commit to user BAB IV
ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN
Pada bab ini akan disajikan hasil analisi data penelitian dan pembahasannya. Hasil pengolahan data selanjutnya akan digunakan sebagai dasar untuk analisis dan menjawab hipotesis pada penelitian ini.
A. Gambaran Umum Obyek Penelitian
1. Sejarah Perusahaan
Lazada Indonesia adalah sebuah perusahaan e-Commerce di bawah naungan PT.e-Cart Services Indonesia yang berkantor di lantai 16 Menara Bidakara I, Jalan Gatot Subroto, Jakarta Selatan. Perusahaan yang mengoperasikan sebuah department store on-line yang didirikan pada 2012 ini merupakan anak cabang dari perusahaan terkemuka asal Jerman, Rocket Internet. Maximilian Bittner, adalah Chief Executive Officer Lazada untuk wilayah South
East Asia dan Co-founder dan Thomas Damek adalah managing director Lazada
Indonesia.
Lazada adalah sebuah bisnis dengan konsep internet online yang mencoba meniru department store dan mall. Lazada Indonesia memiliki alamat situs resmi sebagai berikut: Website : www.Lazada.co.id Blog : blog.Lazada.co.id Email : support@Lazada.co.id Facebook : Facebook.com/LazadaID Twitter: Twitter.com/LazadaID 34
commit to user
Perkembangan Lazada di Asia Tenggara cukup menyita perhatian, bahkan di Indonesia Lazada merupakan penyedia layanan e-comerse dengan tingkat transaksi online yang terus meningkat. Lazada juga sudah hadir di 4 negara Asia Tenggara lainnya seperti Malaysia, Thailand, Vietnam, dan Filipina.
Beberapa keunggulan yang diberikan Lazada Indonesia antara lain :
a. Logistic & Supply Chain: mendapatkan barang yang tepat, pada yang tepat, dengan jumlah yang tepat, kondisi yang tepat, dengan biaya yang terjangkau, dengan tetap memberikan kontribusi profit bagi penyedia jasa logistik
b. Payment Method: Dengan sistem pembayaran yang lengkap seperti
kartu kredit, transfer bank dan Bayar ditempat/Cash On Delivery (COD) konsumen akan merasa nyaman dan aman berbelanja secara online.
c. Own Delivery With COD: Pengantaran yang cepat dan dilengkapi
dengan sistem COD. Metode pembayaran di Lazada menjadi salah satu keunggulan yang dionjolkan, yaitu menyediakan beberapa metode pembayaran, mulai dari bayar ditempat, menggesek kartu di tempat, dan jaminan 30 hari uang kembali (GBE_MM_UGM).
1. Visi, Misi dan Nilai Perusahaan
Visi : Menjadi pionir dibidang e-Commerce Misi :
1.Menghadirkan layanan berbelanja mudah bagi konsumen 2.Melakukan akses langsung pada data base konsumen
commit to user Nilai :
Berbelanja Mudah dan Nyaman
Tanpa harus melalui macet, antrian dan berdesak-desakan! Belanja kapan saja, dimana saja, melalui komputer maupun hanphone.
Dengan layanan pengiriman kami yang cepat dan dapat diandalkan, anda hanya perlu duduk santai dan paket akan diantarkan kepada anda.
Berbelanja Aman dan Terpercaya
Kami memahami pentingnya bagi anda untuk berbelanja dengan aman pada layanan yang dapat dipercaya. Kami menghadirkan berbagai pilihan metode pembayaran bagi konsumen, termasuk bayar tunai di tempat atau
Cash-On-Delivery, Anda hanya perlu membayar saat Anda menerima
kiriman paket Anda.
Kami memastikan kualitas dan keaslian produk: semua produk yang Anda beli di Lazada dijamin asli, bukan barang ilegal dan tidak rusak. Apabila terjadi kasus sebaliknya, Anda dapat mengembalikannya dalam jangka waktu 14 hari dan menerima pengembalian uang sepenuhnya, yang termasuk dalam Program Perlindungan Pelanggan.
commit to user
B. Analisis Deskriptif Responden
Analisis deskriptif dimaksudkan untuk mengetahui karakteristik responden dan tanggapan responden terhadap kuesioner.
