BAB III METODE PENELITIAN
G. Teknik Analisis Data
Untuk mendukung dalam penunjukkan Hipotesis yang dikemukakan, data yang telah dikumpulkan dengan angket yang telah dibuat, maka selanjutnya untuk melihat sejauh mana signifikan hipotesis yang dibuat dapat terbukti dengan kegiatan penelitian yang dilakukan.Adapun alat analisis yang digunakan adalah sebagai berikut.
1. Uji Instrument Penelitian a. Uji Validitasi
Pengertian validitas menurut Sugiyono (2017) adalah “Validitas merupakan derajat ketetapan antara data yang terjadi pada objek penelitian dengan data yang dapat dilaporkan oleh penelitian.Dengan demikian data yang valid adalah data “yang tidak berbeda” antara data yang dilaporkan oleh peneliti dengan data yang sesungguhnya terjadi pada obyek penelitian.”
Uji validitas dilakukan untuk mengukur sah atau tidaknya suatu kuesioner. Suatu kuesioner dikatakan sah jika pertanyaan pada kuesioner mampu mengungkapkan sesuatu yang akan diukur oleh kuesioner tersebut. Uji validitas dilakukan dengan membandingkan r hitung (untuk setiap butir dapat dilihat pada kolom corrected item-total correlations) dengan r table untuk degree of freedom(df)=n-k, dalam hal ini n adalah jumlah sampel dan k adalah jumlah item. Jika r hitung >r table, maka pertanyaan tersebut dikatakan valid.
b. Uji Reliabilitas
Uji Reliabilitas merupakan alat untuk mengukur suatu kuesioner yang merupakan indikator dari variabel atau konstruk.Suatu kuesioner dikatakan reliable atau handal jika jawaban seseorang terhadap pertanyaan adalah konsisten atau stabil dari waktu ke waktu.SPSS memberikan fasilitas untuk mengukur reliabilitas dengan uji statistik Cronbach Alpha (α). Suatu variabel dikatakan reliable jika memberikan nilai α > 0.60 (Imam Ghozali, 2017)
α = k r
1+(k−1)r
α = koefisien reliabilitas r = korelasi antar item k = jumlah item 2. Uji Asumsi Klasik
a) Uji Normalitas
Uji normalitas merupakan pengujian yag dilakukan untuk memastikan bahwa residual mengikuti pola distribusi normal (Lind et al dalam ini Widya exsa marita 2015). Hal ini perlu dilakukan untuk memoerkuat keyakinan bahwa hasil hiptesis dalam penelitian ini benar- benar akrat dan sahih. Pengujian normalitas dilakukan dengan menggunakan uji kolomogorov-Smirnov (Lind et al, dalam ini Widya exsa marita 2015). Dalam pengujian ini, hipotesis yang dirumuskan adalah :
Ho : data berdistribusi normal Ha : data tidak berdistribusi normal
Nilai yang dijadikan acuan dalam pengujian normalitas adalah nilai Assymp.Sig (2-tailed) dalam hasil output SPSS 23 for Windows.
Jika nilai dalam tersebut lebih besar dari alpha atau (Sig) > 0,05,maka disimpulkan H0 ditolak H1 diterima dengan kesimpulan bahwa data tidak bers=distribusi normal (Lind et al, dalam ini Widya exsa marita 2015).
Selain menggunakan uji kolomogorov smirnov, uji normalitas juga dapat ditunjukkan dengan melihat normal probability plot. Dalam melihat grafik tersbut, maka dasar penngambilan keputusan yang digunakan menurut (Ghozali dalam ini Widya exsa marita 2015) adalah sebagai berikut:
a) Jika titik-titik dalamgrafik menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau gambar histogramnya menunjukkan distribusi normal, maka dikatakan bahwa model regresi telah memenuhi sumsi normalitas.
