BAB III METODE PENELITIAN
C. Hasil Penelitian
Menurut Sujarweni (Lutfi 2016) statistik deskriptif adalah pengolahan data untuk tujuan mendeskripsikan atau memberi gambaran terhadap objek yang diteliti melalui data sampel atau populasi. Analisis Deskriptif adalah membahas cara-cara pengumpulan, peringkasan, penyajian data sehingga diperoleh informasi yang lebih mudah dipahami, informasi yang diperoleh antara lain pemusatan data (mean, median, modus).
Tabel 5.4
Hasil Statistik Deskriptif Descriptive Statistics
N
Minimu m
Maximu
m Mean Std. Deviation
Statis tic
Statisti
c Statistic Statistic Std.
Error Statistic Total_X1 (Promosi) 60 10 20 14.82 .398 3.084 Total_X2 (Harga) 60 9 20 15.05 .381 2.948 Total_X3 (Desai) 60 10 20 15.18 .311 2.411 Total_Y (Keputusan
pembelian)
60 6 12 9.32 .230 1.780
Valid N (listwise) 60
Sumber: Hasil olahan Spss statistik 26, 2021
Tabel 5.4 menjelaskan bahwa pada variabel Promosi (X1), jawaban minimum responden sebesar 10 dan maksimal sebesar 20 dengan rata-rata total jawaban 14,82 dan standar deviasi 3,084. Variabel Harga (X2) jawaban minimum responden sebesar 9 dan maksimal sebesar 20, dengan rata-rata total jawaban 15,05 dan standar deviasi 2,948. Variabel Desain (X3) jawaban minimum responden sebesar 10 dan maksimal sebesar 2, dengan rata-rata total jawaban 15,18 dan standar deviasi 2,411 dan variable keputusan pembelian (Y) jawaban minimum 6 dan maksimal sebesar 12, dengan rata-rata total jawaban 9,32 dan standar deviasi 1,780.
a. Hasil Uji Validitas
Uji validitas digunakan untuk mengukur sah atau valid tidaknya suatu kuesioner. Suatu kuesioner dikatakan valid jika pertanyaan pada kuesioner mampu untuk mengungkapkan sesuatu yang akan diukur oleh kuesioner tersebut. Uji validitas dapat dilakukan dengan melihat nilai correlated item.
Uji validitas dilakukan terhadap 60 responden. Valid berarti metode dapat digunakan untuk mengukur apa yang seharusnya diukur. Sebuah item dikatakan
39
valid apabila memiliki koefisien korelasi > 0,3 dan sebaliknya apabila koefisien korelasi < 0,3 maka item tersebut dikatakan tidak valid. Pengujian validitas terhadap variabel penelitian dilakukan dengan bantuan pengolah data SPSS versi 26.00.
Tabel 5.5
Hasil Uji Validitas Promosi (X1)
Item Total Koefisien
Korelasi
Standar Koefisien Korelasi
Keterangan
Promosi (X1) 1 0,824 > 0,3 Valid
Promosi (X1) 2 0,809 > 0,3 Valid
Promosi (X1) 3 0,798 > 0,3 Valid
Promosi (X1) 4 0,818 > 0,3 Valid
Promosi (X1) 5 0,804 > 0,3 Valid
Sumber: Hasil olahan Spss statistik 26, 2021
Tabel 5.6 menunjukan bahwa total koefisien korelasi > 0,3 Sehingga dapat disimpulkan bahwa semua item pernyataan dalam variabel Promosi (X1) dapat dinyatakan valid.
Tabel 5.6
Hasil Uji Validitas Harga (X2)
Item Total
Koefisien Korelasi
Standar Koefisien Korelasi
Keterangan
Harga (X2) 1 0,670 > 0,3 Valid
Harga (X2) 2 0,772 > 0,3 Valid
Harga (X2) 3 0,706 > 0,3 Valid
Harga (X2) 4 0,699 > 0,3 Valid
Harga (X2) 5 0,746 > 0,3 Valid
Sumber: Hasil olahan Spss statistik 26, 2021
Tabel 5.8 menunjukan bahwa total koefisien korelasi > 0,3 Sehingga dapat disimpulkan bahwa semua item pernyataan dalam variabel Harga (X2) dapat dinyatakan valid.
