BAB III
KERANGKA KONSEPTUAL DAN HIPOTESIS
3.1 Kerangka Konseptual
Berdasarkan landasan teori pada Bab II, variabel-variabel independen telah dapat diidentifikasi. Dengan demikian sebuah kerangka teoritis dapat dibangun sebagai berikut. Terdapat dua variable independen yang juga disebut predictor variable dan sebuah variable dependen (criteria variable).
Dalam model ini diasumsikan tidak terdapat hubungan jalur sehingga setiap variabel independen berhubungan secara langsung dengan variabel dependen. Model skematik dari kerangka teoritis permasalahan penelitian ini ditunjukkan Gambar 3.1.
Gambar 3.1 Model kerangka teoritis
Rumusan hipotesis dapat didefinisikan sebagai sesuatu pernyataan tentang hubungan logis antara dua variabel atau lebih yang dinyatakan dalam bentuk kuantitatif sehingga dapat diuji kebenarannya.
3.2.1 Hipotesis Asosiatif
Hipotesis Asosiatif terkait dengan dugaan ada tidaknya hubungan (korelasi) antara dua atau lebih variable dalam sebuah populasi.
1. Hubungan antara variabel pemerosesan pesanan dan variabel penjualan
Ho : Tidak ada hubungan yang signifikan antara variabel pemerosesan pesanan
dan variabel penjualan
H1 : Ada hubungan yang signifikan antara variabel pemerosesan pesanan dan
penjualan
2. Hubungan antara variabel pengendalian persediaan dan variabel penjualan
Ho : Tidak ada hubungan yang signifikan antara variabel pengendalian
persediaan dan variabel penjualan
H1 : Ada hubungan yang signifikan antara variabel pengendalian persediaan dan
penjualan
3. Hubungan antara variabel penanganan barang dan variabel penjualan
Ho : Tidak ada hubungan yang signifikan antara variabel penanganan barang dan
variabel penjualan
H1 : Ada hubungan yang signifikan antara variabel pengendalian persediaan dan
penjualan
Ho : Tidak ada hubungan yang signifikan antara variabel pergudangan dan
variabel penjualan
H1 : Ada hubungan yang signifikan antara variabel pergudangan dan penjualan
5. Hubungan antara variabel transportasi dan variabel penjualan
Ho : Tidak ada hubungan yang signifikan antara variabel transportasi dan
variabel penjualan
H1 : Ada hubungan yang signifikan antara variabel transportasi dan penjualan
3.2.2 Hipotesis Total
Ho : Tidak ada hubungan yang signifikan antara variabel pemerosesan pesanan,
pengendalian persediaan, penanganan barang, pergudangan dan transportasi dengan variabel penjualan.
H1 : Ada hubungan yang signifikan antara variabel jenis saluran distribusi,
pemerosesan pesanan, pengendalian persediaan, penanganan barang, pergudangan dan transportasi dengan penjualan.
BAB IV
METODE PENELITIAN
4.1 Jenis Penelitian
Jenis penelitian ini adalah penelitian sebab-akibat (Casual Research), yaitu penelitian yang dilakukan untuk menyelidiki hubungan sebab-akibat dengan cara mengamati akibat yang terjadi dan kemungkinan faktor (sebab) yang menimbulkan akibat tersebut (Sinulingga, 2012). Dalam penelitian ini ada variabel independen (sebab) yaitu variabel yang mempengaruhi dan variabel dependen (akibat) yaitu variabel yang dipengaruhi.
Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode penelitian kuantitatif. Metode penelitian kuantitatif adalah metode penelitian yang berlandaskan filsafat positivisme, digunakan untuk meneliti populasi atau sample tertentu dengan memakai instrument pengumpulan data dan analisis yang bersifat kuantitatif. Filsafat positivisme memandang realita atau gejala dan fenomena sebagai sesuatu yang tetap, konkrit, teramati (observable), terukur (measurable), hubungan gejala bersifat sebab akibat (Sinulingga, 2012).
Rumusan masalah yang digunakan dalam penelitian ini adalah rumusan masalah asosiatif. Rumusan masalah asosiatif adalah suatu rumusan masalah penelitian yang bersifat menanyakan hubungan antara dua variabel atau lebih (Sugiyono, 2013). Hubungan yang digunakan adalah hubungan kausal. Hubungan kausal adalah hubungan yang bersifat sebab akibat, jadi disini ada variabel independen (variabel yang mempengaruhi) dan dependen (dipengaruhi) (Sugiyono, 2013).
4.2 Tempat dan Waktu Penelitian
Penelitian ini dilaksanakan di PT. Sentana Adidaya Pratama, yang beralamat di Jalan Putri Hijau, Gedung B&G Tower Lantai 7, Medan. Waktu penelitian dan penyusunan
Gladikarya dilaksanakan selama 6 (enam) bulan, dimulai dari September 2014 sampai dengan Juni 2015.
4.3 Populasi dan Sampel
Populasi adalah gabungan dari seluruh elemen yang terbentuk pristiwa, hal, atau orang yang memiliki karakteristik yang serupa yang menjadi pusat semesta penelitian (Ferdinand, 2006). Dalam penelitian ini populasi yang dimaksud adalah seluruh pelanggan PT. SADP. Pelanggan PT. SADP adalah pelanggan yang berstatus masih aktif membeli pupuk NPK dari waktu ke waktu, pelanggan ini terdiri dari perkebunan kelapa sawit besar dan perkebunan-perkebunan kecil, jumlah nya adalah 985 pelanggan. Pelanggan PT. SADP adalah dalam bentuk perusahaan, jadi sebagai responden yang dianggap mewakili pelanggan dalam hal ini adalah pimpinan dari perusahaan tersebut atau manajer procurement dari perusahaan tersebut.
Sampel adalah bagian dari populasi yang akan diteliti dan yang dianggap dapat menggambarkan populasinya, untuk menentukan sampel yang dibutuhkan dengan ukuran populasi diketahui berjumlah 985 pelanggan peneliti menggunakan data pada Tabel 4.2. Tabel 4.2 menunjukkan jumlah sampel dari populasi tertentu dengan taraf kesalahan 1%, 5%, dan 10%. Data pada tabel ini berdasarkan rumus Isaac dan Michael.
Tabel 4.2 Penentuan jumlah sampel dari populasi tertentu dengan taraf kesalahan 1%, 5%, dan 10%
Metode penentuan sampel dengan rumus Isaac dan Michael ini digunakan karena populasi yang ada berdistribusi secara normal dan memiliki strata yang proporsional. Dengan menggunakan rumus interpolasi untuk mencari jumlah sampel dari populasi sebanyak 985, dengan taraf kesalahan 5% didapat jumlah sampel 212.4. Jadi jumlah sampel yang digunakan dalam penelitian setelah hasil pembulatan adalah 212 sampel.
Teknik sampling dalam penelitian ini adalah probability sampling karena memberikan peluang yang sama bagi setiap anggota populasi, namun teknik pengambilan sampel penelitian ini dengan menggunakan proportionate stratified random sampling, merupakan teknik pengambilan sampel bila populasi mempunyai anggota atau unsur yang tidak homogen dan berstrata secara proporsional (Sugiyono, 2013). Teknik ini digunakan karena populasi yang ada merupakan perusahaan-perusahaan perkebunan kelapa sawit yang memiliki luas lahan perkebunan berbeda-beda. Ini menunjukkan populasi tidak homogen dan berstrata, stratanya ditunjukkan dengan luasan lahan yang dimiliki oleh masing-masing perkebunan ini. berdasarkan luasan lahannya perusahaan-perusahaan perkebunan ini dikategorikan ke dalam lima kategori, seperti yang ditunjukkan pada tabel 4.3.