b) jika titik-titik dalam grafik menyebar jauh dan tidak mengikuti arah garis diagonal atau gambar histogramnya tidak menunjukkan distribusi normal, maka dikatakan bahwa model regresi telah melanggan asumsi normalitas.
b) Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas, seperti halnya uni normalitas, cara yang sering digunakan dalam menentukan apakah suatu model terbebas dari masalah heterokdastisitas atau tidak hanya dengan melihat pada Scatter Plot dan dilihat apakah residual memiliki pola tertentu atau tidak. Cara ini menjadi fatal masalah heteroskedastisitas atau tidak hanya berpatok pada pengamatan gambar saja tidak dapat dipertanggungjawabkan kebenarannya. Banyak metode statistik yang dapat digunakan untuk menentukan apakah suatu model terbebas dari masalah heteroskedastisitas atau tidak, seperti misalnya uji white, uji park, uji
glejser, dan lain-lain. Modul ini akan memperkenalkan salah satu uji heteroskedastisitas yang mudah yang dapat diaplikasikan di SPSS.
c)
Uji MultikolerinitasPengujian ada tidaknya hubungan atau korelasi antar variabel bebas penelitian disebut uji multikolerinitas (Lind et al dalam ini Widya exsa marita 2015). Pengujian ini dilakukan dengan membandingkan nilai variance inflation factor (VIF) pada masing-masing variabel bebasnya, dengan ketentuan jika nilai (VIF) lebih besar dari 10 maka dikatakan bahwa antar variabel bebas telah terjadi multikolerinitas.
3. Analisis Regresi Linear Berganda
Analisis regresi berganda digunakan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh variabel bebas (X) yang terdiri dari Rating Konsumen (X1) dan Sistem Pembayaran COD (X2) terhadap variabel terikat yaitu Minat Beli (Y). Persamaan regresi berganda yang digunakan adalah:
Y = a + β1 X1 + β2 X2 + e keterangan :
Y = variabel minat beli a = konstanta
β1, β2 = koefisien regresi X1 = variabel rating konsumen
X2 = variabel sistem pembayaran COD e = error (kesalahan pengganggu) 4. Uji t (Uji Parsial)
Uji ini digunakan untuk mengetahui apakah masing-masing variabel bebasnya secara sendiri-sendiri berpengaruh secara signifikan terhadap
variabel terikatnya. Menurut Imam Ghozali (2017), apabila nilai thitung>ttabel
dengan serta tingkat signifikansinya (p-value) < 0,05, maka hal ini menunjukkan H0 ditolak dan Ha diterima.
5. Koefisien Determinasi (R2)
Berdasarkan hasil regresi berganda tersebut, maka selanjutnya dapat dianalisis koefisien determinasinya (R2) yaitu koefisien determinasi parsial untuk mengukur secara terpisah dampak variabel independent (X1
dan X2) terhadap variabel Y, dengan bantuan program SPSS pada computer.
Sugiyono (2017), jika (R2) yang diperoleh mendekati 1 (satu) maka dapat dikatakan semakin kuat model tersebut menerangkan variasi variabel bebas terhadap variabel terikat.Sebaliknya, jika (R2) makin mendekati 0 (nol) maka semakin lemah variasi variabel bebas terhadap variabel terikat.
30
BAB IV
HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
A. Gambaran Umum Objek Penelitian
Shopee merupakan plateform marketplace online yang menjebatani antara penjual dan pembeli untuk mempermudah transaksi jual beli online melalui perangkat ponsel mereka. Shopee menawarkan berbagai macam produk mulai dari produk fashion sampai dengan produk untuk kebutuhan sehari-hari.
Sasaran pengguna Shopee saat ini bukan hanya dari kalangan remaja saja melainkan sudah semua kalangan yang mengakses aplikasi Shopee untuk melakukan kegiatan dengan bantuan gawai termasuk kegiatan berbelanja yang mudah dan cepat serta tanpa harus membuka website melalui perangkat komputer.
