BAB III METODOLOGI PENELITIAN
3.8 Teknik Pengujian Hipotesis
3. Normalitas Data
Uji Normalitas data dilakukan sebelum data diolah berdasarkan model- model penelitian yang diajukan. Uji normalitas data bertujuan untuk mendeteksi distribusi data dalam suatu variabel yang akan digunakan dalam penelitian. Data yang baik dan layak untuk membuktikan model-model penelitian tersebut adalah data yang memiliki distribusi normal.
Uji Normalitas data pada variabel penelitian menggunakan rumus uji Kolmogorov-Smirnov. Kolmogorov–Smirnov test dan Shapiro–Wilk test yakni: kedua rumus tersebut membandingkan angka-angka yang berada di dalam sampel dimana sekumpulan angka-angka terdistribusi normal itu sama dengan nilai mean dan standard deviation (Field, 2009).
Penentu Keputusan Data Berdistribusi Normal atau Tidak, dapat dilihat pada output SPSS di tabel Kolmogorov–Smirnov test setelah menghitung dengan SPSS:
a. Signifikansi (sig) > 0,05, maka data berdistribusi normal.
b. Signifikansi (sig) < 0,05, maka data tidak berdistribusi normal.
Menginterpretasikan Multiple Regresi (Regresi linear berganda) (Field, 2009) sebagai berikut:
1. Koefisien Determinasi
Model summary ini memberi informasi seberapa baik model analisis yang diteliti secara keseluruhan. Kolom R Menunjukkan seberapa baik variabel- variabel bebas memprediksikan hasil (multiple correlation coefficient).
Kisaran nilai R adalah 0 hingga 1. Semakin nilai R mendekati angka 1, maka semakin kuat variabel-variabel bebas memprediksikan variabel terikat.
Tabel 3.3
Pedoman Interpretasi Model Summary Range Interpretation
< 0,1 Buruk (Poor Fit) 0,11 – 0,3 Cukup Baik (Modest Fit) 0,31 – 0,5 Baik (Moderate Fit)
>0,51 Sangat Baik (Strong Fit) Sumber : (Muijs, 2011)
2. ANOVA
Uji anova dipergunakan untuk mengetahui sejauhmana variabel independent (variabel bebas) secara bersama-sama dapat mempengaruhi variabel dependent (variabel terikat) secara signifikan. Nilai ini bisa dilihat pada kolom Sig. Jika Sig. < 0,05 menunjukkan pengaruh simultan yang signifikan.
3. Uji Parsial (Uji t Signifikan)
Uji Parsial (Uji t) ini dipergunakan untuk mengetahui apakah ada pengaruh yang signifikans antara variabel bebas terhadap variabel terikat. Pengaruh yang terjadi didalam penelitian ini termasuk kategori yang signifikans atau tidak.
4. Coefficient Beta
Rumus statistik ini digunakan untuk mengetahui koefisien korelasi atau derajat kekuatan pengaruh dan membuktikan hipotesis pengaruh antara variabel/data/skala interval dengan interval lainnya. Setelah nilai β diperoleh maka selanjutnya nilai β tersebut diajukan kedalam range interval correlation coefficient seperti yang terlihat dalam tabel di bawah ini:
Tabel 3.4
Pedoman Interpretasi Standardized Coefficient Nilai Standardized Coefficient Kategori Pengaruh a standardized coefficient (ӑ) < 0,05 Tidak memiliki pengaruh
0,05 – 0,10 Pengaruhnya kecil tapi berarti
0,10 – 0,25 Pengaruh Sedang
a standardized coefficient (ӑ) > 0,25 Pengaruh Kuat Sumber: Keith (2006) dalam (Men & Tsai, 2014)
5. Persamaan Multiple Regresi
Berdasarkan hasil output Unstandardized Coefficients pada SPSS, hasil penelitian dapat dibuat persamaan multiple regresi linear seperti ini:
Ý = a + b(PU) + c (PEOU) + d (PCre) + e (COM) + f (SI) + g (PI) Ý: Nilai yang diprediksi
a: Konstanta atau bila harga PU, PEOU, Pcre, COM, SI, PI = 0 b, c, d, f, g, = Koefisien regresi
PU= perceived usefulness; PEOU = perceived ease of use; Pcre = perceived credibility; COM=compatibility; SI= social influence; PI=
personal inovativeness.