Tabel 4.3. Pembagian kategori pelanggan PT. SADP berdasarkan luasan lahan perkebunan kelapa sawit
No Luas Lahan (Ha) Jumlah
1 > 10,000 119 2 5,000 - 10,000 211 3 1,000 - 5,000 405 4 500 - 1,000 136 5 < 500 114 Total 985
Dari Tabel 4.3 terlihat bahwa jumlah populasi untuk setiap strata proporsional, maka untuk pengambilan samplenya dapat digunakan metode pengambilan sampel proportionate stratified random sampling, maka untuk masing-masing kategori luasan lahan harus diambil sampel yang jumlahnya harus proporsional sesuai dengan populasi.
Luas lahan > 10,000 Ha = 119/985 X 212 = 25.6 Luas lahan 5,000 – 10,000 = 211/985 X 212 = 45.4 Luas lahan 1,000 – 5,000 = 405/985 X 212 = 87.1 Luas lahan 500 – 1,000 = 136/985 X 212 = 29.2 Luas lahan < 500 = 114/985 X 212 = 25
Dengan pembulatan ke atas didapat jumlah sampel menjadi 26 + 45 + 87 + 29 + 25 = 212. 4.4 Sumber Data
Sumber data yang dikumpulkan dalam penelitian (Sinulingga, 2012) sebagai berikut: a. Data primer, beberapa sumber data primer antara lain adalah individu, fokus group,
panel dari responden yang secara spesifik dibentuk oleh peneliti. Data primer yang digunakan dalam penelitian ini adalah data yang diperoleh dari pernyataan-pernyataan kuesioner yang diberikan kepada pelanggan.
b. Data sekunder adalah data yang sudah tersedia oleh pihak lain sehingga tidak perlu lagi dikumpulkan secara langsung dari sumbernya oleh peneliti. Data ini diperoleh dari studi dokumentasi berupa dokumen-dokumen resmi ataupun data yang memang dicatat oleh PT. Sentana Adidaya Pratama. Data-data tersebut antara lain :
- Data penjualan pupuk NPK merek Mahkota PT. SADP
- Data komplain dari pelanggan terhadap keterlambatan pengiriman pupuk
- Data penurunan pembelian pupuk dari pelanggan yang komplain atas keterlambatan pengiriman pupuk.
4.5 Teknik dan Metode Pengumpulan Data
Adapun teknik pengumpulan data dengan menggunakan metode pengumpulan data sebagai berikut :
1. Field Research (Penelitian Lapangan)
Penelitian lapangan adalah pencarian data yang dilakukan secara langsung pada perusahaan yang diteliti, hal yang dilakukan untuk memperoleh data sebagai berikut : a. Observasi
Mengadakan pengamatan secara langsung terhadap objek yang akan diteliti baik dalam lingkungan kerja alamiahnya maupun dalam laboratorium setting.
b. Wawancara
Pengumpulan data dan informasi melalui komunikasi secara langsung dengan responden, yaitu orang-orang tertentu yang ditetapkan sebagai sumber data.
c. Kuesioner
Teknik pengumpulan data yang dilakukan dengan cara memberi seperangkat pertanyaan atau pernyataan tertulis kepada responden secara langsung untuk dijawab sehingga hasil pengisiannya akan lebih jelas dan akurat.
2. Library Research (Penelitian Kepustakaan)
Penelitian kepustakaan adalah pengumpulan data melalui sumber-sumber tidak langsung yang berkaitan dengan topik bahasan, seperti literatur-literatur, dokumen-dokumen perusahaan yang ada kaitannya dengan objek yang akan dibahas untuk memperoleh data sekunder.
Teknik pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan kuesioner, dan penelitian kepustakaan dengan menggunakan dokumen-dokumen perusahaan yang ada kaitannya dengan penelitian ini.
4.6 Variabel Penelitian
Variabel dalam penelitian ini antara lain: 4.6.1 Variabel Bebas (Independent Variabel):
Variabel bebas merupakan variabel yang variasinya mempengaruhi variabel lain. Masing-masing variabel ini dilambangkan dengan X.
a. Pemerosesan pesanan : dilambangkan dengan X1
b. Pengendalian persediaan : dilambangkan dengan X2
c. Penanganan barang : dilambangkan dengan X3
d. Pergudangan : dilambangkan dengan X4
e. Transportasi : dilambangkan dengan X5
4.6.2 Variabel Tidak Bebas (Dependent Variabel):
Variabel tidak bebas merupakan variabel yang terpengaruh oleh variasi variabel-variabel bebas. Variabel tidak bebas dalam penelitian ini adalah penjualan pupuk NPK merek Mahkota PT. SADP. Variabel ini dilambangkan dengan Y.
Berkaitan dengan penelitian ini maka variabel dependen dan independen diuraikan sebagai berikut:
Sehingga dapat diuraikan sebagai berikut : Variabel dependen, yaitu:
Y = Penjualan
Dimana variabel independen terdiri dari: X1 = Pemerosesan pesanan
X2 = Pengendalian persediaan
X3 = Penanganan barang
X5 = Transportasi
4.7 Definisi Operasional
Definisi operasional ialah definisi yang diberikan kepada suatu variabel dengan cara memberikan arti atau menspesifikasikan kegiatan atau memberi suatu operasional yang diperlukan untuk mengukur variabel tersebut (Nasir, 1999).
Teknik skala yang digunakan dalam penelitian ini dengan menggunakan Skala Likert dirancang untuk menguji tingkat kesetujuan (degree of agreeness) responden terhadap suatu pernyataan. Tingkat kesetujuan itu pada umumnya dibagi atas lima tingkatan yaitu sangat tidak setuju (1), tidak setuju (2), kurang setuju (3), setuju (4), dan sangat setuju(5), responden diminta melingkari nomor yang sesuai dengan penilaiannya (Sinulingga, 2011). Kriteria pengukuran dapat dilihat pada Tabel 4.4.
Tabel 4.4. Instrumen skala Interval
No Pernyataan Skor
1 Sangat Setuju 5
2 Setuju 4
3 Ragu-Ragu 3
4 Tidak Setuju 2
5 Sangat tidak Setuju 1
Sumber : Sugiyono (2013)
Definisi operasional pada penelitian ini ditunjukkan pada tabel 4.5 dibawah. Variabel-variabel berikut ini diukur dengan kuesioner dari responden pelanggan PT. SADP.
Tabel 4.5. Defenisi Operasional variabel dan indikator pengukuran variabel.
Variabel Definisi Variabel Indikator Ukuran Skala
Pemerosesan Pesanan (X1)
Kegiatan perusahaan dalam menerima suatu pesanan dari pelanggan
1. Kemudahan memesan produk Tingkat kemudahan memesan pupuk NPK Mahkota Likert 2. Informasi mengenai pemesanan
Jeda waktu pemberitahuan kesanggupan PT. SADP terhadap pesanan.
