Analisis Faktor yang Mempengaruhi Keputusan Konsumen Dalam Pembelian Produk Online Shop

LAMPIRAN 1: KUESIONER PENELITIAN

KUESIONER

ANALISIS FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEPUTUSAN KONSUMEN DALAM PEMBELIAN PRODUK ONLINE SHOP

Petunjuk pengisian kuesioner:

1. _{Bacalah terlebih dahulu seluruh pertanyaan dengan cermat sebelum saudara} mengisi jawaban.

2. _{Isikan terlebih dahulu identitas diri anda.}

3. _{Pilihlah salah satu jawaban yang menurut saudara tepat tanpa adanya} paksaan dengan cara memberikan tanda cek (√).

4. _{Ada lima alternatif jawaban yaitu:} Nilai 1 = STS (Sangat Tidak Setuju)

Jenis kelamin : Laki-Laki / Perempuan II. TABEL PERNYATAAN

No Pernyataan STS TS KS S SS

1

Harga yang ditawarkan untuk produk-produk online shop bersaing dengan harga produk-produk di pasar tradisional. diungkapkan dalam iklan sebelum saya membelinya.

4

Respon penjual cepat dan sopan dalam melayani pembeli yang ingin bertanya sepitar produknya

5

6 Online shop menyediakan lebih dari satu bank untuk bertransaksi

7

Ongkos kirim relatif lebih murah daripada biaya transportasi berbelanja ke pasar (secara konvensional)

8

No Reponden X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8

83 2 2 3 4 2 4 4 3

84 4 4 4 4 4 4 3 4

85 4 4 5 4 5 4 4 4

86 4 4 4 5 4 4 4 4

87 3 3 4 5 3 3 1 5

88 4 4 4 4 4 4 4 4

89 5 4 4 4 3 4 4 5

90 4 4 3 3 3 5 4 4

91 4 3 4 4 5 3 4 4

92 4 3 4 3 3 4 4 4

93 4 4 4 4 5 4 3 4

94 4 4 5 4 5 4 3 4

95 3 4 3 3 4 4 4 4

96 4 2 3 3 2 2 3 3

97 3 4 4 3 3 4 3 4

98 4 3 4 4 3 4 4 5

99 4 2 4 5 4 4 4 3

No Succesive Interval

X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8

LAMPIRAN 5: HASIL OUTPUT SPSS ANALISIS FAKTOR Correlations

X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 Jumlah

X1 Pearson Correlation 1 .097 .450** .339** .467** .299** .256* .286** .614**

Sig. (2-tailed) .339 .000 .001 .000 .003 .010 .004 .000

N 100 100 100 100 100 100 100 100 100

X2 Pearson Correlation .097 1 .281** .004 .432** .278** .384** .330** .549**

Sig. (2-tailed) .339 .005 .970 .000 .005 .000 .001 .000

N 100 100 100 100 100 100 100 100 100

X3 Pearson Correlation .450** .281** 1 .341** .605** .360** .405** .520** .776**

Sig. (2-tailed) .000 .005 .001 .000 .000 .000 .000 .000

N 100 100 100 100 100 100 100 100 100

X4 Pearson Correlation .339** .004 .341** 1 .292** .141 .069 .232* .465**

Sig. (2-tailed) .001 .970 .001 .003 .161 .497 .020 .000

N 100 100 100 100 100 100 100 100 100

X5 Pearson Correlation .467** .432** .605** .292** 1 .330** .304** .439** .763**

Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .003 .001 .002 .000 .000

N 100 100 100 100 100 100 100 100 100

X6 Pearson Correlation .299** .278** .360** .141 .330** 1 .341** .392** .617**

Sig. (2-tailed) .003 .005 .000 .161 .001 .001 .000 .000

N

100 100 100 100 100 100 100 100 100

X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 Jumlah

Sig. (2-tailed) .010 .000 .000 .497 .002 .001 .000 .000

N 100 100 100 100 100 100 100 100 100

X8 Pearson Correlation .286** .330** .520** .232* .439** .392** .410** 1 .711**

Sig. (2-tailed) .004 .001 .000 .020 .000 .000 .000 .000

N 100 100 100 100 100 100 100 100 100

Jlh Pearson Correlation .614** .549** .776** .465** .763** .617** .621** .711** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000

N 100 100 100 100 100 100 100 100 100

Case Processing Summary

N %

Cases Valid 100 100.0

Excludeda 0 .0

Total 100 100.0

a. Listwise deletion based on all variables in the procedure.

Reliability Statistics

Cronbach's Alpha

Cronbach's Alpha Based on Standardized Items

N of Items

.796 .794 8

Item Statistics

KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling

Adequacy. .814

Bartlett's Test of Sphericity

Approx. Chi-Square 197.490

df 28

Sig. .000

Anti-image Matrices

X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8

Anti-image Covariance

X1 .686 .101 -.073 -.126 -.146 -.103 -.097 -.024 X2 .101 .726 .023 .079 -.205 -.069 -.193 -.033 X3 -.073 .023 .531 -.089 -.198 -.043 -.097 -.126 X4 -.126 .079 -.089 .838 -.064 -.002 .052 -.061 X5 -.146 -.205 -.198 -.064 .521 -.009 .049 -.064 X6 -.103 -.069 -.043 -.002 -.009 .745 -.086 -.155 X7 -.097 -.193 -.097 .052 .049 -.086 .701 -.126 X8 -.024 -.033 -.126 -.061 -.064 -.155 -.126 .623 Anti-image

Correlation

Communalities

Component Matrixa Component

1 2

X1 .642 .360

X2 .506 -.601

X3 .778 .145

X4 .420 .679

X5 .759 .061

X6 .617 -.139

X7 .618 -.398

X8 .731 -.052

Extraction Method: Principal Component Analysis.