BAB IV
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
4.1 Gambaran Umum Objek Penelitian 4.1.1 Sejarah PT Telkomsel
Telkomsel didirikan pada tahun 1995 sebagai wujud semangat inovasi untuk mengembangkan telekomunikasi Indonesia yang terdepan. Guna mencapai visi tersebut, Telkomsel terus memacu pertumbuhan jaringan telekomunikasi di seluruh penjuru Indonesia secara pesat sekaligus memberdayakan masyarakat.
Telkomsel menjadi pelopor untuk berbagai teknologi telekomunikasi selular di Indonesia, termasuk yang pertama meluncurkan layanan roaming internasional dan layanan 3G di Indonesia. Telkomsel merupakan operator yang pertama kali melakukan uji coba teknologi jaringan pita lebar LTE. Di kawasan Asia, Telkomsel menjadi pelopor penggunaan energi terbarukan untuk menara-menara Base Transceiver Station (BTS). Keunggulan produk dan layanannya menjadikan Telkomsel sebagai pilihan utama pelanggan di seluruh Indonesia.
Memasuki era ICT (Information and Communication Technology), Telkomsel terus mengoptimalkan pengembangan layanan di Indonesia dengan memanfaatkan potensi sinergi perusahaan induk yaitu PT Telkom (65%) dan SingTel Mobile (35%). Telkomsel terus mengembangkan layanan telekomunikasi selular untuk mengukuhkan posisi sebagai penyedia layanan gaya hidup selular, a truly mobile lifestyle. Telkomsel memiliki komitmen untuk menghadirkan layanan mobile lifestyle unggulan sesuai dengan perkembangan jaman dan kebutuhan
pelanggan. Telkomsel menghadirkan teknologi agar bangsa Indonesia dapat menikmati kehidupan yang lebih baik di masa mendatang dengan tetap mendukung pelestarian negeri. Telkomsel secara aktif mendorong pemanfaatan energi terbarukan sebagai sumber energi untuk menara BTS serta menyelenggarakan pendidikan dan pelatihan bagi remaja dan masyarakat yang kurang mampu. Melalui peningkatan kualitas masyarakat dan pelestarian lingkungan, Telkomsel berpartisipasi aktif untuk masa depan bangsa yang lebih baik.
4.1.2 Visi
Visi : Mobile Lifestyle Terbaik
Telkomsel siap melakukan lompatan besar dalam evolusi telekomunikasi selular yang sejalan dengan perubahan gaya hidup. Jaringan Telkomsel menghadirkan dunia dengan konektivitas tanpa batas, ragam aplikasi untuk memfasilitasi gaya hidup modern serta rangkaian produk untuk meningkatkan kualitas hidup manusia. Layanan multimedia dengan teknologi terdepan membuka peluang kreatif yang memperkaya sendi-sendi kehidupan bangsa Indonesia. Inilah masa depan Telkomsel sebagai persembahan terbaik bagi negeri.
4.1.3 Telkomsel Mobile coupon
Telkomsel Mobile coupon, hadirkan promo menarik di sekitar pelanggan.
Telkomsel terus berinovasi menghadirkan berbagai layanan digital untuk meningkatkan kepuasan pelanggan dalam menikmati layanannya serta melengkapi gaya hidup pelanggan di era serba digital. Kali ini Telkomsel menghadirkan Telkomsel Mobile coupon *606#, sebuah platform berbasis UMB
khusus pelanggan Telkomsel berupa penawaran menarik dalam bentuk kupon diskon/promo elektronik dari berbagai merchant yang berlokasi di sekitar pelanggan.
Vice President Digital Advertising Telkomsel, Harris Wijaya mengatakan,
“Telkomsel Mobile coupon *606# merupakan cara Telkomsel untuk meningkatkan kepuasan pelanggan dalam menggunakan layanan Telkomsel di era digital. Kupon elektronik ini tidak hanya memberikan kemudahan bagi pelanggan untuk mendapatkan penawaran menarik, namun juga kenyamanan bertransaksi karena semua dapat diakses dengan mudah melalui ponsel."