Kecepatan pemberitahuan
informasi jika ada masalah dengan pengiriman
3. Pesanan
mendesak
Kesanggupan memenuhi pesanan mendesak dari pelanggan Pengendalian Persediaan (X2) Kegiatan perusahaan dalam menentukan tingkat persediaan stock produk
Ketersediaan
Stok Tingkat ketersediaan stok
utk memenuhi kebutuhan pelanggan
Likert
Tabel 4.5. Defenisi Operasional variabel dan indikator pengukuran variabel (Lanjutan)
Variabel Definisi Variabel Indikator Ukuran Skala
Penanganan Barang (X3)
Kegiatan penanganan produk selama proses distribusi berlangsung
1. Fasilitas Kelengkapan fasilitas
pendukung untuk handling barang Likert 2. Kondisi produk Tingkat kerusakan produk akibat handling 3. Kemasan untuk handling produk Ketepatan pilihan kemasan bantuan
untuk handling produk berupa Sling Belt
4. Pengembalian
produk cacat
Kemudahan
pengembalian dan
penggantian jika ada produk cacat
Pergudangan (X4)
Kegiatan penyimpanan produk sebelum didistribusikan ke pelanggan
1. Lokasi gudang Kemudahan akses
lokasi gudang Likert 2. Kepemilikan gudang jenis kepemilikan gudang 3. Kondisi gudang
Kondisi gudang dan infrastruktur pendukun gudang Transportasi (X5) Kegiatan pengangkutan produk ke pelanggan 1. Waktu penerimaan barang Ketepatan penerimaan barang sesuai pesanan pelanggan Likert 2. Jenis transportasi Ketepatan jenis trasnportasi yang
dipilih untuk megangkut barang 3. Jumlah/kuantiti produk Jumlah/kuantiti produk yang diterima
pleanggan sesuai
dengan yang dipesan
4. Keamanan
pengangkutan
Tingkat keamanan saat pengangkutan
Penjualan (Y) Penjualan adalah transaksi jual
beli atau pemindahan hak milik secara komersial atas barang dan jasa yang pada prinsipnya melibatkan dua belah pihak yaitu penjual dan pembeli 1. Persiapan sebelum penjualan Tingkat persiapan sebelum melakukan penjualan Likert 2. Penentuan lokasi pembeli potensial
Pemilihan lokasi untuk memulai penjualan produk 3. Pendekatan pendahuluan Pendekatan pendhauluan yang dilakukan penjual sebelum melakukan penjualan 4. Melakukan
Penjualan Proses penjualan
5. Pelayanan sesudah penjualan Tingkat pelayanan yang diberikan setetlah penjualan
4.8 Uji Instrumen Penelitian
Dalam memperoleh hasil penelitian yang baik, maka kuesioner yang dijadikan sebagai instrument pengumpulan data harus diuji terlebih dahulu dengan uji validitas dan reabilitasnya. 4.8.1 Uji Validitas
Validitas data menunjukkan derajat ketetapan antara data yang sesungguhnya terjadi pada obyek dengan data yang dapat dikumpulkan oleh peneliti. Dengan demikian data yang valid adalah data “yang tidak berbeda” antara data yang dilaporkan oleh peneliti dengan data yang sesungguhnya terjadi pada obyek penelitian. (Sugiyono, 2013).
Penentuan data yang valid, reliabel dan obyektif, maka penelitian dilakukan dengan menggunakan instrumen yang valid dan reliabel, dilakukan pada sampel yang mendekati jumlah populasi dan pengumpulan, serta analisis data dilakukan dengan cara yang benar. Untuk mendapatkan data yang valid yang perlu diuji validitasnya adalah instrumen
penelitiannya. Untuk mengetahui apakah setiap butir pada instrumen tesebut valid atau tidak valid, maka dapat diketahui dengan cara mengkorelasikan antara skor butir dengan skor total. Bila nilai korelasi di bawah 0,3 maka instrumen tersebut tidak valid, apabila nilai korelasi di atas 0.3 maka instrumen tersebut dinyatakan valid.
Metode yang digunakan untuk menguji validitas adalah Korelasi Pearson Moment dengan rumus sebagai berikut:
𝑟 = (𝑛 ∑ 𝑋𝑌) − (∑ 𝑋 ∑ 𝑌)
√[𝑛(∑ 𝑋2) − (∑ 𝑋2)][𝑛(∑ 𝑌2) − (∑ 𝑌2)]
Dimana :
r = Koefisien korelasi n = Jumlah responden
∑ 𝑋 = Jumlah skor keseluruhan untuk item pertanyaan 1 ∑ 𝑌 = Jumlah skor keseluruhan untuk semua item pertanyaan 4.8.2 Uji Reliabilitas
Reliabilitas berkenaan dengan derajat konsistensi atau keajegan data dalam interval waktu tertentu (Sugiyono, 2013). Instrumen yang memiliki reliabilitas dapat digunakan untuk mengukur secara berkali-kali yang menghasilkan data yang sama (konsisten). Pengujian reliabilitas instrumen dilakukan menghitung koefisien alpha cronbach.
Koefisien alpha cronbach digunakan untuk mengukur realibilitas instrument yang pertanyaan-pertanyaannya menggunakan skor dalam rentangan tertentu misalnya antara 1 dan 5 atau antara 1 dan 10 dan sebagainya. Rumus yang digunakan dalam menghitung koefisien Alpha Cronbach adalah sebagai berikut :
𝑟11 = [ 𝑘
(𝑘 − 1)] (1 − ∑ 𝜎𝑏2
𝜎𝑡2 )
Dimana :
𝑟11 = reliabilitas instrumen (koefisien Alpha Cronbach) k = jumlah butir pertanyaan dalam instrumen
∑ 𝜎𝑏2 = jumlah varian butir-butir pertanyaan
𝜎𝑡2 = varian total
Instrumen pengumpulan data dikatakan reliable atau di indikasikan memiliki reliabilitas tinggi apabila uji Aplha Cronbach memberikan koefisien lebih besar dari r kritis.
4.8.3 Uji Normalitas
Pengujian normalitas distribusi data dilakukan dengan menggunakan uji chi-kuadrat (chi-square test) sebagai berikut:
𝑋ℎ2 = ∑ [(𝑜𝑖 − 𝑒𝑖) 2 𝑒𝑖 ] Dimana : 𝑜𝑖 = frekuensi observasi
𝑒𝑖 = frekuensi yang diharapkan
Nilai 𝑋ℎ2 akan dibandingkan dengan nilai 𝑋𝑡2 dari tabel Chi-kuadrat, jika nilai 𝑋ℎ2 lebih kceil dari 𝑋𝑡2 maka dapat disimpulan bahwa normalitas dari distribusi data variabel
mutu produk cukup signifikan. Derajat kebebasan untuk menentuka nilai 𝑋𝑡2 dari tabel Chi-kuadrat dihitung dengan mengurangkan jumlah kelas dengan tiga bilangan parameter yaitu frekuensi, harga rata-rata dan deviasi standar.
4.8.4 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen. Uji multikolinearitas juga digunakan untuk mengetahui ada tidaknya penyimpangan asumsi klasik multikolinearitas, yaitu adanya hubungan linear antar variabel independen dalam model regresi. Syarat yang harus dipenuhi dalam model regresi adalah tidak adanya multikolinearitas. Pada penelitian ini akan dilakukan uji multikolinearitas dengan melihat variance inflation faktor (VIF) pada model regresi. Jika VIF lebih besar dari 10, maka variabel tersebut mempunyai persoalan multikolinearitas dengan variabel independen lainnya.
4.8.5 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas dapat digunakan untuk mengetahui ada tidaknya penyimpangan asumsi klasik, yaitu dengan adanya ketidaksamaan varian dari residual untuk semua pengamatan pada model regresi. Syarat yang harus dipenuhi dalam model regresi adalah tidak adanya heteroskedastisitas.
Uji heteroskedastisitas dilakukan dengan grafik scatterplot. Pada prinsipnya uji heteroskedastisitas dengan metode ini adalah melihat grafik scatterplot antara nilai prediksi variabel independen yaitu ZPRED dengan residunya SRESID.
Dasar pengambilan keputusannya adalah sebagai berikut : Jika terdapat pola tertentu pada grafik scatterplot SPSS seperti titik-titik yang membentuk pola teratur (bergelombang, menyebar, kemudian menyempit), maka dapat disimpulkan bahwa telah terjadi heteroskedastisitas. Sebaliknya jika tidak ada pola yang jelas serta titik-titik menyebar maka indikasinya adalah tidak terjadi heteroskedastisitas.
Dalam penelitian kuantitatif, analisis data merupakan kegiatan yang dilakukan setelah data dari seluruh responden atau sumber data lain terkumpul. Kegiatan analisis data adalah mengelompokan data berdasarkan variabel dan jenis responden, mentabulasi data berdasarkan variabel dari seluruh responden, menyajikan data tiap variabel yang diteliti, melakukan perhitungan untuk menjawab rumusan masalah, dan melakukan perhitungan untuk menguji hipotesis yang telah diajukan.
