BAB III METODOLOGI PENELITIAN
3.11 Metode Analisis Data
3.11.5 Uji Hipotesis
a. Uji F (Uji Simultan)
Menurut Imam Ghozali (2018:98) Uji F digunakan untuk mengetahui apakah ada pengaruh secara bersama-sama antara variabel-variabel independen (Kualitas Produk, Harga, dan Lokasi) terhadap variabel dependen (Keputusan Pembelian). Uji F dikenal dengan uji serentak atau Uji Model / Uji Anova, yaitu uji untuk melihat bagaimanakah pengaruh semua variabel bebasnya secara bersama-sama terhadap variabel terikatnya. Atau untuk menguji apakah model
48
regresi yang kita buat baik/signifikan atau tidak baik/non signifikan. Adapun cara melakukan uji F sebagai berikut:
1) Merumuskan hipotesis untuk merumuskan masing - masing kelompok:
H0= berarti secara simultan atau bersama-sama tidak ada pengaruh signifikan antara X1, X2, X3 dengan Y
H1= berarti secara simultan atau bersama-sama ada pengaruh yang signifikan antara X1, X2, X3 dengan Y
2) Menentukan tingkat signifikan yaitu sebesar 5% (0,05)
3) Membandingkan tingkat signifikan (α = 0,05) dengan tingkat signifikan F yang diketahui secara langsung dengan menggunakan SPSS dengan kriteria:
Nilai signifikan F < 0,05 berarti H0 ditolak dan H1 diterima, hal ini artinya bahwa semua variabel independen secara serentak dan signifikan mempengaruhi variabel independen.
Nilai signifikan F > 0,05 berati H0 diterima H1 ditolak, artinya bahwa semua variabel independen secara serentak dan signifikan tidak mempengaruhi variabel dependen.
4) Membandingkan F hitung dengan F tabel dengan kriteria sebagai berikut:
Jika F hitung > F tabel, maka H0 ditolak dan H1 diterima, artinya bahwa semua variabel independen secara serentak dan signifikan mempengaruhi variabel dependen.
49
Jika F hitung < F tabel, maka H0 diterima dan H1 ditolak, hal ini artinya bahwa semua variabel independen secara serentak dan signifikan tidak mempengaruhi variabel dependen.
b. Uji t (Uji Parsial)
Menurut Imam Ghozali (2018:99) Uji t digunakan untuk menunjukkan seberapa jauh pengaruh suatu variabel independen secara individual dalam menerangkan variabel dependen. Adapun langkah-langkah dalam melakukan uji t sebagai berikut:
1) Merumuskan hipotesis untuk masing-masing kelompok.
H0 = berarti secara parsial atau individu tidak ada pengaruh yang signifikan antar X1, X2, X3 dengan Y.
H1 = berarti secara parsial atau individu ada pengaruh signifikan antara X1, X2, X3 dengan Y.
2) Menentukan tingkat signifikan yaitu sebesar 5% (0,05).
3) Membandingkan tingkat signifikan (α = 0,05) dengan tingkat signifikan t yang diketahui secara langsung dengan menggunakan SPSS dengan kriteria:
Nilai signifikan t < 0,05 berarti H0 ditolak dan H1 diterima, hal ini artinya bahwa semua variabel independen secara individu dan signifikan mempengaruhi variabel dependen.
50
Nilai signifikan t > 0,05 berarti H0 diterima dan H1 ditolak, hal ini artinya bahwa semua variabel independen secara individu dan signifikan tidak mempengaruhi variabel dependen.
4) Membandingkan t hitung dengan t tabel dengan kriteria sebagai berikut:
Jika t hitung > t tabel, maka H0 ditolak dan H1 diterima, hal ini artinya bahwa semua variabel independen secara individu dan signifikan mengambil variabel dependen.
Jika t hitung < t tabel maka H0 diterima dan H1 ditolak, hal ini artinya bahwa semua variabel independen secara individu dan signifikan tidak mempengaruhi variabel dependen.
c. Uji Koefisien Determinasi (R2)
Menurut Duwi Priyatno (2017:142) koefisien determinasi digunakan untuk menjelaskan proporsi variabel terikat (dependen) yang mampu dijelaskan oleh variasi variabel bebasnya (independen). Angka R2 akan diubah ke bentuk persen, yang artinya sumbangan pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen.
51
BAB IV
ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Hasil Penyebaran Kuesioner
Penelitian ini dilakukan pada bulan Maret 2021 sampai Juni 2021. Lokasi penelitian dilaksanakan di Gaudi Puri Indah Mall. Data yang diolah berdasarkan penilaian dari responden terhadap pernyataan dalam kuesioner yang telah disebarkan, meliputi pernyataan tentang Kualitas Produk, Harga, dan Lokasi, terhadap Keputusan Pembelian. Data tersebut kemudian diolah menggunakan bantuan program SPSS versi 24.
Tabel 4.1
Hasil Penyebaran Kuesioner
Keterangan Jumlah
Kuesioner yang disebar 100
Kuesioner yang kembali 100
Kuesioner yang layak
diolah 88
Sumber: Data Diolah Peneliti (2021)
Data pada tabel 4.1 dari 100 kuesioner yang disebarkan, 88 kuesioner yang memenuhi syarat dan kuesioner tersebut diisi dengan baik sehingga kuesioner dapat dianalisis lebih lanjut.