Untuk mendapatkan berbagai promo/diskon menarik dari merchant di wilayah sekitar, pelanggan Telkomsel cukup menghubungi UMB *606#, kemudian memilih kota dan menentukan merchant yang diinginkan. Pelanggan akan segera mendapatkan SMS Kupon gratis yang terkirim langsung ke ponsel, untuk ditukarkan langsung ke merchant yang dipilih. Dengan menunjukkan SMS Kupon, pelanggan bisa mendapatkan berbagai macam promo berupa diskon hingga 70% untuk semua item, serta promo Buy 1 Get 1 di merchant tersebut.
Telkomsel memberikan pengalaman bertransaksi dengan Mobile coupon
*606#, Telkomsel pun mengadakan roadshow ke 16 kota di Indonesia, yang telah diawali di Bali sejak tanggal 4 April hingga 10 April 2016 di Mall Bali Galeria.
Roadshow selanjutnya akan diadakan di kota lain yaitu Palembang, Medan, Lampung, Batam, Bandung, Cirebon, Tangerang, Bekasi, Surabaya, Yogyakarta, Semarang, Makassar, Balikpapan, Manado dan Samarinda.
Harris menambahkan bahwa dengan menggelar roadshow Telkomsel Mobile coupon *606#, Telkomsel ingin memberikan pengalaman bertransaksi yang mudah dan nyaman bagi pelanggan Telkomsel. Telkomsel ingin memperkenalkan layanan ini ke masyarakat luas sehingga lebih banyak lagi pelanggan merasakan pengalaman menyenangkan menggunakan SMS Kupon dan mendapatkan berbagai macam promo di merchant favoritnya. Hingga saat ini, Telkomsel Mobile coupon telah memiliki 100 merchants di berbagai kota di Indonesia, seperti diantaranya Starbuck, Dunkin' Donuts, Timezone, dan lain- lain. Harris lebih lanjut menjelaskan bahwa Telkomsel Digital Advertising berkomitmen untuk terus melakukan inovasi pada produk dan layanan digitalnya, untuk meningkatkan benefit dan kepuasan baik untuk para advertiser (pengiklan) maupun pelanggan, termasuk dengan memperluas kerjasama dengan merchant- merchant yang memiliki penawaran menarik bagi para pelanggan.
4.2 Analisis dan Pembahasan Hasil Penelitian
Pada sub bab ini, penulis melakukan analisis data penelitian secara kuantitatif. Data penelitian dikumpulkan melalui penyebaran kuesioner kepada responden yang menggunakan simcard provider Telkomsel. Sebelum data
penelitian disebarkan ke seluruh sampel penelitian, penulis melakukan uji validitas dan reliabilitas ke sebanyak 30 orang untuk memastikan item pernyataan kuesioner ini benar-benar valid dan reliabel sehingga data penelitian dapat dilanjutkan ke penghitungan statistik berikutnya.
4.2.1 Uji Validitas
Tabel 4.1 Perceived Usefulness (PU) Item Corrected Item-Total
Correlation Cut of Value Ket.
PU1 0,462 > 0,33 Valid
PU2 0,532 > 0,33 Valid
PU3 0,525 > 0,33 Valid
PU4 0,597 > 0,33 Valid
PU5 0,443 > 0,33 Valid
Sumber: Hasil olah data SPSS 23.0 (diolah tahun 2017)
Berdasarkan data penelitian pada tabel 4.1 mengenai perceived usefulness, hasil uji validitas penelitian menunjukkan bahwa angka pada setiap item pernyataan telah melebihi batas cut of value (0,33) yang disarankan oleh (Ho, 2006), yang artinya setiap item pernyataan kuesioner sudah valid dan responden dapat mengerti dan memahami dengan baik terhadap pernyataan kuesioner.
Tabel 4.2 Perceived Ease of Use (PEOU) Item Corrected Item-Total
Correlation Cut of Value Ket.
PEOU1 0,665 > 0,33 Valid
PEOU2 0,616 > 0,33 Valid
PEOU3 0,434 > 0,33 Valid
PEOU4 0,697 > 0,33 Valid
PEOU5 0,661 > 0,33 Valid
PEOU6 0,509 > 0,33 Valid
PEOU7 0,463 > 0,33 Valid
Sumber: Hasil olah data SPSS 23.0 (diolah tahun 2017)
Mengacu perolehan temuan data penelitian pada tabel 4.2 mengenai Perceived Ease of Use, hasil uji validitas menunjukkan bahwa seluruh item pernyataan kuesioner perceived ease of use memiliki hasil Corrected Item-Total Correlation > dari Cut of Value (0,33) seperti yang disarankan oleh (Ho, 2006), dengan demikian dapat dikatakan setiap item pernyataan kuesioner dinyatakan valid.