Gambar 4.1 Logo Shopee Sumber : Shopee (2017)
Shopee adalah situs elektronik komersial yang berkantor pusat di Singapura yang dimiliki oleh Sea Limited, yang didirikan pada tahun 2009 oleh Forrest Li. Shopee mulai masuk ke pasar Indonesia pada akhir bulan Mei 2015 dan mulai beroperasi pada akhir Juni 2015 di Indonesia. Shopee merupakan perpanjangan tangan dari Ganera yang berbasis di Singapura, Malaysia, Vietnam, Thailand, Filipina dan Indonesia. Ganera merupakan penyedia platform internet konsumen yang berbasis di Asia yang didirikan di Singapura pada tahun 2009. Shopee tidak hanya hadir di pasar Indonesia saja tetapi telah hadir diberbagai wilayah Asia. Shopee Indonesia beralamat di Wisma 77 Tower 2, Jalan Letjen. S. Parman, Palmerah, Daerah Khusus Ibukota Jakarta 11410, Indonesia.
Shopee memfasilitasi para penjual untuk berjualan dengan mudah serta membekali pembeli dengan memberikan proses pembayaran yang aman dan pengaturan logistik yang terinteraksi. Pada saat ini, angka unduhan Shopee hampir mencapai 96,5 juta unduhan di Geogle Play Store.
Gambar 4.2 Google Play Store (2022)
Beberapa kelebihan Shopee menurut Chris Feng, CEO Shopee dalam acara peluncuran Shopee di Jakarta tahun 2015, yaitu sebagai berikut : 1. Menjual produk dengan dengan cukup cepat yang dapat dilakukan dalam
hitungan detik.
2. Memiliki tampilan yang sangat unik serta menarik perhatian para pengguna dan sangat mudah digunakan untuk pengguna baru.
3. Menawarkan fitur chatting antar produsen dan konsumen sehingga memudahkan untuk melakukan kegiatan transaksi atau tawar menawar.
Fitur ini sangant memudahkan para pengguna aplikasi Shopee mengingat aplikasi atau situs e-commerce lainnya yang mewajibkan para pengguna untuk menyimpan nomor telepon agar memudahkan berkomunikasi langsung. Fitur chatting pada aplikasi Shopee juga sangat berbeda selain dapat mengirim pesan tetapi juga bisa mengirim tautan seperti foto.
4. Shopee mengintegrasikan fitur media sosial yang mencakup fungsi hastag, agar memudahkan pengguna dalam mencari barang atau produk yang sedang popular atau untuk mengikuti tren produk terbaru secara mudah.
5. Shopee memberikan setiap bulannya diskon dan juga memiliki layanan gratis ongkir atau ongkos kirim ke seluruh Indonesia.
6. Memiliki layanan terbaru yang bisa digunakan untuk membayar segala jenis tagihan.
7. Aplikasi Shopee juga telah menawarkan berbagai kategori produk mulai dari fashion dan perlengkapan rumah tangga.
B. Hasil Penelitian
Dalam penelitian ini, jenis data yang digunakan adalah data primer dan data sekunder. Data primer adalah data kualitatif yaitu data berupa pendapat responden dalam memberi jawaban pada kuesioner. Penyebaran kuesioner dilakukan terhadap 50 orang responden peserta yang terpilih sebagai peserta sampel.
Data sekunder adalah data yang diperoleh dengan cara mengumpulkan dokumen-dokumen berupa informasi tertulis yang ada hubungannya dengan variabel penelitian.
a) Karakteristik Responden Berdasarkan Jenis Kelamin
Jumlah responden dalam penelitian ini adalah 50 orang. Berikut merupakan data responden berdasarkan jenis kelamin.