1. Karakteristik Profil Responden
Gambaran tentang responden diperoleh dari data diri yang terdapat pada bagian data responden yang meliputi usia, jenis kelamin, pendidikan, Lama waktu menggunakan lazada, Lama waktu pembelian pada lazada, Frekuensi pembelian di lazada, dan produk terakhir yang dibeli di lazada. a. Berdasarkan Usia
Berdasarkan hasil penyebaran kuesioner, diperoleh karakteristik responden berdasarkan usia yaang disajikan pada Tabel IV.1. Jumlah mahasiswa yang berusia 18-20 tahun lebih banyak dibandingkan jumlah mahasiswa yang berusia ≤ 17 tahun, 21-23 tahun, dan >23 tahun.
Tabel IV.1
Distribusi Responden Berdasarkan Usia
Umur Jumlah Persentase (%)
≤ 17 Tahun 3 3
18-20 Tahun 51 51
21-23 Tahun 47 47
>20 Tahun 9 9
TOTAL 110 110
commit to user a. Berdasarkan Jenis Kelamin
Berdasarkan hasil penyebaran kuesioner, diperoleh karakteristik responden berdasarkan jenis kelamin yang disajikan pada Tabel IV.2. Jumlah mahasiswa yang berjenis kelamin laki-laki lebih sedikit dibandingkan mahasiswa berjenis kelamin perempuan.
Tabel IV.2
Distribusi Responden Berdasarkan Jenis Kelamin Jenis Kelamin Jumlah (Orang) Persentase (%)
Laki-laki 52 52
Perempuan 58 58
TOTAL 110 110
Sumber : Data primer yang diolah, 2015
b. Berdasarkan Pendidikan yang Sedang Ditempuh
Berdasarkan hasil penyebaran kuesioner, diperoleh karakteristik responden berdasarkan pendidikan yang disajikan pada Tabel IV.3. Jumlah mahasiswa yang sedang menempuh pendidikan sarjana lebih mendominasi yaitu sebanyak 72 responden (72 %).
Tabel IV.3
Distribusi Responden Berdasarkan Pendidikan yang Sedang Ditempuh Pendidikan Jumlah (Orang) Persentase (%)
Diploma 25 25
S1 72 72
S2/S3 13 13
TOTAL 110 110
commit to user c. Berdasarkan Lama Waktu Menggunakan
Berdasarkan hasil penyebaran kuesioner, diperoleh karakteristik responden berdasarkan lama waktu menggunakan lazada yang disajikan pada Tabel IV.4. Jumlah mahasiswa pada tingkat menggunakan lazada paling lama adalah > 1 Tahun dengan jumlah responden sebanyak 38 reponden 38(%).
Tabel IV.4
Distribusi Responden Berdasarkan Lama Waktu Menggunakan Lama Waktu
Menggunakan
Jumlah (Orang) Persentase (%)
>1 Tahun 38 38 9 Bulan 15 15 6 Bulan 24 24 3 Bulan 16 16 Baru saja 17 17 TOTAL 110 110
Sumber : Data primer yang diolah, 2015 d. Berdasarkan Lama waktu Pembelian
Berdasarkan hasil penyebaran kuesioner, diperoleh karakteristik responden berdasarkan lama waktu pembelian yang disajikan pada Tabel IV.5. Jumlah mahasiswa yang mendominasi pada lama waktu pembelian adalah pada 6 bulan terakhir dengan jumlah responden sebanyak 38 reponden 38 (%).
commit to user Tabel IV.5
Distribusi Responden Berdasarkan Lama Waktu Pembelian Lama Waktu
Menggunakan Jumlah (Orang) Persentase (%)
< 12 bulan 15 15
9 Bulan terakhir 10 10
6 Bulan terakhir 38 38
3 Bulan terakhir 32 32
Dalam bulan ini 15 15
TOTAL 110 110
Sumber : Data primer yang diolah, 2015 e. Berdasarkan Frekuensi Pembelian
Berdasarkan hasil penyebaran kuesioner, diperoleh karakteristik responden berdasarkan lama waktu pembelian yang disajikan pada Tabel IV.6. Frekuensi pembelian mahasiswa adalah jarang dengan jumlah responden 54 responden 54 (%).