Tabel 4.3 Perceived Credibility (PCre) Item Corrected Item-Total
Correlation Cut of Value Ket.
PCre1 0,472 > 0,33 Valid
PCre2 0,706 > 0,33 Valid
PCre3 0,513 > 0,33 Valid
PCre4 0,528 > 0,33 Valid
Sumber: Hasil olah data SPSS 23.0 (diolah tahun 2017)
Sesuai temuan data penelitian pada tabel 4.3 di atas, diketahui dengan jelas hasil uji validitas untuk variabel perceived credibility, yang ternyata masing- masing pernyataan kuesionernya memiliki hasil Corrected Item-Total Correlation
> dari Cut of Value (0,33) seperti yang disarankan oleh (Ho, 2006), dengan demikian dapat dikatakan setiap item pernyataan kuesioner dinyatakan valid.
Tabel 4.4 Compatibility (COM) Item Corrected Item-Total
Correlation Cut of Value Ket.
COM1 0,623 > 0,33 Valid
COM2 0,499 > 0,33 Valid
COM3 0,634 > 0,33 Valid
Sumber: Hasil olah data SPSS 23.0 (diolah tahun 2017)
Berdasarkan temuan data penelitian pada tabel 4.4 mengenai compatibility, hasil uji validitas menggunakan rumus pearson correlations menunjukkan bahwa
memiliki hasil Corrected Item-Total Correlation > dari Cut of Value (0,33) seperti yang disarankan oleh (Ho, 2006), dengan demikian dapat dikatakan setiap item pernyataan kuesioner dinyatakan valid.
Tabel 4.5 Social Influence (SI) Item Corrected Item-Total
Correlation Cut of Value Ket.
SI1 0,552 > 0,33 Valid
SI2 0,522 > 0,33 Valid
SI3 0,416 > 0,33 Valid
SI4 0,605 > 0,33 Valid
Sumber: Hasil olah data SPSS 23.0 (diolah tahun 2017)
Berdasarkan temuan data penelitian pada tabel 4.5 mengenai social influence, hasil uji validitas menunjukkan bahwa empat pernyataan kuesioner pada variabel social influence memiliki hasil Corrected Item-Total Correlation >
dari Cut of Value (0,33) seperti yang disarankan oleh (Ho, 2006), artinya setiap item pernyataan kuesioner dinyatakan valid.
Tabel 4.6 Personal Inovativeness (PI) Item Corrected Item-Total
Correlation Cut of Value Ket.
PI1 0,631 > 0,33 Valid
PI2 0,662 > 0,33 Valid
PI3 0,753 > 0,33 Valid
PI4 0,547 > 0,33 Valid
Sumber: Hasil olah data SPSS 23.0 (diolah tahun 2017)
Berdasarkan hasil data yang terkumpul pada tabel 4.6 mengenai personal inovativeness, hasil uji validitas pada setiap item pernyataan kuesioner variabel personal inovativeness memiliki hasil Corrected Item-Total Correlation > dari Cut of Value (0,33) seperti yang disarankan oleh (Ho, 2006), dengan demikian dapat dikatakan setiap item pernyataan kuesioner dinyatakan valid.
Tabel 4.7 Behavioral Intention (BI) Item Corrected Item-Total
Correlation Cut of Value Ket.
BI1 0,525 > 0,33 Valid
BI2 0,531 > 0,33 Valid
BI3 0,455 > 0,33 Valid
BI4 0,734 > 0,33 Valid
Sumber: Hasil olah data SPSS 23.0 (diolah tahun 2017)
Mengacu perolehan data penelitian pada tabel 4.7 mengenai behavioral intention, hasil uji validitas penelitian pada empat item pernyataan kuesioner behavioral intention diperoleh hasil Corrected Item-Total Correlation > dari Cut of Value (0,33) seperti yang disarankan oleh (Ho, 2006), dengan demikian dapat dikatakan setiap item pernyataan kuesioner dinyatakan valid.