Langkah-langkah yang dilakukan adalah sebagai berikut : Pertama peneliti melakukan pengumpulan data, kemudian ditentukan alat untuk memperoleh data dari elemen-elemen yang akan diteliti. Alat yang dilakukan dalam penelitian ini adalah kuesioner. Skala Likert digunakan untuk mengukur sikap, pendapat responden tentang fenomena sosial. Dalam skala Likert, variabel yang akan diukur dijabarkan menjadi indikator variabel dan dijadikan sebagai titik tolak untuk menyusun item-item instrumen dimana alternatifnya berupa pertanyaan. Jawaban dari setiap item instrumen yang menggunakan skala likert mempunyai gradasi dari sangat positif sampai dengan sangat negatif.
Penguji hipotesis yang dimaksud dalam penelitian ini untuk mengetahui apakah ada atau tidak pengaruh kualitas produk, harga, saluran distribusi dan periklanan terhadap keputusan pembelian konsumen, secara simultan dan parsial. Uji hipotesis untuk korelasi ini dirumuskan dengan hipotesis nol (H0) dan hipotesis alternatif (H1).
4.9.1 Analisis Regresi Linier Berganda
Analisis regresi ini digunakan untuk mengetahui bagaimana variabel tidak bebas, yaitu penjualan (Y) yang dapat diprediksikan melalui variabel bebas, yaitu saluran distribusi (X1),
dan distribusi fisik (X2). Analisis regresi linear berganda dilakukan bila jumlah variabel bebas
lebih dari satu. Mengingat dalam penelitian ini variabel X memiliki 2 prediktor, maka digunakan persamaan umum regresi linear berganda dengan rumus :
𝑌 = 𝑎 + 𝛽1𝑋1 + 𝛽2𝑋2 + 𝛽3𝑋3 + 𝛽4𝑋4 + 𝛽5𝑋5 + 𝐸 Dimana : Y = penjualan a = bilangan konstanta X1 = Pemerosesan pesanan X2 = Pengendalian persediaan X3 = Penanganan barang X4 = Pergudangan X5 = Transportasi
β1-β5 = koefisien arah regresi E = epsilon atau pengaruh luar 4.9.2 Uji Hipotesis Parsial (Uji t)
Hipotesis parsial diperlukan untuk mengetahui sejauh mana hubungan antara variabel yang satu dengan variabel yang lain, apakah hubungan tersebut saling mempengaruhi atau tidak. Hipotesis parsial dijelaskan kedalam bentuk statistik sebagai berikut :
1. H0 : β1 = 0, Tidak ada pengaruh signifikan pemerosesan pemesanan terhadap penjualan
Ha : β1 ≠ 0, Ada pengaruh signifikan pemerosesan pemesanan terhadap penjualan
2. H0 : β2 = 0, Tidak ada pengaruh pengendalian persediaan terhadap penjualan
Ha : β2 ≠ 0, Ada pengaruh signifikan pengendalian persediaan terhadap penjualan
3. H0 : β3 = 0, Tidak ada pengaruh penanganan barang terhadap penjualan
Ha : β3 ≠ 0, Ada pengaruh signifikan penanganan barang terhadap penjualan
4. H0 : β4 = 0, Tidak ada pengaruh pergudangan terhadap penjualan
Ha : β4 ≠ 0, Ada pengaruh pergudangan barang terhadap penjualan
Ha : β5 ≠ 0, Ada pengaruh transportasi barang terhadap penjualan
Kemudian dilakukan pengujian dengan menggunakan rumus uji t dengan taraf signifikan 10% , dengan rumus sebagai berikut: Dimana dapat kita ketahui bahwa :
n = Jumlah sampel r = Nilai korelasi parsial
kemudian hasil hipotesis thitung dibandingkan dengan ttabel, dengan ketentuan sebagai berikut :
Jika thitung > ttabel, maka H0 ditolak.
Jika t hitung < ttabel maka H0 diterima.
4.9.3 Uji Hipotesis Simultan (Uji F)
Uji F untuk mengetahui apakah semua variabel independen mampu menjelaskan variabel dependennya, maka dilakukan uji hipotesis secara simultan dengan menggunakan uji statistik. Untuk mengetahui antara kedua variabel terdapat hubungan yang saling mempengaruhi antara X1, X2, X3, X4, X5 dan Y.
Pengujian hipotesis secara simultan (F) :
H0 : b1 : b2 : b3 : b4 : b5 = 0, Tidak terdapat pengaruh pemerosesan pemesanan, pengendalian
persediaan, penanganan barang, pergudangan, dan transportasi terhadap penjualan.
Hi : b1 : b2 : b3 : b4 : b5 ≠ 0, Terdapat pengaruh pemerosesan pemesanan, pengendalian
persediaan, penanganan barang, pergudangan, dan transportasi terhadap penjualan. Menguji hipotesis secara simultan digunakan rumus berikut :
𝐹 = 𝑅²/𝑘
(1 − 𝑅²)/(𝑛 − 𝐾 − 1)
Dimana :
k = Jumlah variabel bebas n = Jumlah anggota sampel Kriteria uji :
1. Jika Fhitung ≥ Ftabel, maka H0 ditolak dan sebaliknya.
2. Jika Fhitung ≤ Ftabel, maka H0 ditolak dan sebaliknya.
4.10 Rancangan Kuesioner
Kuesioner ialah suatu bentuk instrumen pengumpulan data dalam format pertanyaan tertulis yang dilengkapi dengan kolom dimana responden akan menuliskan jawaban atas pertanyaan yang diarahkan kepadanya.
Dalam penelitian ini kuesioner yang disebarkan ke responden terdiri dari 20 pernyataan, terdiri dari 16 pernyataan dari variabel bebas dan 4 pernyataan dari variabel terikat. Pernyataan-pernyataan yang digunakan dipilih dari indikator-indikator yang merupakan rincian dari definisi operasional masing-masing variabel.
Skala yang digunakan dalam kuesioner ini adalah skala likert, menurut Sugiyono (2013) skala likert digunakan untuk mengukur sikap, pendapat dan persepsi seseorang atau sekelompok orang tentang fenomena sosial. Dalam skala likert variabel yang diukur dijabarkan menjadi sub variabel. Kemudian sub variabel dijabarkan menjadi indikator. Dan indikator – indikator ini yang kemudian dijadikan titik tolak bagi penyusunan item instrumen yang dapat berupa pertanyaan atau pernyataan.
BAB V
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
5.1 Uji validitas dan reliabilitas
Validitas data menunjukkan derajat ketetapan antara data yang sesungguhnya terjadi pada obyek dengan data yang dapat dikumpulkan oleh peneliti. Dengan demikian data yang valid adalah data “yang tidak berbeda” antara data yang dilaporkan oleh peneliti dengan data yang sesungguhnya terjadi pada obyek penelitian. (Sugiyono, 2013).
Reliabilitas berkenaan dengan derajat konsistensi atau keajegan data dalam interval waktu tertentu (Sugiyono, 2013).
Penentuan data yang valid, reliabel dan obyektif, maka penelitian dilakukan dengan menggunakan instrumen yang valid dan reliabel, dilakukan pada sampel yang mendekati jumlah populasi dan pengumpulan serta analisis data dilakukan dengan cara yang benar. Untuk mendapatkan data yang valid yang perlu diuji validitasnya adalah instrumen penelitiannya. Untuk mengetahui apakah setiap butir pada instrumen tesebut valid atau tidak valid, maka dapat diketahui dengan cara mengkorelasikan antara skor butir dengan skor total. Bila nilai korelasi di bawah 0,3 maka insrumen tersebut tidak valid, apabila nilai korelasi di atas 0.3 maka instrumen tersebut dinyatakan valid.