Tabel 5.7
Hasil Uji Validitas Desain (X3)
Item Total
Koefisien Korelasi
Standar Koefisien Korelasi
Keterangan
Harga (X3) 1 0,653 > 0,3 Valid
Harga (X3) 2 0,699 > 0,3 Valid
Harga (X3) 3 0,616 > 0,3 Valid
Harga (X3) 4 0,567 > 0,3 Valid
Harga (X3) 5 0,633 > 0,3 Valid
Sumber: Hasil olahan Spss statistik 26, 2021
Tabel 5.8 menunjukan bahwa total koefisien korelasi > 0,3 Sehingga dapat disimpulkan bahwa semua item pernyataan dalam variabel Desain (X3) dapat dinyatakan valid.
Tabel 5.8
Hasil Uji Validitas Keputusan pembelian (Y)
Item Total Koefisien
Korelasi
Standar Koefisien Korelasi
Keterangan Keputusan
pembelian (Y) 1
0,870 > 0,3 Valid
Keputusan pembelian (Y) 2
0,892 > 0,3 Valid
Keputusan pembelian (Y) 3
0,885 > 0,3 Valid
Sumber: Hasil olahan Spss statistik 26, 2021
Tabel 5.9 menunjukan bahwa total koefisien korelasi > 0,3 Sehingga dapat disimpulkan bahwa semua item pernyataan dalam variabel Keputusan pembelian (Y) dapat dinyatakan valid.
b. Hasil Uji Reliabilitas
Uji reliabilitas dimaksudkan untuk menguji konsistensi kuesioner dalam mengukur suatu kontrak yang sama atau stabilitas kuesioner. Uji reabilitas
41
dilakukan dengan metode internal concistency. Reabilitas instrument penelitian dalam penelitian ini diuji dengan menggunakan koefisien cronbach’s Alpha diperole dengan teknik reability analisys dengan menggunakan bantuan pengolah data SPSS versi 26.00 . Jika nilai koefisien alpha lebih besar dari 0,6 maka disimpulkan bahwa instrument penelitian tersebut handal atau reliable.
Tabel 5.9 Hasil Uji Reliabilitas
Variabel Cronbach's Alpha Keterangan
Harga 0,866 Reliable
Promosi 0,722 Reliable
Keputusan pembelian
0,642 Reliable
Sumber: Hasil olahan Spss statistik 26, 2021
Hasil uji reliabilitas tersebut menunjukan bahwa semua variabel mempunyai Cronbach's Alpha yang diatas 0,60 sehingga dapat dikatakan bahwa item-item pernyataan dari kuesioner adalah reliabel untuk mengukur variabel Harga, Promosi, dan Keputusan pembelian.
2. Uji Normalitas
Bertujuan untuk mengetahui apakah data yang terkumpul berdistribusi normal atau tidak. pengujian normalitas dimaksudkan untuk mendeteksi apakah data yang akan digunakan sebagai pangkal tolak pengujian hipotesis merupakan data empirik yang memenuhi hakikat naturalistik. Hakikat naturalistik menganut paham bahwa fenomena (gejala) yang terjadi di alam ini berlangsung secara wajar dan dengan kecenderungan berpola. Uji normalitas data digunakan untuk mengetahui apakah populasi data berdistribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah distribusi data normal atau mendekati normal. Deteksi normal dilakukan dengan penyebaran data (titik)
pada sumbu diagonal dari grafik. Dasar pengambilan keputusan:
a. Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
b. Jika data menyebar jauh dari garis diagonal dan tidak mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.
Tabel 6.0 Hasil Uji Normalitas
Sumber: Hasil olahan Spss statistik 26, 2021
Berdasarkan tabel 6.1 diatas didapatkan hasil bahwa semua data berdistribusi secara normal, sebaran data berada disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal.
43
Tabel 6.1
Histogram Hasil Uji Normalitas
Sumber: Hasil olahan Spss statistik 26, 2021
Tabel 6.1 menunjukan bahwa dari grafik histogram didapatkan garis kurva normal, sehingga dapat disimpulkan bahwa data yang diteliti berdistribusi normal.