Tabel IV.6
Distribusi Responden Berdasarkan Frekuensi Pembelian Frekuensi
Pembelian
Jumlah (Orang) Persentase
Sering 9 9
Jarang 54 54
Pernah 47 47
TOTAL 110 110
commit to user f. Berdasarkan Produk Terakhir yang dibeli
Berdasarkan hasil penyebaran kuesioner, diperoleh karakteristik responden berdasarkan lama waktu pembelian yang disajikan pada Tabel IV.7. Produk yang terakhir kali dibeli mahasiswa adalah produk fasion dengan jumlah responden 23 responden 23 (%).
Tabel IV.7
Distribusi Responden Berdasarkan Produk yang Dibeli Nama Produk Jumlah (Orang) Persentase
Handphone dan Tablet 18 18
Kesehatan dan Kecantikan 10 10
Fashion 23 23
Camera 6 6
Komputer dan Labtop 5 5
Jam tangan
/Kacamata/Perhiasan
17 17
Tas dan Koper/Voucer 11 11
Peralatan Elektronik 9 9
Buku/Games/Musik 5 5
Olahraga 6 6
TOTAL 110 110
commit to user C. Pembahasan Hipotesis
1. Uji Instrumen Penelitian
Uji yang pertama adalah uji valid atau tidaknya dan reliabel atau tidaknya kuesioner yang meliputu uji validitas dan uji reliabelitas.Untuk uji yang kedua adalah uji asumsi klasik meliputi uji normalitas, uji multikolinearitas dan uji heteroskedastisitas.
Uji terakhir dalam penelitian ini adalah uji hipotesis yang menggunakan analisis regresi berganda. Hasil uji tersebut adalah sebagai berikut:
a. Uji Validitas
Uji validitas dilakukan pada kesebelas variabel dalam penelitian ini yaitu, keamanan, privasi, nama merek, desain website dan navigasi, informasi, kebijakan pengembalian, dan Web brand trust.
Menurut (Hair et al., 1998), factor loading ≥0,30 dianggap memenuhi level minimal, factor loading ≥0,40 dianggap baik dan
factor loading ≥0,50 dianggap signifikan. Untuk analisis faktor maka
syarat yang harus dipenuhi adalah nilai Kaise-Meyer-Olkin Measure of
Sampling Adequacy (KMO MSA) harus lebih dari 0,50 dan Bartlet’s Tes of Sphericity memiliki signifikasi 0,000 (Ghozali,2005). Berikut
commit to user Tabel IV.8
Sumber: Data primer yang diolah 2015
Tabel IV.8 menunjukkan bahwa nilai KMO Measure of Sampling Adequacy (MSA) dalam penelitian ini sebesar 0,835. Hasil ini menunjukan bahwa nilai MSA diatas 0,5 dan nilai Barlett test dengan Chi-squarews signifikan pada 0,000 disimpulkan bahwa uji analisis faktor dapat dilanjutkan.
Berdasarkan Tabel IV.9 hasil uji validitas dengan jumlah 110 responden, terlihatrotated component matriks sudah terlihat semua item pertanyaan mengelompok. Pada proses sebelumnya terdapat 5 item pertanyaan yang tidak valid karena belum terekstrak sempurna. Dalam langkah selanjutnya dalam pengujian analisis faktor tidak mengikutsertakan item yang tidak valid.
KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
Adequacy. .835
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 1.511E3
Df 276
commit to user Tabel IV.9 Hasil Analisis Faktor
Rotated Component Matrixa
Component 1 2 3 4 5 6 7 SC1 .850 SC2 .892 SC3 .873 SC4 .799 PR1 .828 PR2 .828 PR3 .839 BN1 .829 BN2 .855 BN3 .736 WAN1 .686 WAN2 .597 WAN3 .730 WAN4 .746 I1 .765 I2 .757 I3 .808 RP2 .747 RP3 .805 RP4 .791 WBT1 .752 WBT2 .840 WBT3 .577 WBT4 .607
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 6 iterations.
commit to user b. Uji Reliabilitas
Setelah dilakukan uji validitas, maka dilanjutkan dengan tahap reliabilitas (keandalan) yang bertujuan untuk mengetahui konsistensi item-item pertanyaan yang digunakan.Dalam uji reabilitas ini, dilakukan menggunakan metode Cronbach’s Alpha dengan menggunakan bantuan program SPSS for Windows versi 16.Klasifikasi nialai Cronbach’s Alpha,sebagai berikut: nilai Cronbach’s Alpha antara 0,80-1,0 dikategorikan reliabilitas baik, nilai Cronbach’s Alpha antara 0,60-0,79 dikategorikan reliabilitas dapat diterima, nilai Cronbach Alpha < 0,60 dikategorikan reliabilitas buruk.
Tabel IV.10 Hasil Uji Reliabelitas
Variabel Cronbach’s Alpha Keterangan
Keamanan 0,882 Reliabel
Privacy 0,867 Reliabel
Brand Name 0,836 Reliabel
WAN 0,819 Reliabel Informasi 0,824 Reliabel Kebijakan pengembalian 0,811 Reliabel WBT 0,846 Reliabel
Sumber : Data primer yang diolah, 2015
Dari Tabel IV.10 dapat disimpulkan bahwa dalam penelitian ini semua variabel reliabel dan dapat dilanjutkan pada proses uji asumsi klasik berikutnya.
commit to user c. Uji Asumsi Klasik
1) Uji Normalitas
Uji Normalitas dilakukan dengan tujuan untuk menguji apakah dalam model regresi,variabel pengganggu atau residual memeliki distribusi normal.Untuk menguji normalitas menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov (K-S).Data dikatakan berdistribusi normal jika nilai K-S > 0,05 (Ghozali,2005). Hasil uji normalitas dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel IV.11 Hasil Uji Normalitas
Sumber : Data primer yang diolah, 2015
Berdasarkan Tabel IV.11 menunjukkan bahwa nilai Kolmogorov-Smirnov data residual dari kesebelas model regresi yaitu >0,05. Hal ini
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardize d Residual
N 110
Normal Parametersa Mean .0000000
Std. Deviation .39030947 Most Extreme Differences Absolute .053 Positive .046 Negative -.053 Kolmogorov-Smirnov Z .560
commit to user
disimpulkan bahwa data residual dari semua model regresi berdistribusi normal.
2) Uji Multikolinearitas
Untuk menganalisis multikolinearitas dengan nilai Tolerance dan Inflation factor (VIF) pada model regresi (Ghozali,2005), apabila nilai tolerance > 0,1 dan nilai VIF <10 maka model regresi dalam penelitian ini tidak ada masalah multikolinearitas.Hasil uji multikolinearitas dapat dilihat pada tabel berikut
Tabel IV.12
Hasil Uji Multikolinearitas
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant)
-.085 .369 -.231 .818
Resiko Keamanan .034 .057 .041 .610 .543 .934 1.070 Privasi .147 .065 .175 2.278 .025 .728 1.374 Nama Merek .232 .071 .247 3.269 .001 .751 1.332 Desain Web Site
dan Navigasi .330 .091 .313 3.612 .000 .573 1.746 Informasi .220 .076 .235 2.873 .005 .641 1.560 Kebijakan
Pengembalian .032 .075 .035 .429 .669 .631 1.584 a. Dependent Variable: Web
Brand Trust
commit to user
Tabel IV.12 menunjukkan bahwa masing-masing variabel mempunyai nilai Tolerance lebih dari 0,1 dan nilai VIF kurang dari 10.Dari hasil diatas dapat diambil kesimpulan bahwa persamaan regresi pada penelitian ini tidak terjadi multikolinieritas.