Tabel 4.1 Responden Berdasarkan Jenis Kelamin
Keterangan Jumlah (Orang) Persentase (%)
Laki – laki 20
50X 100% 40%
Perempuan 30
50X 100% 60%
Total Responden 50
50X 100% 100%
Sumber : Data Primer
Berdasarkan tabel 4.1 di atas, memperlihatkan bahwa responden jenis kelamin laki-laki sebanyak 20 orang (40%), sedangkan responden jenis kelamin perempuan sebanyak 30 orang (60%). Dengan demikian data disimpulkan bahwa jumlah responden perempuan lebih banyak daripada responden laki-laki.
Gambar 4.3 Responden Berdasarkan Jenis Kelamin
b) Karakteristik Responden Berdasarkan Umur
Klasifikasi responden berikutnya ialah berdasarkan umur. Berikut ini merupakan data responden berdasarkan umur.
Tabel 4.2 Responden Berdasarkan Umur
Keterangan Jumlah (Orang) Persentase (%)
21 Tahun 18
50X 100% 36%
22 Tahun 9
50X 100% 45%
23 Tahun 13
50X 100% 26%
24 Tahun 10
50X 100% 20%
Total Responden 50
50X 100% 100%
Sumber : Data Primer
Berdasarkan data di atas, memperlihatkan bahwa responden berdasarkan umur 21 sebanyak 18 orang (36%), umur 22 sebanyak 9 orang (45%), umur 23 sebanyak 13 orang (26%), umur 24 sebanyak 10 orang (20%).
Jenis Kelamin
Laki-laki Perempuan
Gambar 4.4 Responden Berdasarkan Umur
C. Deskripsi Data Variabel Penelitian
1) Frekuensi Jawaban Variabel Rating Konsumen (X1)
Frekuensi jawaban responden pada variabel rating konsumen disajikan pada tabel 4.4. Dari tabel tersebut dapat dilihat bahwa distribusi frekuensi variabel rating konsumen terdiri dari 6 pernyataan. Jika dilihat dari hasil analisis diketahui bahwa memiliki mean tertinggi yaitu X1.5 dengan angka 4.70%, sedangkan yang memiliki mean terendah yaitu X1.3 dengan angka 4.22%.
Tabel 4.3 Distribusi Jawaban Responden Variabel Rating Konsumen (X1)
Indikator
Skala Pengukuran Mean
1 (STS)
2 (TS)
3 (KS)
4 (S)
5 (SS)
Persen (%)
Frek. % Frek. % Frek. % Frek. % Frek. % Frek. %
X1.1 0 0 2 4.0% 2 4.0% 8 16.0% 38 76.0% 50 100.0% 4.64%
X1.2 0 0 0 0 4 8.0% 14 28.0% 32 64.0% 50 100.0% 4.56%
X1.3 0 0 3 6.0% 9 18.0% 12 24.0% 26 52.0% 50 100.0% 4.22%
X1.4 0 0 0 0 6 12.0% 14 28.0% 30 60.0% 50 100.0% 4.48%
X1.5 0 0 4 8.0% 1 2.0% 17 34.0% 28 56.0% 50 100.0% 4.38%
X1.6 0 0 0 0 1 2.0% 13 26.0% 36 72.0% 50 100.0% 4.70%
Rata-rata 4.49%
Sumber : Data diolah, 2022
Umur
21 Tahun 22 Tahun 23 Tahun 24 Tahun
2) Frekuensi Jawaban Variabel Sistem Pembayaran COD (X2)
Frekuensi jawaban responden pada variabel sistem pembayaran COD disajikan pada tabel 4.5. Dari tabel tersebut dapat dilihat bahwa distribusi frekuensi sistem pembayaran COD terdiri dari 3 pernyataan.Jika dilihat dari hasil analisis diketahui bahwa yang memiliki mean tertinggi yaitu X2.1 dengan angka 4.32%, sedangkan yang memiliki mean terendah yaitu X2.3 dengan angka 4.04%
Tabel 4.4
Distribusi Jawaban Responden Variabel Sistem Pembayaran COD (X2)
Indikator
Skala Pengukuran Mean
1
(STS) 2
(TS) 3
(KS) 4
(S) 5
(SS) Persen
(%)
Frek. % Frek. % Frek. % Frek. % Frek. % Frek. %
X2.1 0 0 2 4.0% 7 14.0% 14 28.0% 27 54.0% 50 100.0% 4.32%
X2.2 0 0 3 6.0% 10 20.0% 17 34.0% 20 40.0% 50 100.0% 4.08%
X2.3 1 2.0% 6 12.0% 4 8.0% 18 36.0% 0 0 50 100.0% 4.04%
Rata-rata 4.14%
Sumber : Data diolah, 2022
3) Frekuensi Jawaban Variabel Minat Beli Konsumen (Y)
Frekuensi jawaban responden pada variabel minat beli konsumen pada tabel 4.6. Dari tabel tersebut dapat dilihat bahwa distribusi frekuensi minat beli terdiri dari 6 pernyataan. Jika dilihat dari hasil analisis diketahui bahwa yang memiliki mean tertinggi yaitu Y.1 dengan angka 4.46%, sedangkan yang memiliki mean terendah yaitu Y.3 dengan angka 4.08%.