3. Hasil Analisis Regresi Sederhana
Pengujian hipotesis dilakukan untuk menggunakan analisis regresi sederhana bertujuan untuk memprediksi berapa besar kekuatan pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. Persamaan regresinya adalah:
Y = a + b1X1 + b2X2+b3X3 Keterangan:
Y : Keputusan Pembelian X1 : Promosi
X2 : Harga X3 : Desain a : Konstanta
b1 : koefisien regresi Promosi b2 : koefisien regresi Harga b3 : koefisien regresi Desain
Tabel 6.2 Hasil Uji Regresi Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
T Sig.
B Std. Error Beta
1 (Constant) 6.440 2.150 4.132 .000
Promosi .210 .050 .285 2.609 .000
Harga .250 .095 .321 2.901 .003
Desain .215 .060 .301 3.590 .002
Sumber: Hasil Olahan Spss statistic 26, 2021
Berdasarkan tabel di atas, maka nilai konstantadan koefisisen regresi dapat di bentuk menjadi:
Y=6.440 + 0,210 X1 + 0,250 X2 + 0,215 X3
Dari persamaan tersebut, dapat dijelaskan sebagai berikut:
a. Nilai (a) konstanta sebesar 6.440 artinya bahwa apabila tidak ada perubahan dari X1 (Promosi), X2 (Harga),dan X3 (Desain) bernilai positif, maka Y (Keputusan Pembelian) akan bernilai 6.440 (Nilai awal keputusan pembelian tanpa ada pengaruh dari X1, X2 dan X3) b. Koefisien regresi (b1) variabel X1 (Promosi) sebesar 0,210 artinya,
apabila terdapat kenaikan satu nilai X1 (Promosi) menyatakan bahwa Y (Keputusan Pembelian) akan meningkat sebesar 0,210 Koefisien bernilai posisitif artinya terjadi pengaruh positif antara X1 (Promosi) dan Y (Keputusan Pembelian).
c. Koefisien regresi (b2) variabel X2 (Harga) sebesar 0,250 artinya, apabila terdapat kenaikan satu nilai X2 (Harga) menyatakan bahwa Y (Keputusan Pembelian) akan meningkat sebesar 0,250 Koefisien bernilai posisitif artinya terjadi pengaruh positif antara X2
(Harga) dan Y (Keputusan Pembelian).
45
d. Koefisien regresi (b3) variabel X3 (Desain) sebesar 0,215 artinya, apabila terdapat kenaikan satu nilai X2 (Harga) menyatakan bahwa Y (Keputusan Pembelian) akan meningkat sebesar 0,215 Koefisien bernilai posisitif artinya terjadi pengaruh positif antara X2
(Harga) dan Y (Keputusan Pembelian).
Untuk mengetahui diantara variabel bebas tersebut yang berpengaruh paling dominan terhadap variabel terikat dapat dilihat dari nilai koefisien beta masing-masing. Koefisien beta merupakan nilai dari koefisien regresi yang telah di standarisasi dan berguna untuk membandingkan mana yang diantara variabel bebas yang dominan terhadap variabel terikat.
Dari tabel 5.10 dapat dilihat nilai koefisien beta untuk masing- masing variabel bebas tersebut:
1) Nilai koefisien beta X1 (Promosi) adalah 0.210 2) Nilai koefisien beta X2 (Harga) adalah 0.250 3) Nilai koefisien beta X3 (Desain) adalah 0.215
Sehingga dapat disimpulkan bahwa diantara variabel bebas dalam penelitian ini yang lebih dominan pengaruhnya adalah harga yaitu sebesar 0.250 atau 25,0%.
a. Uji Determinasi
Koefisien determinasi digunakan untuk menghitung seberapa besar varian keputusan pembelian yang dapat dijelaskan oleh variasi hasil promosi, harga dan desain. Pada hakikatnya nilai R² dapat bervariasi antara 0 sampai
1. Semakin dekat R² dengan 1, maka semakin tepat regresi untuk meramalkan keputusan pembelian, dan hal ini menunjukkan hasil estimasi keadaan yang sebenarnya. Nilai R² dapat diformulasikan sebagai berikut:
Keterangan:
R² : Koefisien Determinasi ESS : Explained Sun of Squares TSS : Total Sun of Square
Apabila R² sama dengan 0, maka model yang digunakan tidak menjelaskan sedikit pun variasi dari nilai Y. Apabila R² sama dengan 1, maka model yang digunakan menjelaskan 100% variasi dari nilai Y atau terjadi kecocokan sempurna.