Metode yang digunakan untuk menguji validitas adalah Korelasi Pearson Moment dengan rumus sebagai berikut:
𝑟 = (𝑛 ∑ 𝑋𝑌) − (∑ 𝑋 ∑ 𝑌)
Dimana :
r = Koefisien korelasi n = Jumlah responden
∑ 𝑋 = Jumlah skor keseluruhan untuk item pertanyaan 1 ∑ 𝑌 = Jumlah skor keseluruhan untuk semua item pertanyaan
Uji validitas dan reliabilitas dilakukan pada 40 sample, untuk uji validitas dilakukan penghitungan Koefisien korelasi antara faktor dan faktor total dengan rumus Pearson Moment.
- Korelasi antara variabel Pemerosesan Pemesanan (X1) dan skor total (y)
𝑟 = (40)(24697)(437)(2236)
√[40(5001) − (190969)][(40)(125734) − (4999696)] = 0.655
- Korelasi antara variabel Pengendalian Persediaan (X2) dan skor total (y)
𝑟 = (40)(14173)(252)(2236)
√[40(16261) − (63504)][(40)(125734) − (4999696)] = 0.511
- Korelasi antara variabel Penanganan Barang (X3) dan skor total (y)
𝑟 = (40)(20648)(367)(2236)
√[40(3447) − (134689)][(40)(125734) − (4999696)] = 0.546
- Korelasi antara variabel Pergudangan (X4) dan skor total (y)
𝑟 = (40)(27276)(486)(2236)
√[40(5986) − (236196)][(40)(125734) − (4999696)] = 0.443
- Korelasi antara variabel Transportasi (X5) dan skor total (y)
𝑟 = (40)(19359)(345)(2236)
√[40(3029) − (119025)][(40)(125734) − (4999696)] = 0.369
Hasil perhitungan koefisien korelasi tiap skor variabel terhadap skor total variabel kemudian dibandingan dengan r kritis, dalam hal ini nilai r kritis 0.312, hasilnya ditunjukkan pada Tabel 5.1 berikut :
Tabel 5.1 Hasil uji validitas variabel
Variabel r hitung r kritis Kesimpulan
Variabel Independen
Pemerosesan Pemesanan (rx1y) 0.655 0.312 Valid Pengendalian Persediaan (rx2y) 0.511 0.312 Valid Penanganan Barang (rx3y) 0.546 0.312 Valid Pergudangan (rx4y) 0.443 0.312 Valid Transportasi (rx5y) 0.369 0.312 Valid
Variabel Dependen
Penjualan 0.347 0.312 Valid Sumber : Hasil penelitian, 2014 (di olah)
Pada Tabel 5.1 di atas terlihat bahwa nilai r hitung tiap variabel lebih besar dari pada r kritis, hal ini menunjukkan bahwa instrumen penelitian yang digunakan valid.
Selain perhitungan koefisien korelasi antara skor variabel dependen dan skor total variabel independen, dilakukan perhitungan koefisien korelasi antara tiap butir pernyataan
pada variabel independen dengan total skor nya. Dengan menggunakan rumus Pearson Moment didapat hasil r hitung untuk tiap butir pernyataan seperti terlihat pada Tabel 5.2.
Tabel 5.2 Hasil uji validitas untuk tiap butir pertanyaan variabel Independen Butir Pertanyaan r hitung r kritis Kesimpulan
Butir 1 0.343 0.312 Valid Butir 2 0.518 0.312 Valid Butir 3 0.458 0.312 Valid Butir 4 0.462 0.312 Valid Butir 5 0.428 0.312 Valid Butir 6 0.322 0.312 Valid Butir 7 0.446 0.312 Valid Butir 8 0.477 0.312 Valid Butir 9 0.382 0.312 Valid Butir 10 0.571 0.312 Valid Butir 11 0.543 0.312 Valid Butir 12 0.428 0.312 Valid Butir 13 0.557 0.312 Valid Butir 14 0.549 0.312 Valid Butir 15 0.610 0.312 Valid Butir 16 0.548 0.312 Valid Sumber : Hasil penelitian, 2014 (di olah)
Pada Tabel 5.2 di atas terlihat bahwa nilai r hitung tiap butir pernyataan lebih besar dari pada r kritis, hal ini menunjukkan bahwa instrumen penelitian yang digunakan valid.
Untuk perhitungan variabel dependen nya di dapat hasil perhitungan seperti terlihat pada Tabel 5.3.
Tabel 5.3 Hasil uji validitas untuk tiap butir pertanyaan variabel dependen Butir Pertanyaan r hitung r kritis Kesimpulan
Butir 1 0.514 0.312 Valid Butir 2 0.381 0.312 Valid Butir 3 0.385 0.312 Valid Butir 4 0.516 0.312 Valid
Sumber : Hasil penelitian, 2014 (di olah)
Pada Tabel 5.3 di atas terlihat bahwa nilai r hitung tiap butir pernyataan lebih besar dari pada r kritis, hal ini menunjukkan bahwa instrumen penelitian yang digunakan valid.
Reliabilitas instrument diuji menggunakan koefisien Alpha Cronbach. Rumus yang digunakan dalam menghitung koefisien Alpha Cronbach adalah sebagai berikut :
𝑟11 = [ 𝑘
(𝑘 − 1)] (1 − ∑ 𝜎𝑏2
𝜎𝑡2 )
Dimana :
𝑟11 = reliabilitas instrument (koefisien Alpha Cronbach)
k = jumlah butir pertanyaan dalam instrumen ∑ 𝜎𝑏2 = jumlah varians butir-butir pertanyaan
𝜎𝑡2 = varians total
Instrumen pengumpulan data dikatakan reliable atau di indikasikan memiliki reliabilitas tinggi apabila uji Aplha Cronbach memberikan koefisien lebih besar dari r kritis.
Hasil perhitungan dengan menggunakan rumus koefisien Alpha Cronbach terhadap variabel independen menghasilkan
𝑟11= 0.4458
Karena harga r kritis pada n = 40 dan taraf signifikansi 5% adalah 0.312 dan pada taraf signifikansi 1% adalah 0.403 maka dapat disimpulkan bahwa konsistensi internal dari instrument tersebut cukup baik. Dengan demikian, instrument bersangkutan reliable untuk digunakan.
Hasil perhitungan dengan menggunakan rumus koefisien Alpha Cronbach terhadap variebel dependen menghasilkan
𝑟11= 0.4011
Karena harga r kritis pada n = 40 dan taraf signifikansi 5% adalah 0.312 dan pada taraf signifikansi 1% adalah 0.403 maka dapat disimpulkan bahwa konsistensi internal dari instrument tersebut cukup baik. Dengan demikian, instrument bersangkutan reliabel untuk digunakan.
5.2 Uji Normalitas
Pengujian normalitas distribusi data dilakukan dengan menggunakan uji kolmogorov-smirnov. Dasar pengambilan keputusannya adalah : jika nilai signifikansi lebih besar dari 0.05 maka data tersebut berdistribusi normal. Sebaliknya, jika nilai signifikansi lebih kecil dari 0.05 maka data tersebut tidak berdistribusi normal.
Hasil pengujian normalitas dengan uji kolmogorov-smirnov adalah sebagai berikut : Tabel 5.4 Hasil uji normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 212
Normal Parametersa,,b Mean .0000000
Std. Deviation 1.39578652
Most Extreme Differences Absolute .063
Positive .043
Negative -.063
Kolmogorov-Smirnov Z .913
Asymp. Sig. (2-tailed) .376
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 212
Normal Parametersa,,b Mean .0000000
Std. Deviation 1.39578652
Most Extreme Differences Absolute .063
Positive .043
Negative -.063
Kolmogorov-Smirnov Z .913
Asymp. Sig. (2-tailed) .376
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Sumber : Pengolahan data dengan SPSS 17.0 for Window, 2015
Berdasarkan Tabel 5.4 didapat nilai signifikansi sebesar 0.376, dimana nilai ini lebih besar dari pada 0.05, sehinggan dapat disimpulkan bahwa data yang akan diuji berdistribusi normal.