Tabel 4.5 Distribusi Jawaban Responden Variabel Minat Beli Konsumen (Y)
Indikator
Skala Pengukuran Mean
1 (STS)
2 (TS)
3 (KS)
4 (S)
5 (SS)
Persen (%)
Frek. % Frek. % Frek. % Frek. % Frek. % Frek. %
Y.1 0 0 2 4.0% 8 16.0% 5 10.0% 35 70.0% 50 100.0% 4.46%
Y.2 0 0 3 6.0% 6 12.0% 11 22.0% 30 60.0% 50 100.0% 4.36%
Y.3 0 0 2 4.0% 8 16.0% 24 48.0% 16 32.0% 50 100.0% 4.08%
Y.4 0 0 4 8.0% 10 20.0% 11 22.0% 25 50.0% 50 100.0% 4.14%
Y.5 0 0 3 6.0% 7 14.0% 22 44.0% 18 36.0% 50 100.0% 4.10%
Y.6 0 0 2 4.0% 8 16.0% 13 26.0% 27 54.0% 50 100.0% 4.30%
Rata-rata 4.24%
Sumber : Data diolah, 2022
D. Analisis dan Pembahasan
1. Uji ValiditasUji validitas digunakan untuk mengukur sah atau tidaknya suatu kuesioner. Kriteria yang digunakan untuk menyatakan suatu instrument valid atau layak digunakan dalam pengujian hipotesis apabila Corrected item-total correlation lebih besar daripada r tabel atau df = (N-2) = 0.278.
Tabel 4.6 Hasil Uji Validitas
Variabel Item Corrected item-
total correlation r-tabel Ket.
Rating Konsumen
(X1)
X1.1 0.446 0.278 Tidak Valid
X1.2 0.390 0.278 Valid
X1.3 0.442 0.278 Valid
X1.4 0.383 0.278 Valid
X1.5 0.599 0.278 Valid
X1.6 0.379 0.278 Valid
Sistem Pembayaran
COD (X2)
X2.1 0.483 0.278 Valid
X2.2 0.582 0.278 Valid
X2.3 0.598 0.278 Valid
Minat Beli Konsumen
(Y)
Y.1 0.380 0.278 Valid
Y.2 0.433 0.278 Valid
Y.3 0.390 0.278 Valid
Y.4 0.522 0.278 Valid
Y.5 0.449 0.278 Valid
Y.6 0.434 0.278 Valid
Sumber : Data diolah, 2022
2. Uji Reliabilitas
Uji reliabilitas dimaksudkan untuk mengatur suatu kuesioner yang merupakan indikator dari variabel. Reliabilitas diukur dengan uji statistic cronbach’s alpha > 0.60. Hasil uji reliabilitas dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 4.7 Hasil Uji Reliabilitas Rating Konsumen (X1)
Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items
.625
7Sumber: Output SPSS, 2022
Berdasarkan tabel hasil uji reliabilitas variabel X1 di atas, 6 pernyataan memiliki cronbach’s alpha yang lebih besar dari 0.60 yaitu sebesar 0.625. Berdasarkan ketentuan di atas maka indikator atau pernyataan dalam penelitian ini dikatakan reliabel.