3) Uji Heteroskedatisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksaam variansresidual (Ghozali 2005:105).
Tabel IV.13
Hasil Uji Heteroskedasitas
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) .552 .208 2.659 .009 Resiko Keamanan .026 .032 .082 .830 .409 Privasi -.023 .036 -.070 -.627 .532 Nama Merek -.007 .040 -.020 -.182 .856
Desain Web Site dan
Navigasi -.049 .051 -.121 -.961 .339
Informasi -.044 .043 -.121 -1.016 .312
Kebijakan
Pengembalian .052 .042 .147 1.222 .224
a. Dependent Variable:m ABS2 Sumber: Data Primer 2015
Tabel IV.13 menunjukkan bahwa pada model penelitian ini tidak terjadi heteroskedatisitas dimana diketahui bahwa nilai pada masing-masing variabel mempunyai probabilitas sig > 0,05.
commit to user 4) Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi merupakan pengujian yang bertujuan untuk mengetahui apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada uji t dengan kesalahan penggunaan pada t-1.
Tabel IV.14 Hasil Uji Autokorelasi
Runs Test
Unstandardized Residual
Test Valuea .02173
Cases < Test Value 55
Cases >= Test Value 55
Total Cases 110
Number of Runs 56
Z .000
Asymp. Sig. (2-tailed) 1.000 a. Median
menunjukkan nilai test adalah 0,02173 dengan probabilitas 1.000 tidak signifikan pada 0,05. Hal ini menunjukkan bahwa tidak ada autokorelasi dalam model regresi.
5) Uji Hipotesis
Dalam pengujian hipotesis, penelitian menggunakan analisis regresi yaitu analisis regresi linear.Analisis regresi pada dasarnya adalah studi mengenai ketergantungan variabel dependen dengan satu atau lebih variabel independen, dengan tujuan mengestimasi atau memprediksi rata-rata populasi atau nilai-nilai variabel
commit to user
dependen berdasarkan nilai variabel independen yang diketahui (Ghozali 2005).
Tabel IV.15 Hasil Uji Hipotesis
ANOVAb
Model
Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 20.877 6 3.480 21.583 .000a
Residual 16.605 103 .161
Total 37.482 109
a. Predictors: (Constant), Kebijakan Pengembalian, Resiko Keamanan, Nama Merek, Privasi, Informasi, Desain Web Site dan Navigasi
b. Dependent Variable: Web Brand Trust
Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .746a .557 .531 .40152 1.746
a. Predictors: (Constant), Kebijakan Pengembalian, Resiko Keamanan, Nama Merek, Privasi, Informasi, Desain Web Site dan Navigasi
commit to user Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Toleran ce VIF 1 (Constant) -.085 .369 -.231 .818 Resiko Keamanan .034 .057 .041 .610 .543 .934 1.070 Privasi .147 .065 .175 2.278 .025 .728 1.374 Nama Merek .232 .071 .247 3.269 .001 .751 1.332 Desain Web Site
dan Navigasi .330 .091 .313 3.612 .000 .573 1.746 Informasi .220 .076 .235 2.873 .005 .641 1.560 Kebijakan
Pengembalian .032 .075 .035 .429 .669 .631 1.584 a. Dependent Variable: Web Brand
Trust
commit to user 2. Pembahasan Hipotesis
H1: Keamanan tidak berpengaruh pada web brand trust
Berdasarkan hasil analisis regresi pada tabel diatas, pengaruh keamanan terhadap web brand trust menunjukkan nilai ß 0,34 dan nilai t 0,610. Nilai standardized ß dan t yang bernilai positif, namun secara statistik tidak terdapat pengaruh keamanan terhadap web brand trust dengan nilai signifikansi p>0,005 yaitu sebesar 0,543, sehingga hipotesis 1 tidak didukung.