4.2.2 Uji Reliabilitas
Tabel 4.8 Uji Reliabilitas
Variabel Penelitian Kode Cronbach's Alpha N of Items
Perceived Usefulness (X1) PU 0,743 5
Perceived Ease of Use (X2) PEOU 0,829 7
Perceived Credibility (X3) PCre 0,752 4
Compatibility (X4) COM 0,751 3
Social Influence (X5) SI 0,732 4
Personal Innovativeness (X6) PI 0,815 4
Behavioral Intentions (Y) BI 0,759 4
Sumber: Hasil olah data SPSS 23.0 (diolah tahun 2017)
Berdasarkan data yang tersaji pada tabel 4.8 menunjukkan bahwa hasil uji reliabilitas penelitian dengan menggunakan rumus cronbach’s alpha ternyata masing-masing variabel penelitian memperoleh hasil Cronbach's Alpha (α) yang berada di atas 0,7 yang berdasarkan pedoman Coefficient Alpha (α) seperti yang direkomendasikan oleh Hair, et al (2006) menunjukkan bahwa hasil Cronbach's Alpha (α) yang lebih dari Coefficient Alpha (0,7) termasuk kategori good
reliability (reliabilitas yang bagus) (Zikmund & Babin, 2007). Dengan demikian berarti seluruh item pernyataan kuesioner pada masing-masing variabel dinyatakan reliabel dan layak untuk diuji secara statistik.
4.2.3 Pertanyaan Screening
Gambar 4.1 Apakah Responden pelanggan provider telekomunikasi seluler Telkomsel
Berdasarkan hasil temuan data penelitian yang terlihat dalam gambar grafik pie di atas, diketahui dengan jelas yakni ternyata responden 100 persen merupakan pelanggan provider telekomunikasi seluler Telkomsel sehingga responden layak untuk melanjutkan isi jawaban pertanyaan kuesioner penelitian.
Gambar 4.2 Responden mengetahui aplikasi mobile coupon Telkomsel
Berdasarkan hasil temuan data penelitian yang terlihat dalam gambar grafik pie di atas, diketahui dengan jelas yakni ternyata responden 100 persen mengetahui aplikasi mobile coupon Telkomsel sehingga responden dapat memberikan jawaban atas pertanyaan kuesioner dibawah ini secara lengkap dan objektif agar hasil temuan penelitian menjadi valid.
4.2.4 Identitas Responden
Tabel 4.9 Jenis Kelamin
Jenis Kelamin Frekuensi Persen
Laki-Laki 42 42,0
Perempuan 58 58,0
Total 100 100,0
Sumber: Hasil olah data SPSS 23.0 (diolah tahun 2017)
Berdasarkan hasil temuan data penelitian pada tabel di atas, mengenai jenis kelamin diketahui dengan jelas bahwa ternyata responden paling banyak berjenis kelamin perempuan sebesar 58% dan responden yang berjenis kelamin laki-laki sebesar 42%.
Uraian penjelasan di atas, didukung oleh pernyataan berikut ini: (Venkatesh et al., 2000) konsisten dengan penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa motivasi hedonis lebih didominask oleh responden yang berjenis kelamin perempuan daripada laki-laki ketika mengadopsi sebuah teknologi baru dalam penelitian saat ini menyatakan bahwa faktor hedonis memainkan peran yang lebih penting bagi konsumen yang berjenis kelamin perempuan daripada konsumen laki-laki (Ha & Im, 2014).
Tabel 4.10 Usia responden saat ini * Pengeluaran Perbulan Crosstabulation
< Rp. 1.000.000 Rp. 1.100.000 – Rp. 1.500.000
Rp. 1.600.000 – Rp. 2.000.000
Rp. 2.100.000 – Rp. 2.500.000
Di atas Rp.