Tabel 4.8 Hasil Uji Reliabilitas Sistem Pembayaran COD (X2)
Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items
.640
4Sumber: Output SPSS, 2022
Berdasarkan tabel hasil uji reliabilitas variabel X2 di atas, 3 pernyataan memiliki cronbach’s alpha yang lebih besar dari 0.60 yaitu
sebesar 0.640. Berdasarkan ketentuan di atas maka indikator atau pernyataan dalam penelitian ini dikatakan reliabel.
Tabel 4.9 Hasil Uji Reliabilitas Minat Beli Konsumen (Y)
Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items
.619
7Sumber: Output SPSS, 2022
Berdasarkan tabel hasil uji reliabilitas variabel Y di atas, 6 pernyataan memiliki cronbach’s alpha yang lebih besar dari 0.60 yaitu sebesar 0.619. Berdasarkan ketentuan di atas maka indikator atau pernyataan dalam penelitian ini dikatakan reliabel.
E. Hasil Uji Asumsi Klasik 1. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi variabel terikat dan variabel bebas, keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah distribusi data normal atau mendekati normal. Uji ini dilakukan dengan cara melihat penyebaran data (titik) pada sumbu diagonal atau grafik. Apabila data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal maka model regresi memenuhi asumsi normalitas. Apabila data menyebar datuh dari garis diagonal dan atau tidak mengikuti arah garis diagonal maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas Sujarweni (2016:68).
Gambar 4.5 Hasil Uji Normalitas Sumber: Output SPSS, 2022
Berdasarkan gambar di atas, diketahui data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
2. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel bebas. Dasar pengambilan keputusan adalah dengan dilihat dari nilai variance inflation faktor (VIF) dan nilai tolerance > 0.10 maka dapat disimpulkan tidak ada multikolinearitas antar variabel bebas dalam model regresi.
Tabel 4.10 Hasil Uji Multikolinearitas Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients
Standa rdized Coeffic ients
T Sig.
Collinearity Statistics B
Std.
Error Beta
Toleran
ce VIF 1 (Constant) 7.276 1.125 6.468 .000
X1 .176 .058 .194 3.062 .004 .524 1.909
X2 1.051 .083 .805 12.730 .000 .524 1.909 a. Dependent Variable: Y
Sumber: Output SPSS, 2022
Berdasarkan tabel hasil uji multikolinearitas di atas, diketahui nilai tolerance variabel X1 sebesar 0.524 > 0.10 dan nilai VIF sebesar 1.909 <
10. Nilai tolerance variabel X2 sebesar 0.524 > 0.10 dan nilai VIF sebesar 1.909 < 10. Maka dapat disimpulkan bahwa variabel X1 dan X2 tidak terjadi multikolinearitas.
3. Uji Heterokedastisitas
Uji heterokedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Model regresi yang baik adalah model yang tidak terjadi heterokedastisitas. Untuk mendeteksi ada tidaknya heterokedastisitas dapat dilakukan dengan beberapa cara. Salah satunya adalah dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot antara SRESID dan ZPRED dimana sumbu Y adalah Y yang telah di prediksi, dan sumbu X adalah residual (Y prediksi – Y sesungguhnya). Jika ada pola tertentu yang
teratur (bergelombang, melebar, kemudian menyempit) maka mengidentifikasikan telah terjadi heterokedastisitas sedangkan jika ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heterokedastisitas (Sujarweni, 2016:231).
Gambar 4.6 Hasil Uji Heterokedastisitas Sumber: Output SPSS, 2022
Berdasarkan gambar hasil uji heterokedastisitas di atas, diketahui bahwa ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angak 0 pada sumbu Y sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heterokedastisitas.