5.3 Uji Multikolinearitas
Hasil uji multikolinearitas dengan menggunakan software SPSS versi 17.00 for Windows didapat hasil sebagai berikut :
Tabel 5.5 Hasil uji Multikolinearitas
Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients
t Sig.
Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) 1.611 .792 2.035 .043
X1 .171 .046 .234 3.747 .000 .848 1.180
X3 .191 .063 .195 3.042 .003 .800 1.249
X4 .011 .043 .015 .247 .805 .856 1.169
X5 .212 .061 .218 3.467 .001 .835 1.197
a. Dependent Variable: Y
Sumber : Pengolahan data dengan SPSS 17.0 for Window, 2015
Tabel 5.5 menunjukkan pada kolom VIF untuk semua variabel independen nilainya di bawah 10 jadi dapat disimpulkan variabel tidak terdapat multikolinearitas.
5.4 Uji Heteroskedastisitas
Hasil uji heteroskedastisitas dalam penelitian ini dengan menggunakan SPSS 20 for Windows dapat dilihat pada gambar berikut :
Gambar 5.1 Grafik scatterplot
Pada gambar 5.1 di atas terlihat bahwa titik-titik menyebar dan tidak membentuk pola tertentu yang jelas, sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi masalah heteroskedastisitas.
5.5 Hasil Kuesioner
Pada tabel-tabel berikut akan menunjukkan persentase jawaban dari 212 responden terhadap pertanyaan variabel independen dan dependen.
Tabel 5.6 Hasil kuesioner variabel independen dan dependen
NO Pernyataan Jawaban Responden (%)
SS S N TS STS
Variabel Pemerosesan Pemesanan (X1)
1 Pemesanan pupuk NPK Merek Mahkota mudah dilakukan
diberbagai kota di Indonesia, dan produk mudah ditemukan di berbagai kota di Indonesia
2% 64% 34% 0% 0%
2 Info Kesanggupan PT SADP memenuhi jadwal pengiriman sesuai permintaan customer relatif cepat
21% 62% 17% 0% 0%
3 Pemberitahuan kepada customer jika ada masalah dalam proses pengiriman barang relatif cepat disampaikan sejak permasalahan terjadi
16% 41% 44% 0% 0%
4 PT SADP selalu dapat memenuhi pesanan mendesak dari customer
0% 9% 28% 63% 0%
Pengendalian Persediaan (X2)
5 Pupuk NPK Merek Mahkota selalu tersedia di gudang-gudang PT. SADP
0% 6% 63% 31% 0%
6 Handling produk yg dilakukan di gudang-gudang PT.SADP sudah baik
0 0.57 0.31 0.13 0
Variabel Penanganan Barang (X3)
7 Kondisi Pupuk NPK Merek mahkota yang diterima pelanggan selalu dalam kondisi yang baik dan tanpa ada kerusakan akibat handling
0% 5% 47% 48% 0%
8 Kemasan pembantu berupa sling belt sangat membantu mempercepat dalam proses pemindahan barang (baik digudang PT. SADP atau di gudang customer)
2% 68% 30% 0% 0%
9 PT. SADP selalu cepat dalam merespon komplain dari customer jika ada permintaan penggantian produk akibat rusak dalam perjalanan atau kualitas yang tidak sesuai dengan permintaan
0% 5% 35% 60% 0%
Variabel Pergudangan (X4)
11 Gudang PT SADP yang dikelola secara mandiri oleh PT SADP relatif lebih baik dari pada gudang yang dikelola oleh pihak ketiga
0% 2% 23% 75% 0%
12 Kondisi gudang PT. SADP selalu dalamkondisi yang baik untuk melakukan pemuatan atau pengiriman produk
1% 4% 35% 60% 0%
13 Gudang PT. SADP memiliki fasilitas yang memadai untuk pelayanan pemuatan produk
0% 7% 40% 53% 0%
Tabel 5.6 Hasil kuesioner variabel independen dan dependen (Lanjutan)
NO Pernyataan Jawaban Responden (%)
SS S N TS STS
Variabel Transportasi (X5)
14 Barang selalu diterima customer sesuai dengan jadwal yang diminta
0% 18% 30% 52% 0% 15 Jumlah atau kuantiti produk diterima dalam jumlah yang
sesuai dengan pemesanan
0% 55% 45% 0% 0%
16 Produk dalam kondisi yang aman selama dalam perjalanan dari gudang PT. SADP ke pelanggan
0% 27% 46% 27% 0%
Variabel Penjualan (Y)
1 Bagian penjualan memiliki persiapan yang matang sebelum melakukan penjualan produk kepada pelanggan
9% 13% 40% 38% 0% 2 Lokasi-lokasi yang dipilih tim penjualan untuk menjual
produknya adalah lokasi yang strategis
7% 29% 42% 22% 0% 3 Tim Penjualan melakukan pendekatan yang baik kepada
pelanggan sebelum melakukan penjualan
4% 29% 35% 33% 0%
4 After Sales dari PT. SADP sudah memuaskan 17% 14% 34% 35% 0%
Sumber : Hasil penelitian, 2015
Dari Tabel 5.6 dapat dilihat persentase jawaban untuk setiap pernyataan yang diajukan dalam kuiesioner, masing-masing terlihat persentase untuk pilihan sangat setuju (SS), setuju (S), Netral (N), tidak setuju (TS), dan sangat tidak setuju (STS).
5.6 Hasil Regresi Berganda
Analisis linier regresi digunakan untuk memprediksi nilai dari variabel penjualan pupuk merek Mahkota dengan memperhatikan variabel pemerosesan pesanan, pengendalian
persediaan, penanganan barang, pergudangan, dan transportasi. Hasil analisis dapat diketahui besarnya pengaruh variabel independen (X) terhadap variabel dependen (Y) pada Tabel 5.7 berikut.
Tabel 5.7 Hasil analisa regresi berganda
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 1.611 .792 2.035 .043 X1 .171 .046 .234 3.747 .000 X2 .264 .062 .256 4.259 .000 X3 .191 .063 .195 3.042 .003 X4 .011 .043 .015 .247 .805 X5 .212 .061 .218 3.467 .001 a. Dependent Variable: Y
Sumber : Pengolahan data dengan SPSS 17.0 for Window, 2015
Berdasarkan hasil pengolahan data yang terlihat pada Tabel 5.7 kolom kedua (Unstandardized Coefficients) bagian B, maka diperoleh persamaan regresi linier berganda yaitu :
Y = 1.611 + 0.171X1 – 0.264X2 - 0.191X3 + 0.011X4 + 0.212X5
Persamaan regresi linier berganda tersebut dapat diuraikan sebagai berikut :
a. Konstanta (a) = 1.611, artinya jika tidak terdapat pengaruh dari keseluruhan variabel bebas, maka nilai Y akan tetap sebesar 1.611 satuan penjualan pupuk Merek Mahkota. b. Koefisien regresi X1 (b1) = 0.171, menunjukkan bahwa pemerosesan pemesanan
berpengaruh positif terhadap penjualan. Jika pemerosesan pemesanan meningkat 1 satuan maka penjualan akan bertambah 0.171 satuan.
c. Koefisien regresi X2 (b2) = 0.264, menunjukkan bahwa pengendelaian persediaan
berpengaruh positif terhadap penjualan. Jika pemerosesan pemesanan meningkat 1 satuan maka penjualan akan bertambah 0.264 satuan.
d. Koefisien regresi X3 (b3) = 0.191, menunjukkan bahwa penanganan barang
berpengaruh positif terhadap penjualan. Jika pemerosesan pemesanan meningkat 1 satuan maka penjualan akan bertambah 0.191 satuan.
e. Koefisien regresi X4 (b4) = 0.011, menunjukkan bahwa pergudangan berpengaruh
positif terhadap penjualan. Jika pemerosesan pemesanan meningkat 1 satuan maka penjualan akan bertambah 0.011 satuan.
f. Koefisien regresi X5 (b5) = 0.212, menunjukkan bahwa transportasi berpengaruh
positif terhadap penjualan. Jika pemerosesan pemesanan meningkat 1 satuan maka penjualan akan bertambah 0.212 satuan.