2.500.000
Count 7 13 1 0 0 21
% of Total 7,0% 13,0% 1,0% 0,0% 0,0% 21,0%
Count 0 15 22 1 0 38
% of Total 0,0% 15,0% 22,0% 1,0% 0,0% 38,0%
Count 0 4 8 14 0 26
% of Total 0,0% 4,0% 8,0% 14,0% 0,0% 26,0%
Count 0 0 2 5 3 10
% of Total 0,0% 0,0% 2,0% 5,0% 3,0% 10,0%
Count 0 0 2 1 2 5
% of Total 0,0% 0,0% 2,0% 1,0% 2,0% 5,0%
Count 7 32 35 21 5 100
% of Total 7,0% 32,0% 35,0% 21,0% 5,0% 100,0%
Total
Pengeluaran Perbulan
Total
Usia responden saat ini
17 – 24 Tahun 25 – 31 Tahun 32 – 39 Tahun 40 – 47 Tahun Di atas 47 Tahun
Sumber: Hasil olah data SPSS 23.0 (diolah tahun 2017)
Berdasarkan hasil temuan data penelitian pada tabel 4.10 di atas, mengenai hasil tabulasi silang antara usia responden dengan pengeluaran per-bulan diperoleh perncian data sebagai berikut: ternyata responden yang berusia antara 17 – 24 tahun memperoleh pengeluaran perbulan yang terbesar Rp. 1.100 – Rp.
1.500.000 sebesar 13%. Responden yang berusia antara 25 – 31 tahun memperoleh pengeluaran perbulan yang terbesar Rp. 1.600.000 – Rp. 2.000.000 sebesar 22%. Responden yang berusia antara 32 – 39 tahun memperoleh pengeluaran perbulan yang terbesar Rp. 2.100.000 – Rp. 2.500.000 sebesar 14%.
Responden yang berusia antara 40 – 47 tahun memperoleh pengeluaran perbulan yang terbesar Rp. 2.100.000 – Rp. 2.500.000 sebesar 5%, dan responden yang berusia di atas 47 tahun memperoleh pengeluaran perbulan yang terbesar di atas Rp. 2.500.000 sebesar 2%.
Berdasarkan hasil temuan data penelitian menunjukkan bahwa responden paling banyak berusia antara 25 – 31 tahun (38%) dan responden yang berusia 32 – 39 tahun (26%), hal ini sejalan dengan penelitian terdahulu yang menyatakan
bahwa lebih dari setengah dari sampel (65,2 persen) berusia lebih muda dari 35 tahun. Sebagian besar sampel lulusan perguruan tinggi (95,9 persen), (Laukkanen and Cruz, 2009; Chen, 2013) menyatakan bahwa profil responden mewakili kelompok terutama yang masih berusia lebih muda dan lebih berpendidikan. Hal ini dinilai wajar dikarenakan profil responden yang memiliki usia lebih muda dan lebih berpendidikan tentunya lebih cerdas dalam menggunakan teknologi dan menyadari inovasi baru (Koksal, 2016).
(A.T. Kearney, 2005) hasil penelitian penulis juga didukung oleh pernyataan berikut: profil dalam sampel penelitian ini sesuai apa yang diharapkan yakni umumnya pengguna layanan mobile masih berusia lebih mudah dan orang- orang yang telah berpendidikan tinggi (Dickinger & Kleijnen, 2008).
Tabel 4.11 Pendidikan Terakhir* Status Pekerjaan Crosstabulation
Pelajar/Mahasiswa Pegawai Negeri Pegawai Swasta Wirausaha Ibu Rumah Tangga
Count 4 0 0 0 0 4
% of Total 4,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 4,0%
Count 2 0 7 0 0 9
% of Total 2,0% 0,0% 7,0% 0,0% 0,0% 9,0%
Count 0 1 5 2 0 8
% of Total 0,0% 1,0% 5,0% 2,0% 0,0% 8,0%
Count 3 16 30 7 11 67
% of Total 3,0% 16,0% 30,0% 7,0% 11,0% 67,0%
Count 0 3 7 0 2 12
% of Total 0,0% 3,0% 7,0% 0,0% 2,0% 12,0%
Count 9 20 49 9 13 100
% of Total 9,0% 20,0% 49,0% 9,0% 13,0% 100,0%
Status Pekerjaan
Total
Total Pendidikan Terakhir SMP
SMA
D3
S1
S2
Sumber: Hasil olah data SPSS 23.0 (diolah tahun 2017)
Berdasarkan hasil temuan data penelitian pada tabel 4.11 di atas, diketahui dengan jelas bahwa ternyata responden yang berpendidikan terakhir SMP dengan statusnya sebagai masih pelajar sebesar 4%, lalu responden yang berpendidikan terakhir SMA dengan status pekerjaannya sebagai pegawai swasta sebesar 7%,
kemudian responden yang pendidikan terakhir D3 dengan status pekerjaannya sebagai pegawai swasta sebesar 5%, selanjutnya responden yang berpendidikan terakhir S1 dengan status pekerjaannya sebagai pegawai negeri sebesar 16% dan pegawai swasta sebesar 30%, dan responden yang berpendidikan terakhir S2 dengan status pekerjaan sebagai pegawai negeri sebesar 3% dan pegawai swasta sebesar 7%.