F. Hasil Uji Hipotesis
1.
Uji Regresi Linear BergandaTabel 4.11 Hasil Regresi Linear Berganda
Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients
Standardize d Coefficients
t Sig.
B Std. Error Beta 1 (Constant)
7.276 1.125 6.468 .000
X1 .176 .058 .194 3.062 .004
X2 1.051 .083 .805 12.730 .000
a. Dependent Variable: Y
Sumber: Output SPSS, 2022
Dari tabel di atas diperoleh persamaan regresi linear berganda sebagai berikut:
Y = 7.276 + 0.176 X
1+ 1.051 X
2Persamaan di atas dijelaskan sebagai berikut:
a = 7.276 merupakan nilai konstanta, jika nilai X1 dan X2 dianggap 0 maka nilai dari Y adalah sebesar 7.276.
β1 = 0.176 artinya variabel X1 berpengaruh positif terhadap Y dan apabilai variabel Y meningkat satu satuan, maka X1 akan meningkat sebesar 0.176 satuan.
β2 = 1.051 artinya variabel X2 berpengaruh positif terhadap Y dan apabilai variabel Y meningkat satu satuan, maka X2 akan meningkat sebesar 1.051 satuan.
2. Analisis koefisien Determinasi (Adjusted R
2) Tabel 4.12 Hasil Analisis Koefisien DeterminasiModel Summaryb
Model R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .949a .901 .897 .433 2.509
a. Predictors: (Constant), X2, X1 b. Dependent Variable: Y
Sumber: Output SPSS, 2022
Berdasarkan tabel menunjukkan koefisien determinasi (adjusted R2)
= 0.897, artinya variabel X1 dan X2 secara bersama-sama mempengaruhi variabel Y sebesar 89.7% sisanya sebesar 10.3%
dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak dimasukkan dalam model penelitian ini seperti varibael lain di luar dari penelitian ini.
3. Uji t
Uji t digunakan untuk mengetahui besarnya pengaruh dari setiap variabel independen secara individu terhadap variabel dependen.
Diketahui ttabel sebesar 1.677. Nilai ini didapatkan dari rumus df = n-k = 1.677. Hasil uji t pada penelitian ini dapat dilihat pada tabel di bawah ini:
Tabel 4.13 Hasil Uji t
Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error Beta
1 (Constant) 7.276 1.125 6.468 .000
X1 .176 .058 .194 3.062 .004
X2 1.051 .083 .805 12.730 .000
a. Dependent Variable: Y
Sumber: Output SPSS, 2022
Dasar pengambilan keputusan jika thitung > ttabel (1.677) dan nilai sig <
0.05 maka dapat dikatakan variabel X berpengaruh positif dan signifikan terhadap variabel Y.
Berdasarkan tabel di atas, berikut ini dijelaskan pengaruh masing- masing variabel independen:
a. Rating Konsumen (X1)
Hasil pengujian dengan SPSS untuk variabel rating konsumen (X1) terhadap minat beli konsumen (Y) diperoleh nilai thitung 3.062
> ttabel 1.677 dan nilai sig. 0.004 < 0.05. Hal ini berarti variabel rating konsumen (X1) mempunyai pengaruh positif dan signifikan terhadap minat beli konsumen (Y).
b. Sistem Pembayaran COD (X2)
Hasil pengujian dengan SPSS untuk variabel sistem pembayaran COD (X2) terhadap minat beli konsumen (Y) diperoleh nilai thitung 12.730 > ttabel 1.677 dan nilai sig. 0.000 <
0.05. Hal ini berarti variabel sistem pembayaran COD (X2) mempunyai pengaruh positif dan signifikan terhadap minat beli konsumen (Y).
G. Pembahasan Hasil Penelitian
menurut Ryan,T.P (2013), Rating juga dapat didefinisikan sebagai penilaian dari pembeli dalam pengkhususan suatu produk terhadap pengalaman yang mereka jalani saat berinteraksi dengan produk virtual dalam lingkungan perantara.