Rotated Component Matrixa Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.a a. Rotation converged in 3 iterations.

Component Transformation Matrix

Component 1 2

1 .729 .685

2 -.685 .729

Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.

UJI BARLETT PENDEKATAN STATISTIK CHI-SQUARE

Untuk menguji apakah matriks korelasi sederhana bukan merupakan suatu matriks identitas maka digunakan uji barlett dengan pendekatan statistic chi square. Berikut ini langkah-langkah pengujiannya:

1. Hipotesis

H0 : Matriks korelasi sederhana merupakan matriks identitas H1 : Matriks korelasi sederhana bukan merupakan matriks identitas 2. Statistik uji

3. Taraf yata α da ilai χ² daritabel diperoleh:

α = % = , de ga df =

χ² tabel = 37,916 4. Kriteria pengujian:

H0ditolak apabila χ² hitung≥ χ² tabel H0diteri a apabila χ² hitung< χ² tabel 5. Perhitu ga χ²

Determinan = 0,126

6. Kesimpulan

χ² hitung = , > χ² tabel = 37,916 maka H0 ditolak.

Tabel r

Nilai Koefisien Korelasi (r) untuk taraf signifikan tertentu

90 0.1726 0.2050 0.2422 0.2673

91 0.1716 0.2039 0.2409 0.2659

92 0.1707 0.2028 0.2396 0.2645

93 0.1698 0.2017 0.2384 0.2631

94 0.1689 0.2006 0.2371 0.2617

95 0.1680 0.1996 0.2359 0.2604

96 0.1671 0.1986 0.2347 0.2591

97 0.1663 0.1975 0.2335 0.2578

98 0.1654 0.1966 0.2324 0.2565

99 0.1646 0.1956 0.2312 0.2552

100 0.1638 0.1946 0.2301 0.2540

1000 0.0519 0.0619 0.0734 0.0812

10000 0.0164 0.0196 0.0233 0.0258

Matriks Korelasi Sederhana (rij)

X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8

X1 1 0.108 0.433 0.312 0.446 0.325 0.293 0.341

X2 0.108 1 0.258 0.005 0.407 0.254 0.375 0.281

X3 0.433 0.258 1 0.313 0.590 0.353 0.378 0.502

X4 0.312 0.005 0.313 1 0.281 0.149 0.079 0.238

rij = X5 0.446 0.407 0.590 0.281 1 0.315 0.290 0.436

X6 0.325 0.254 0.353 0.149 0.315 1 0.339 0.426

X7 0.293 0.375 0.378 0.079 0.290 0.339 1 0.409

X8 0.341 0.281 0.502 0.238 0.436 0.426 0.409 1

Matriks Korelasi Parsial (aij)

X1 X₂ X₃ X₄ X₅ X₆ X₇ X8

X1 0.143 -0.120 -0.166 -0.243 -0.144 -0.140 -0.036

X2 0.143 0.037 0.101 -0.333 -0.093 -0.270 -0.049

X3 -0.120 0.037 -0.133 -0.376 -0.068 -0.159 -0.220

X4 -0.166 0.101 -0.133 -0.096 -0.003 0.068 -0.084

aij = X5 -0.243 -0.333 -0.376 -0.096 -0.014 0.082 -0.113

X6 -0.144 -0.093 -0.068 -0.003 -0.014 -0.118 -0.228

X7 -0.140 -0.270 -0.159 0.068 0.082 -0.118 -0.191

Kuadrat Matriks Korelasi Sederhana ( )

X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X9 jumlah

X1 _{1.000 0.036 0.006 0.006 0.018 0.003 0.006 0.004} 1.078

X2 0.036 1.000 0.026 0.000 0.002 0.003 0.014 0.000 1.081

X3 0.006 0.026 1.000 0.000 0.001 0.000 0.023 0.000 1.056

X4 0.006 0.000 0.000 1.000 0.029 0.000 0.001 0.018 1.055

X5 0.018 0.002 0.001 0.029 1.000 0.001 0.001 0.001 1.054

X6 0.003 0.003 0.000 0.000 0.001 1.000 0.000 0.000 1.007

X7 0.006 0.014 0.023 0.001 0.001 0.000 1.000 0.003 1.048

X8 0.004 0.000 0.000 0.018 0.001 0.000 0.003 1.000 1.027

8.405

Kuadrat Matriks Korelasi Parsial ( )

X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X9 jumlah

X1 0.021 0.014 0.028 0.059 0.021 0.019 0.001 0.164

X2 0.021 0.001 0.010 0.111 0.009 0.073 0.002 0.227

X3 0.014 0.001 0.018 0.141 0.005 0.025 0.048 0.253

X4 0.028 0.010 0.018 0.009 0.000 0.005 0.007 0.077

X5 0.059 0.111 0.141 0.009 0.000 0.007 0.013 0.340

X6 0.021 0.009 0.005 0.000 0.000 0.014 0.052 0.100

X7 0.019 0.073 0.025 0.005 0.007 0.014 0.036 0.180

X8 0.001 0.002 0.048 0.007 0.013 0.052 0.036 0.160