Apabila dilihat dari tingkat pendidikan terakhir responden terlihat jelas bahwa responden paling banyak tingkat pendidikan terakhirnya S1 (67%) dan S2 (12%), hal ini sejalan dengan pernyataan berikut: (Rogers, 2003) sampel ini konsisten dengan target demografis dan dinilai sudah tepat, karena sampel penelitian ini mendukung asumsi bahwa pengadopsi awal dari inovasi atau jasa teknologi baru adalah paling banyak orang-orang terdidik (Bryson et al., 2015).
4.3 Uji Asumsi Klasik 4.3.1 Uji Normalitas Data
Tabel 4.12 Hasil Normalitas Data
Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk Statisti
c df Sig. Statistic df Sig.
Perceived Usefulness (PU) .081 100 .101 .969 100 .018
Perceived Ease of Use
(PEOU) .080 100 .111 .962 100 .006
Perceived Credibility (PCre) .081 100 .101 .971 100 .025
Compatibility (COM) .082 100 .098 .975 100 .056
Social Influence (SI) .076 100 .159 .976 100 .061
Personal Innovativeness (PI) .081 100 .101 .977 100 .082
Behavioral Intentions (BI) .080 100 .120 .980 100 .139
a. Lilliefors Significance Correction
Sumber: Hasil olah data SPSS 23.0 (diolah tahun 2017)
Analisis Data
Berdasarkan tabel 4.12 mengenai tests of normality di atas, dapat diketahui secara jelas mengenai hasil variabel data penelitian berdistribusi normal atau tidak, hal ini dapat dilihat dari kolom Kolmogorov-Smirnov, dengan perincian data sebagai berikut:
1) Pada variabel perceived usefulness (PU) diperoleh nilai Sig. 0,101 > 0,05 (merupakan batas nilai signifikansi yang ditentukan dalam SPSS) sehingga dapat dinyatakan data berdistribusi normal. Artinya bahwa data empirik (hasil penyebaran kuesioner) yang penulis dapatkan dari lapangan itu sesuai dengan data teoritik yang penulis pergunakan untuk kerangka konsep.
2) Pada variabel perceived ease of use (PEOU) diperoleh nilai Sig. 0,111 > 0,05 (default SPSS) dengan demikian berarti data berdistribusi normal.
3) Pada variabel perceived credibility (PCre) diperoleh nilai Sig. 0,101 > 0,05 (default SPSS) dengan demikian berarti data berdistribusi normal.
4) Pada variabel compatibility (COM) diperoleh nilai Sig. 0,098 > 0,05 (default SPSS) dengan demikian berarti data berdistribusi normal.
5) Pada variabel social influence (SI) diperoleh nilai Sig. 0,159 > 0,05 (default SPSS) dengan demikian berarti data berdistribusi normal.
6) Pada variabel personal innovativeness (PI) diperoleh nilai Sig. 0,101 > 0,05 (default SPSS) dengan demikian berarti data berdistribusi normal.
7) Pada variabel behavioral intentions (BI) diperoleh nilai Sig. 0,120 > 0,05 (default SPSS) dengan demikian berarti data berdistribusi normal.
4.3.2 Hasil Uji Multikolinearitas
Tabel 4.13 Hasil Uji Multikolinearitas
Variabel Penelitian Collinearity Statistics
Tolerance VIF
Perceived Usefulness (PU) 0,206 4,864
Perceived Ease of Use (PEOU) 0,272 3,677
Perceived Credibility (PCre) 0,251 3,991
Compatibility (COM) 0,476 2,101
Social Influence (SI) 0,218 4,590
Personal Innovativeness (PI) 0,467 2,142
Sumber: Hasil olah data SPSS 23.0 (diolah tahun 2017) Analisis Data:
Berdasarkan data penelitian pada tabel 4.13 mengenai hasil uji multikolinearitas, menunjukkan bahwa setiap variabel penelitian memperoleh nilai VIF < 10 yang artinya tidak terjadinya multikolinearitas. Menurut Myers (1990) menyatakan bahwa nilai variance inflation factors (VIF) > 10 mengindikasikan terdapatnya multikolinearitas. (Malhotra & Birks, 2007).