Persamaan regresi berganda menyatakan bahwa faktor pemerosesan pemesanan, pengendalian persediaan, penanganan barang, pergudangan, dan transportasi berbanding lurus dengan penjualan pupuk merek Mahkota. Bila lima variabel ini ditingkatkan menjadi lebih baik lagi, maka hal ini dapat meningkatkan penjualan pupuk merek Mahkota.
5.7 Uji F (Uji Simultan)
Uji signifikansi simultan (uji F) dilakukan untuk melihat apakah variabel pemerosean pemesanan (X1), pengendalian persediaan (X2), penanganan barang (X3), pergudangan (X4),
dan transportasi (X5) secara simultan mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel
penjualan pupuk NPK merek Mahkota. Langkah-langkah pengujian dilakukan sebagai berikut :
b. Mencari nilai Ftabel dengan cara menentukan Level of Significance (α) dan derajat
kebebasan (df) c. Mencari nilai Fhitung
d. Menentukan kriteria pengambilan keputusan, yaitu : Apabila Fhitung < Ftabel maka H0 diterima dan H1 ditolak
Apabila Fhitung > Ftabel maka H0 ditolak dan H1 diterima
e. Menentukan kesimpulan
Hasil pengujian dapat dilakukan sebagai berikut :
1. Model hipotesis yang digunakan untuk menguji F adalah : - H0 : b1 = b2 = b3 = b4 = b5 = 0
Artinya variabel pemerosesan pemesaan, pengendalian persediaan, penanganan barang, pergudangan, dan transportasi secara bersama-sama tidak berpengaruh signifikan terhadap penjualan pupuk NPK merek Mahkota.
- H1 : bi ≠ 0
Artinya variabel pemerosesan pemesaan, pengendalian persediaan, penanganan barang, pergudangan, dan transportasi secara bersama-sama mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap penjualan pupuk NPK merek Mahkota.
2. Level of Significance (α) = 5% dan derajat kebebasan (df) = (nk), (k1) = (212 -5),(5-1). Diperoleh nilai 2.42.
3. Nilai Fhitung yang di peroleh dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 5.8 Hasil Uji Fhitung
ANOVAb
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Residual 411.074 206 1.996
Total 606.203 211
a. Predictors: (Constant), X5, X2, X4, X1, X3 b. Dependent Variable: Y
Sumber : Pengolahan data dengan SPSS 17.0 for Window, 2015
Tabel 5.8 menunjukkan nilai Fhitung = 19.557. Nilai ini signifikan pada Level of
Significance (α) = 5%. Kriteria pengambilan keputusan :
Fhitung > Ftabel (19.557 > 2.42), artinya H0 ditolak dan H1 diterima.
Secara umum dapat disimpulkan bahwa hipotesis dalam penelitian ini yang menyebutkan variabel bebas yaitu pemerosesan pemesanan, pengendalian persediaan, penanganan barang, pergudangan, dan transportasi secara simultan mempunyai pengaruh positif dan signifikan terhadap variabel terikat yaitu penjualan pupuk NPK merek Mahkota dapat diterima.
5.8 Uji t (Uji parsial)
Uji signifikansi parsial (Uji t) dilakukan untuk melihat pengaruh yang signifikan terhadap variabel pemerosesan pemesanan, pengendalian persediaan, penanganan barang, pergudangan, dan transportasi terhadap penjulan pupuk NPK merek Mahkota. Melalui pengujian ini akan diketahui variabel bebas yang paling dominan mempengaruhi variabel terikat. Langkah-langkah pengujian dilakukan melalui tahap-tahap berikut :
a. Menentukan model hipotesis
b. Mencari nilai ttabel dengan menentukan Level of Significance (α) dan derajat kebebasan
(df).
c. Mencari nilai thitung
d. Menentukan criteria pengambilan keputusan yaitu :
Apabila thitung < ttabel < thitung maka H0 ditolak dan H1 diterima
e. Menentukan kesimpulan
Hasil pengujian dapat dinyatakan sebagai berikut :
1. Model hipotesis yang digunakan untuk menguji t adalah :
Level of Significance (α) = 5% dan derajat kebebasan (df) = (n-k) = (212-5). Nilai ttabel
= ttabel 0.025 (207) = 1.981.
2. Nilai thitung yang diperoleh dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 5.9 Hasil Uji thitung
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 1.611 .792 2.035 .043 X1 .171 .046 .234 3.747 .000 X2 .264 .062 .256 4.259 .000 X3 .191 .063 .195 3.042 .003 X4 .011 .043 .015 .247 .805 X5 .212 .061 .218 3.467 .001 a. Dependent Variable: Y
Sumber : Pengolahan data dengan SPSS 17.0 for Window, 2015
Berdasarkan Tabel 5.9 dapat dilihat nilai thitung untuk variabel pemerosesan pemesanan
(X1) = 3.747, variabel pengendalian persediaan (X2) = 4.259, variabel penanganan barang
(X3) = 3.042, variabel pergudangan (X4) = 0.247, dan variabel transportasi (X5) = 3.467.
3. Kriteria pengambilan keputusan :
a. Pengaruh pemerosesan pemesanan (X1) terhadap penjualan pupuk NPK merek
Nilai positif pada koefisien variabel pemerosesan pemesanan akan meningkatkan penjualan. Nilai thitung untuk variabel pemerosesan pemesanan (X1)
adalah 3.747, artinya thitung = 3.747 > ttabel = 1.981. Hal ini menunjukkan bahwa
variabel pemerosesan pemesanan mempunyai pengaruh positif dan signfikan terhadap penjualan pupuk NPK merek Mahkota (H0 ditolak H1 diterima).
b. Pengaruh pengendalian persediaan (X2) terhadap penjualan pupuk NPK merek
Mahkota.
Nilai positif pada koefisien variabel pemerosesan pemesanan akan meningkatkan penjualan. Nilai thitung untuk variabel pengendalian persediaan (X2)
adalah 4.259, artinya thitung = 4.259 > ttabel = 1.981. Hal ini menunjukkan bahwa
variabel pengendalian persediaan mempunyai pengaruh positif dan signfikan terhadap penjualan pupuk NPK merek Mahkota (H0 ditolak H1 diterima).
c. Pengaruh penanganan barang (X3) terhadap penjualan pupuk NPK merek Mahkota.
Nilai positif pada koefisien variabel penanganan barang akan meningkatkan penjualan. Nilai thitung untuk variabel pemerosesan pemesanan (X3) adalah 3.042,
artinya thitung = 3.042 > ttabel = 1.981. Hal ini menunjukkan bahwa variabel penanganan
barang mempunyai pengaruh positif dan signfikan terhadap penjualan pupuk NPK merek Mahkota (H0 ditolak H1 diterima).
d. Pengaruh pergudangan (X4) terhadap penjualan pupuk NPK merek Mahkota.
Nilai positif pada koefisien variabel pemerosesan pemesanan akan meningkatkan penjualan. Nilai thitung untuk variabel pergudangan (X4) adalah 0.247,
nilai ini, thitung = 0.247 < ttabel = 1.981. Hal ini menunjukkan bahwa variabel
pergudangan tidak mempunyai pengaruh positif dan signfikan terhadap penjualan pupuk NPK merek Mahkota (H0 diterima H1 ditolak).
e. Pengaruh transportasi (X5) terhadap penjualan pupuk NPK merek Mahkota.
