputusan pembelian.

c. Koefisien X2 (b2) = 0,346. Artinya bahwa apabila setiap variabel Harga bertambah sebesar 1 satuan maka variable Keputusan Pembelian akan berkurang sebesar 0,346, dengan asumsi tidak ada penambahan (konstan) nilai dari variabel Tanda SNI (X1) dan variabel Informasi Nilai Gizi (X3). Nilai Sig. sebesar 0,000 menandakan bahwa variable Harga signifikan.

d. Koefisien X3 (b3) = 0,183. Artinya bahwa apabila setiap variabel Informasi Nilai Gizi bertambah sebesar 1 satuan maka variable keputusan pembelian akan meningkat sebesar 0,183, dengan asumsi tidak ada penambahan (konstan) nilai dari variabel Tanda SNI (X1) dan Harga (X2). Nilai Sig. sebesar 0,005 menandakan bahwa variable Harga signifikan. Tanda positif (+) berarti bahwa variabel Informasi Nilai Gizi mempunyai pengaruh positif dan signifikan terhadap Keputusan Pembelian. Artinya semakin jelas Informasi Nilai Gizi yang diberikan pada suatu produk maka keputusan pembelian akan meningkat.

Sedangkan Residual (unstandardized residual) adalah selisih antara nilai keputusan pembelian dengan Predicted Value, dan Std. Residual (standardized

Coeficient) adalah nilai residual yang telah terstandarisasi (nilai semakin

mendekati 0 maka model regresi semakin baik dalam melakukan prediksi, sebaliknya semakin menjauhi 0 atau lebih dari 1 atau -1 maka semakin tidak baik

dari variabel Tanda SNI (X1) dan variabel Informasi Nilai Gizi (X

sebesar 0,000 menandakan bahwa variable Harga signifikan.

Koefisien X3 (b3) = 0,183. Artinya bahwa apabila setiap variabel Informasi

Nilai Gizi bertambah sebesar 1 satuan maka variable keputusan pembelian akan meningkat sebesar 0,183, dengan asumsi tidak ada penambahan (konstan) nilai

dari variabel Tanda SNI (X1) dan Harga (X2). Nilai Sig. sebesar 0,005

menandakan bahwa variable Harga signifikan. Tanda positif (+) berarti

variabel Informasi Nilai Gizi mempunyai pengaruh positif dan signifikan terhadap Keputusan Pembelian. Artinya semakin jelas Informasi Nilai Gizi yang diberikan pada suatu produk maka keputusan pembelian akan

(36)

# '('#

model regresi dalam melakukan prediksi). Dari Tabel 5.15 tersebut terlihat nilai

standardized Coeficient untuk masing – masing variabel adalah sebagai berikut :

a. Tanda SNI memiliki nilai 0.232, artinya nilai regresi sangat baik dalam melakukan prediksi model persamaan

b. Harga memiliki nilai 0.442, artinya nilai regresi cukup baik dalam melakukan prediksi model persamaan

c. Informasi Gizi memiliki nilai 0.178, artinya nilai regresi sangat baik dalam melakukan prediksi model persamaan

5.1.5.1.1 Analisa Korelasi Berganda

Analisis ini digunakan untuk mengetahui hubungan antara dua atau lebih

variabel independen (X1, X2,…Xn) terhadap variabel dependen (Y) secara

serentak dilakukan melalui analisis korelasi ganda (R). Koefisien ini menunjukkan seberapa besar hubungan yang terjadi antara variabel independen

(X1, X2,……Xn) secara serentak terhadap variabel dependen (Y). nilai R berkisar

antara 0 sampai 1, nilai semakin mendekati 1 berarti hubungan yang terjadi semakin kuat, sebaliknya nilai semakin mendekati 0 maka hubungan yang terjadi semakin lemah. Menurut Sugiyono (2007) pedoman untuk memberikan interpretasi koefisien korelasi sebagai berikut:

Informasi Gizi memiliki nilai 0.178, artinya nilai regresi sangat baik dalam melakukan prediksi model persamaan

5.1.5.1.1 Analisa Korelasi Berganda

Analisis ini digunakan untuk mengetahui hubungan antara dua atau lebih variabel independen (X1, X2,…Xn) terhadap variabel dependen (Y) secara serentak dilakukan melalui analisis korelasi ganda (R). Koefisien ini menunjukkan seberapa besar hubungan yang terjadi antara variabel independen

(37)