Rating dan review menjadi hal yang penting bagi pembeli dalam belanja online. Saat pembeli tidak dapat menilai produk secara langsung, mereka akan
mengandalkan rating dan review sebagai bahan referensi atau acuan apakah akan membeli produk tersebut. Rating merupakan pendapat pelanggan pada skala tertentu, sebuah skema peringkat yang popular untuk rating di toko online adalah dengan memberikan bintang. Semakin banyak pelanggan memberikan bintang, maka menunjukkan peringkat penjual yang semakin baik.
Menurut Muttaqin dalam Purusitawati (2000), sistem pembayaran adalah suatu sistem yang terdiri atas sekumpulan ketentuan yang di dalamnya terkandung hukum, standar, prosedur dan mekanisme teknis operasional pembayaran yang dipergunakan dalam melakukan pertukaran suatu nilai uang antara dua pihak dalam suatu wilayah Negara maupun secara Internasional dengan memakai instrument pembayaran yang diterima dan disepakati sebagai alat pembayaran.
Berdasarkan hasil pengujian secara statistik dapat terlihat dengan jelas bahwa semua variabel bebas berpengaruh terhadap variabel terikat. Pengaruh yang diberikan kedua variabel bebas bersifat signifikan artinya semakin bagus rating konsumen dan sistem pembayaran COD maka mengakibatkan semakin baik pula minat beli konsumen yang dihasilkan. Hasil tersebut sesuai dengan hipotesis yang telah diajukan. Hasil penelitian ini juga sesuai dengan hasil penelitian sebelumnya. Penjelasan dari masing-masing pengaruh variabel dijelaskan sebagai berikut:
1. Pengaruh Rating Konsumen Terhadap Minat Beli Konsumen
Hasil penelitian ini mengambil sampel sebanyak 50 responden dari kuesioner yang disebar, yang terdiri dari 30 orang responden perempuan dan 20 responden laki-laki. Berdasarkan data diatas maka mayoritas berjenis kelamin perempuan.
Frekuensi jawaban variabel X1 memiliki rata-rata (mean) 4.49% dari 50 responden, yang terbesar adalah item pernyataan X1.5 yaitu sebesar 4.70% dan yang terkecil adalah item pernyataan X1.3 yaitu sebesar 3.24%.
Dasar pengambilan keputusan yaitu jika nilai thitung > ttabel maka variabel bebas berpengaruh terhadap variabel terikat, dan jika nilai sig <
0.05 maka variabel bebas berpengaruh signifikan terhadap variabel terikat. Berdasarkan hasil analisis untuk variabel rating konsumen menunjukkan bahwa uji t menghasilkan nilai thitung 3.062 > ttabel 1.677 dan nilai sig. 0.004 < 0.05. Hal ini berarti variabel rating konsumen mempunyai pengaruh yang positif dan signifikan terhadap minat beli konsumen.
Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan Masyita Ichsan,Helni Mutiarsih Jumhur, Soeparwoto Dharmoputra (2018) dengan judul “Pengaruh Consumer Online Rating Terhadap Minat Beli Konsumen Pada Marketplace Tokopedia Di Wilayah DKI Jakarta”. Hasil penelitian ini, dapat diketahui bahwa consumer online rating and review masuk ke dalam kategori sangat kuat dan minat beli konsumen masuk ke dalam kategori kuat. Variabel consumer online rating and review berpengaruh secara signifikan sebesar 64,2% terhadap minat beli konsumen.
2. Pengaruh Sistem Pembayaran COD Terhadap Minat Beli Konsumen
Hasil penelitian ini mengambil sampel sebanyak 50 responden dari kuesioner yang disebar, yang terdiri dari 30 orang responden perempuan dan 20 responden laki-laki. Berdasarkan data diatas maka mayoritas