Nilai positif pada koefisien variabel transportasi akan meningkatkan penjualan. Nilai thitung untuk variabel pemerosesan pemesanan (X5) adalah 3.467, artinya thitung =
3.467 > ttabel = 1.981. Hal ini menunjukkan bahwa variabel trasnportasi mempunyai
pengaruh positif dan signfikan terhadap penjualan pupuk NPK merek Mahkota (H0
ditolak H1 diterima).
f. Variabel yang paling dominan mempengaruhi penjualan pupuk NPK merek Mahkota. Melalui pengujian ini dapat diketahui bahwa variabel pengendalian persediaan merupakan variabel yang paling dominan mempengaruhi penjualan pupuk NPK merek Mahkota. Merujuk dari hal ini konsumen lebih mengutamakan ketersediaan stok dari pupuk NPK merek Mahkota, yang dapat meningkatkan penjualan.
Variabel pemerosesan pemesanan, penanganan barang, dan transportasi juga cukup dominan dan memiliki nilai yang hampir sama, hal ini menunjukkan bahwa ketiga variabel ini juga penting untuk meningkatkan penjualan pupuk NPK merek Mahkota. Sementara variabel pergudangan tidak terlalu berpengaruh signifikan terhadap penjualan.
Berdasarkan pengaruh dominan dari variabel-variabel yang telah diuji, maka langkah-langkah yang harus dilakukan PT. SADP dalam hal ini adalah memfokuskan kebijakan-kebijakan perusahaan untuk melakukan pengendalian persediaan produk yang lebih terencana dan disesuaikan dengan kebutuhan pelanggan. Karena sumber produk PT. SADP berasal dari hasil produksi pabrik dan import, maka bagian perencanaan produksi dan procurement harus melakukan koordinasi yang baik dan terencana dengan bagian penjualan, untuk mengetahui stok optimum di unit-unit PT. SADP. Koordinasi yang baik antar bagian di PT. SADP harus juga ditunjang dengan metode-metode yang bisa berguna dalam menentukan jumlah stok
yang optimum dan meminimalkan biaya, dalam hal ini bisa digunakan metode EOQ (Economic Order Quantity), Persediaan Pengaman (Safety Stock) dan Titik Pemesanan Kembali (Reorder Point).
Menentukan jumlah persediaan ialah dengan menentukan berapa banyak jumlah persediaan yang dibutuhkan perusahaan dalam menjalankan kegiatannya. Untuk itu dalam hal ini diperlukan metode EOQ (Economic Order Quantity) agar dapat menentukan kuantitas persediaan yang ekonomis. Menurut Carter (2009) Kuantitas Pemesanan Ekonomis (Economic Order Quantity – EOQ) adalah jumlah persediaan yang meminimalkan biaya persediaan tahunan.
Perhitungan EOQ yaitu :
𝐸𝑂𝑄 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑄 = √2𝐷𝑆 𝐻
Keterangan :
Q : Jumlah optimum unit per pesanan D : Permintaan tahunan dalam unit
S : Biaya pemesanan untuk setiap pesanan H : Biaya penyimpanan per unit per tahun
Untuk memesan suatu barang sampai barang itu datang diperlukan jangka waktu yang bervariasi dari beberapa jam sampai beberapa bulan. Perbedaan waktu antara saat memesan sampai saat barang datang dikenal dengan istilah waktu tenggang (lead time). Waktu tenggang sangat dipengaruhi oleh ketersediaan dari barang itu sendiri dan jarak lokasi antara
pembeli dan pemasok berada. Maka dari itu safety stock sangat diperlukan. Besarnya persediaan pengaman dapat dihitung sebagai berikut :
𝑆𝑆 = 𝑍𝜎 𝑍 = 𝑋 − 𝜇 𝜎 Keterangan : SS : Persediaan pengaman Z : Safety Factor
σ : standar deviasi permintaan selama waktu tenggang µ : Rata-rata permintaan
Tingkat pemesanan kembali (Reorder Point/ROP) adalah suatu titik atau batas dari jumlah persediaan yang ada pada suatu saat dimana pemesanan harus diadakan kembali. Cara menghitung titik pemesanan kembali (Reorder Point) :
ROP = (LT x AU) + SS Keterangan :
ROP : Titik pemesanan kembali LT : Waktu tenggang
AU : Pemakaian rata-rata dalam satuan waktu tertentu SS : Persediaan pengaman
EOQ, safety stock, dan ROP ini perlu di terapkan dan dalam melakukan pengendalian persediaan di PT SADP, sehingga kegiatan pengendalian bisa diestimasikan dengan lebih baik dan menunjang kelancaran distribusi barang ke pelanggan. Selain itu PT. SADP sebaiknya melakukan perhitungan fisik persediaan stok di gudang secara berkala setiap akhir bulan
sehingga dapat mengetahui dengan segera jika terjadi kekeliruan atau kesalahan pencatatan dan adanya kekurangan stok maupun kelebihan stok.
Sementara untuk kegiatan pemerosesan pemesanan, penanganan barang dan trasnportasi juga harus diperhatikan. Pemerosesan pemesanan dalam PT. SADP termasuk dalam divisi pemasaran, karena divisi ini yang memperoses pemesanan pelanggan, bagian ini harus cepat tanggap untuk memahami kebutuhan customer yang telah melakukan pemesanan produk. Kegiatan penanganan barang dan transportasi merupakan proses yang dilakukan bagian operasional logistik di PT. SADP, bagian ini harus makin memperhatikan kegiatan dilapangan dalam melakukan handling produk, dan melakukan seleksi terhadap transportasi yang digunakann untuk melakukan pengangkutan produk dengan lebih teliti, karena kegiatan dilapangan sangat mempengaruhi kondisi produk yang nantinya akan sampai di tangan pelanggan.
BAB VI.
KESIMPULAN DAN SARAN
6.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian ini dapat diambil beberapa kesimpulan antara lain : 1. Variabel bebas yaitu pemerosesan pemesanan (X1), pengendalian persediaan (X2),
penanganan barang (X3), pergudangan (X4), dan transportasi (X5) secara simultan
mempunyai pengaruh positif dan signifikan terhadap variabel terikat yaitu penjualan pupuk NPK merk Mahkota di PT. SADP.
2. Dari pengujian parsial diketahui bahwa pengendalian persediaan, pemerosesan pemesanan, penanganan barang, dan transportasi berpengaruh signifikan terhadap penjualan pupuk NPK merk Mahkota, dan pergudangan tidak berpengaruh signifikan terhadap penjualan pupuk NPK merk Mahkota. Variabel yang paling dominan mempengaruhi penjualan adalah pengendalian persediaan.
6.2 Saran
Saran untuk penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Untuk meningkatkan kegiatan penjualan pupuk NPK merk Mahkota di PT. SADP maka PT. SADP harus lebih memperhatikan pengendalian stok produk, dimana stok ini harus selalu tersedia di unit-unit PT. SADP sesuai dengan kebutuhan pelanggan. 2. PT. SADP sebaiknya menerapkan perhitungan EOQ, ROP dan Safety Stock dalam
pengelolaan dan pengendalian stok produknya untuk menghindari adanya kekurangan stok maupun kelebihan atau penumpukan stok barang.
3. PT. SADP sebaiknya melakukan perhitungan fisik persediaan barang di gudang secara berkala, setiap akhir bulan sehingga dapat mengetahui dengan segera jika terjadi
kekeliruan atau kesalahan pencatatan dan adanya kekurangan stok maupun kelebihan stok.
4. Sebaiknya kegiatan pemerosesan pemesanan, penanganan produk, dan transportasi di PT. SADP dikaji ulang untuk menentukan Standar Operation Procedure (SOP) yang lebih baik.
5. Bagi peneliti selanjutnya disarankan penelitian lanjutan bisa diterapkan pada variabel khusus pengendalian persediaan, dengan variabel-variabel yang lebih fokus untuk peningkatan kualitas pengendalaian persediaan.