Tabel 6.3 Model Summaryb
Model R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1 .512a .445 .445 1.855
a. Predictors: (Constant), Desain, Promosi, Harga b. Dependent Variable: keputusan Pembelian
Sumber: Hasil olahan Spss statistik 26, 2021
Tabel 6.4 menunjukan nilai Adjusted R2 sebesar 0,445 atau 4,5%
menunjukan bahwa variabel Keputusan pembelian yang dapat dijelaskan oleh promosi, harga dan desain adalah sebesar 4,6%. Maka model yang digunakan menjelaskan 100% variasi nilai Y atau terjadi kecocokan sempurna.
R² =
47
b. Uji t
Uji t dilakukan untuk mengetahui apakah ada pengaruh yang signifikan atau tidak dari variabel bebas terhadap variabel terikat secara parsial. Jika thitung lebih besar daripada ttabel berarti terdapat pengaruh signifikan dari hasil promosi, harga dan desain terhadap keputusan pembelian secara parsial.
Demikian pula sebaliknya, jika thitung lebih kecil daripada ttabel berarti tidak terdapat pengaruh signifikan dari hasil hasil promosi, harga dan desain terhadap keputusan pembelian secara parsial.
Pengujian dilakukan dengan ketentuan sebagai berikut:
1. Bila thitung > ttabel (taraf signifikansi 5%, kriteria pengujian dua arah), maka hipotesis tidak ditolak. Dengan demikian ada pengaruh yang signifikan dari hasil promosi, harga dan desain terhadap keputusan pembelian.
2. Bila thitung < ttabel (taraf signifikansi 5% kriteria pengujian dua arah), maka hipotesis ditolak, dengan demikian tidak ada pengaruh yang signifikan dari hasil promosi, harga dan desain terhadap keputusan pembelian.
Tabel 6.4 Uji t Coefficientsa
Model
Unstandardize d Coefficients
Standardi zed Coefficien ts
T Sig.
Collinearity Statistics B
Std.
Error Beta
Toler ance VIF 1 (Consta
nt)
6.440 2.150 4.132 .000
Promosi .210 .050 .285 2.609 .000 .663 2.551 Harga .250 .095 .321 2.901 .003 .663 2.551 Desain .215 .060 .301 3.590 .002 .663 2.551 a. Dependent Variable: keputusan Pembelian
Sumber: Hasil olahan Spss statistik 26, 2021
Dalam uji ini dasar pengambilan keputusan adalah dengan membandingkan nilai thitung dengan ttabel. Nilai ttabel ditentukan dengan derajat bebas (df) = n-k. Dimana n adalah jumlah sampel dan k adalah jumlah variabel (bebas dan terikat). Maka, df = 60-4=56. Maka, pada df=56 dengan a=0,025 menunjukkan t. tabel berada pada nilai 2,003.
Hasil jika thitung < ttabel maka variabel tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel terikat. Jika thitung > ttabel maka variabel bebas memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel terikat.
Dari table diatas, maka hasil perhitungan uji t sebagai berikut:
1. Variabel Promosi (X1) memiliki nilai signifikan2.609> 2,003 dari ttabel artinya berpengaruh signifikan. Maka promosi secara parsial berpengaruh terhadap keputusan pembelian.
2. Variabel Harga (X2) memiliki nilai signifikan 2.901> 2,003 dari ttabel
artinya berpengaruh signifikan. Maka harga secara parsial berpengaruh terhadap keputusan pembelian.
3. Variabel Desain (X3) memiliki nilai signifikan 2,127 > 2,003 dari ttabel artinya berpengaruh signifikan. Maka desain secara parsial berpengaruh terhadap keputusan pembelian.
Berdasarkan pada uji parsial dari variable promosi harga dan desain. Maka variabel yang paling berpengaruh terhadap keputusan pembelian adalah variabel promosi dengan memiliki nilai signifikan 2,369
> 2,003 dari ttabel, dan variabel harga memiliki nilai signifikan 2,193 >
2,003 dari ttabel. Demikian dengan variabel desain nilai signifikan 3.590>
2,003 dari ttabel.
49