Sedangkan, menurut Menard (1995) nilai-nilai tolerance di bawah 0,2 juga layak diperhatikan karena hal itu menunjukkan terjadinya multikolinearitas (Field, 2009), berikut ini penulis deskripsikan:
Variabel Bebas Collinearity Hasil Keterangan Perceived
Usefulness (PU)
Tolerance 0,206 > 0,1 Tidak Terjadi Multikolinearitas VIF 4,864 < 10 Tidak Terjadi Multikolinearitas
Perceived Ease of Use (PEOU)
Tolerance 0,272 > 0,1 Tidak Terjadi Multikolinearitas VIF 3,677 < 10 Tidak Terjadi Multikolinearitas Perceived
Credibility (PCre)
Tolerance 0,251 > 0,1 Tidak Terjadi Multikolinearitas VIF 3,991 < 10 Tidak Terjadi Multikolinearitas
Compatibility Tolerance 0,476 > 0,1 Tidak Terjadi Multikolinearitas
(COM) VIF 2,101 < 10 Tidak Terjadi Multikolinearitas Social
Influence (SI)
Tolerance 0,218 > 0,1 Tidak Terjadi Multikolinearitas VIF 4,590 < 10 Tidak Terjadi Multikolinearitas Personal
Innovativeness (PI)
Tolerance 0,476 > 0,1 Tidak Terjadi Multikolinearitas VIF 2,142 < 10 Tidak Terjadi Multikolinearitas
4.3.3 Hasil Uji Heteroskedasitas
Sumber: Hasil olah data SPSS 23.0 (diolah tahun 2017) Gambar 4.3 Hasil Uji Heteroskedasitas Analisis Data:
Berdasarkan gambar 4.3 mengenai Hasil Uji Heteroskedasitas yang berbentuk scatterplot, menunjukkan bahwa sebaran titik-titik data penelitian tidak ada yang melebihi dari –3,3 dan juga tidak melebihi > 3,3, dengan demikian hasil penelitian tidak menunjukkan terjadinya data yang outlier. Kemudian, sebaran data penelitian menyebar merata di sumbu X dan sumbu Y sehingga data penelitian dapat dikatakan tidak terjadi Heteroskedasitas.
4.4 Multiple Regresi Linear 4.4.1 Koefisien Determinasi
Tabel 4.14 Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1 .955a .912 .906 .906
a. Predictors: (Constant), Personal Innovativeness (PI), Compatibility (COM), Perceived Ease of Use (PEOU), Perceived Credibility (PCre), Social Influence (SI), Perceived Usefulness (PU) b. Dependent Variable: Behavioral Intentions (BI)
Sumber: Hasil olah data SPSS 23.0 (diolah tahun 2017) Analisis Data:
Berdasarkan hasil data penelitian tabel 4.14 mengenai model summary di atas, diketahui dengan jelas besarnya persentase behavioral intention menggunakan mobile coupon Telkomsel setelah dipengaruhi oleh perceived usefulness, perceived ease of use, perceived credibility, compatibility, social influence, personal innovativeness yang dapat dilihat pada kolom Adjusted R Square sebesar 0,906 atau 0,906 x 100% = 90,6% dan sisanya 9,4% ditentukan oleh faktor-faktor lain yang tidak penulis teliti seperti variabel attitude (sikap), kepuasan, dan perceived self-efficacy.
Berdasarkan hasil nilai Adjusted R Square sebesar 0,906 setelah diinterpretasikan dengan tabel pedoman interpretasi Adjusted R Square berada di atas 0,51 artinya termasuk kategori sangat baik (strong fit) (Muijs, 2011).
(Venkatesh and Davis 2000; Nysveen et al., 2005), letak perbedaan penelitian penulis dengan penelitian terdahulu yakni pada penelitian terdahulu diperoleh besarnya nilai persentase minat mengadopsi mobile app setelah dipengaruhi variabel experience, usefulness dan attitude didapat 81 persen (Rivera