Penelitian ini menunjukkan hasil yang sama dengan hasil penelitian Ruparelia
et al. (2010). Hasil penelitian tersebut menunjukkan bahwa tingkat keamanan
tidak lagi menjadi hal yang diutamakan namun hanya sebagai kualifikasi dimana penggunaan internet bukan suatu hal yang baru bagi para responden dalam penelitian tersebut.
H2: Privasi berpengaruh pada web brand trust
Berdasarkan hasil analisis regresi pada tabel diatas, pengaruh keamanan terhadap web brand trust menunjukkan nilai ß 0,147 dan nilai t 2,278. Nilai standardized ß dan t yang bernilai positif, secara statistik terdapat pengaruh privasi terhadap web brand trust dengan nilai signifikansi p<0,005 yaitu sebesar 0,025, sehingga hipotesis 2 didukung.
Penelitian ini didukung dengan hasil penelitian Ha 2004. Hasil penelitian tersebut menunjukkan bahwa melindungi privasi pelanggan dalam sebuah situs web site memiliki pengaruh yang tinggi dalam meningkatkan web brand
commit to user
H3: Nama merek berpengaruh pada web brand trust
Berdasarkan hasil analisis regresi pada tabel diatas, pengaruh nama merek terhadap web brand trust menunjukkan nilai ß 0,232 dan nilai t 3,269. Nilai standardized ß dan t yang bernilai positif, secara statistik terdapat pengaruh privasi terhadap web brand trust dengan nilai signifikansi p<0,05 yaitu sebesar 0,001, sehingga hipotesis 3 didukung.
Penelitian ini didukung dengan hasil penelitian Ha, 2004 dan Ruparelia et al. (2010). Hasil penelitian tersebut menunjukkan bahwa reputasi dari nama situs
web site memiliki pengaruh yang tinggi dalam meningkatkan web brand trust.
H4: Desain website dan Navigasi berpengaruh pada web brand trust
Berdasarkan hasil analisis regresi pada tabel diatas, pengaruh desain web
site dan navigasi terhadap web brand trust menunjukkan nilai ß 0,332 dan
nilai t 3,612. Nilai standardized ß dan t yang bernilai positif, secara statistik terdapat pengaruh privasi terhadap web brand trust dengan nilai signifikansi p<0,05 yaitu sebesar 0,000, sehingga hipotesis 4 didukung.
Penelitian ini didukung dengan hasil penelitian Ruparelia et al. (2010). Hasil penelitian tersebut menunjukkan bahwa kualitas dari desain sebuah web site serta penggunaan yang cepat dan mudah dari navigasi menjadi salah satu hal penting berkaitan dengan web brand trust.
H5: Informasi berpengaruh pada web brand trust
Berdasarkan hasil analisis regresi pada tabel diatas, pengaruh informasi terhadap web brand trust menunjukkan nilai ß 0,220 dan nilai t 2,873. Nilai standardized ß dan t yang bernilai positif, secara statistik terdapat pengaruh
commit to user
privasi terhadap web brand trust dengan nilai signifikansi p<0,05 yaitu sebesar 0,005, sehingga hipotesis 5 didukung.
Penelitian ini didukung dengan hasil penelitian Ruparelia et al. (2010). Hasil penelitian tersebut menunjukkan bahwa kualitas informasi berkaitan dengan
web brand trust.
H6: Kebijakan Pengembalian tidak berpengaruh pada web brand trust Berdasarkan hasil analisis regresi pada tabel diatas, pengaruh kebijakan terhadap web brand trust menunjukkan nilai ß 0,032 dan nilai t 00,429. Nilai standardized ß dan t yang bernilai positif, namun secara statistik tidak terdapat pengaruh kebijakan pengembalian terhadap web brand trust dengan nilai signifikansi p>0,005 yaitu sebesar 0,669, sehingga hipotesis 6 tidak didukung.
Penelitian ini menunjukkan hasil yang sama dengan hasil penelitian Ruparelia et al. (2010). Hasil penelitian tersebut menunjukkan bahwa kebijakan pengembalian tidak memiliki hubungan dengan web brand trust.