# '((#

Tabel 5.16 Interpretasi Koefisien Korelasi

Rentang Nilai Korelasi Intrepetasi

0,00 - 0,199 sangat rendah

0,20 - 0,399 rendah

0,40 - 0,599 sedang

0,60 - 0,799 kuat

0,80 - 1,000 sangat kuat

Hasil pengolahan data, mendapatkan hasil sebagai berikut :

Tabel 5.17 Hasil Analisis Korelasi Ganda Model Summaryb

Model R R Square Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

1 .703a .495 .486 .259820

a. Predictors: (Constant), Informasi Gizi, Tanda SNI, Harga b. Dependent Variable: Keputusan Pembelian

Dengan melihat tabel 5.16 dan tabel 5.17 diatas, terlihat bahwa nilai R adalah sebesar 0.703, yang menunjukkan terjadi hubungan yang kuat antara Tanda SNI, Harga dan Informasi Nilai Gizi terhadap Keputusan Pembelian.

5.1.5.1.2 Analisa Determinasi (R2)

Analisis determinasi dalam regresi linear berganda digunakan untuk

mengetahui prosentase sumbangan pengaruh variabel independen (X1,

X2,……Xn) secara serentak terhadap variabel dependen (Y). Koefisien ini

menunjukkan seberapa besar prosentase variasi variabel independen yang

digunakan dalam model mampu menjelaskan variasi variabel dependen. R2 sama

dengan 0, maka tidak ada sedikitpun prosentase sumbangan pengaruh yang diberikan variabel independen terhadap variabel dependen, atau variasi variabel

Tabel 5.17 Hasil Analisis Korelasi Ganda Model Summaryb

Model R R Square Adjusted R

Square

Std. Error of the Estimate

.703a .495 .486 .259820

a. Predictors: (Constant), Informasi Gizi, Tanda SNI, Harga b. Dependent Variable: Keputusan Pembelian

Dengan melihat tabel 5.16 dan tabel 5.17 diatas, terlihat bahwa nilai R adalah sebesar 0.703, yang menunjukkan terjadi hubungan yang kuat antara Tanda SNI, Harga dan Informasi Nilai Gizi terhadap Keputusan Pembelian.

(38)

# '()#

independen yang digunakan dalam model tidak menjelaskan sedikitpun variasi

variabel dependen. Sebaliknya R2 sama dengan 1, maka prosentase sumbangan

pengaruh yang diberikan variabel independen terhadap variabel dependen adalah sempurna, atau variasi variabel independen yang digunakan dalam model menjelaskan 100% variasi variabel dependen.

Dari tabel 5.17 diatas, terlihat bahwa nilai koefisien determinasi (Rsquare) 0.495 yang berarti prosentase sumbangan pengaruh variabel independen (Tanda SNI, Harga dan Informasi Nilai Gizi) terhadap variabel dependen (keputusan pembelian) sebesar hanya 49,5%. Sedangkan sisanya sebesar 50.5 % dipengaruhi atau dijelaskan oleh variabel lain yang tidak dimasukkan dalam model penelitian ini.

Adjusted R Square adalah nilai R Square yang telah disesuaikan, nilai ini

selalu lebih kecil dari R Square dan angka ini bisa memiliki harga negatif. Nilai

Adjusted R Square berdasarkan tabel 5.17 adalah 0.486. Menurut Santoso (2001)

bahwa untuk regresi dengan lebih dari dua variabel bebas digunakan Adjusted R2

sebagai koefisien determinasi.

Standard Error of the Estimate adalah suatu ukuran banyaknya kesalahan

model regresi dalam memprediksikan nilai Y. Dari hasil regresi di dapat nilai 0.25982, hal ini berarti banyaknya kesalahan dalam prediksi nilai keputusan pembelian sebesar 0.25982.

0.495 yang berarti prosentase sumbangan pengaruh variabel independen (Tanda SNI, Harga dan Informasi Nilai Gizi) terhadap variabel dependen (keputusan pembelian) sebesar hanya 49,5%. Sedangkan sisanya sebesar 50.5 % dipengaruhi atau dijelaskan oleh variabel lain yang tidak dimasukkan dalam model penelitian

Adjusted R Square adalah nilai R Square yang telah disesuaikan, nilai ini selalu lebih kecil dari R Square dan angka ini bisa memiliki harga negatif. Nilai Adjusted R Square berdasarkan tabel 5.17 adalah 0.486. Menurut Santoso (2001) bahwa untuk regresi dengan lebih dari dua variabel bebas digunakan Adjusted R sebagai koefisien determinasi.