52 4.2 Profil Responden
Responden pada penelitian ini adalah konsumen yang pernah membeli produk Gaudi di Puri Indah Mall, pada tabel sebagai berikut:
Tabel 4.2
Profil Data Identitas Responden Berdasarkan Jenis Kelamin Jenis_Kelamin
Frequency Percent
Valid Percent
Cumulative Percent
Valid Perempuan 88 100.0 100.0 100.0
Sumber: Output SPSS Versi 24 (2021)
Dalam profil identitas responden berdasarkan jenis kelamin pada tabel 4.2 responden adalah perempuan yaitu 88 orang atau 100%, jadi dapat disimpulkan bahwa konsumen produk Gaudi adalah perempuan.
Tabel 4.3
Profil Data Identitas Responden Berdasarkan Usia Usia
Frequency Percent
Valid Percent
Cumulative Percent Valid 20-30
Tahun 75 85.2 85.2 85.2
31-40
Tahun 11 12.5 12.5 97.7
>40
Tahun 2 2.3 2.3 100.0
Total 88 100.0 100.0
Sumber: Output SPSS Versi 24 (2021)
Dalam profil identitas responden berdasarkan usia pada tabel 4.3, responden dengan tingkat usia 20-30 tahun adalah 75 orang atau 85,2%, 31-40 tahun adalah
53
11 orang atau 12,5%, sedangkan >40 tahun adalah 2 orang atau 2,3%. hal ini menunjukkan bahwa konsumen Gaudi lebih diminati oleh kalangan anak muda.
Tabel 4.4
Profil Data Identitas Responden Berdasarkan Pekerjaan Jenis_Pekerjaan
Frequency Percent
Valid Percent
Cumulative Percent
Valid Pelajar/Mahasiswa 48 54.5 54.5 54.5
Pegawai Swasta 31 35.2 35.2 89.8
Pegawai Negri 2 2.3 2.3 92.0
Wiraswasta 3 3.4 3.4 95.5
dan lain-lain 4 4.5 4.5 100.0
Total 88 100.0 100.0
Sumber: Output SPSS Versi 24 (2021)
Dalam profil identitas responden berdasarkan pekerjaan pada tabel 4.4, responden berdasarkan status pekerjaan, dapat disimpulkan bahwa konsumen yang melakukan pembelian produk Gaudi didominasi oleh pelajar/mahasiswa sebesar 54,5% atau 48 orang.
Tabel 4.5
Profil Data Identitas Responden Berdasarkan Pengalaman Membeli Gaudi
Pembelian Produk Gaudi Pembelian
Frequency Percent
Valid Percent
Cumulative Percent
Valid Satu Kali 50 56.8 56.8 56.8
Lebih Dari Satu Kali
38 43.2 43.2 100.0
Total 88 100.0 100.0
Sumber: Output SPSS Versi 24 (2021)
54
Dalam profil identitas responden berdasarkan pengalaman pada tabel 4.5 responden berdasarakan pengalaman dapat disimpulkan bahwa konsumen yang melakukan pembelian produk Gaudi didominasi oleh satu kali pembelian sebesar 56,8% atau 50 orang.
4.3 Analisis Deskriptif Pernyataan Kuesioner
Menurut Priyatno (2018:41) Statistik deskriptif digunakan untuk penggambaran tentang statistik data berupa mean, sum, standar deviasi, variance, range, dan lain-lain. Berikut hasil output tabel statistik deskriptif.
Tabel 4.6
Hasil Statistik Deskriptif
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean
Std.
Deviation Keputusan
Pembelian 88 54 92 74.05 7.991
Kualitas
Produk 88 39 72 58.11 8.188
Harga 88 27 44 35.84 3.763
Lokasi 88 13 24 19.05 3.021
Valid N
(listwise) 88
Sumber: Output SPSS Versi 24 (2021)
Berdasarkan tabel 4.6 diatas dapat disimpulkan bahwa pada variabel keputusan pembelian (Y) diperoleh nilai total minimum 54, nilai maximum 92, dan nilai mean 74,05 dengan standar deviasi 7,991. Dalam hal ini jika nilai total mean 74,05 dibagi dengan jumlah pernyataan sebanyak 23 maka diperoleh hasil 3,21, yang berarti responden setuju dengan pernyataan keputusan pembelian dan responden menyatakan penilaian minimal atau kurang setuju dengan kuesioner
55
pernyataan keputusan pembelian dengan nilai 2,34.
Pada variabel kualitas produk (X1) diperoleh nilai total minimum 39, nilai total maximum 72, dan nilai mean 58,11 dengan standar deviasi 8,188. Dalam hal ini jika nilai total mean 58,11 dibagi dengan jumlah pernyataan sebanyak 18 maka diperoleh hasil 3,22, yang berarti responden setuju dengan pernyataan kualitas produk dan responden menyatakan penilaian minimal atau kurang setuju dengan kuesioner pernyataan kualitas produk dengan nilai 2,16.
Pada variabel harga (X2) diperoleh nilai total minimum 27, nilai maximum 44, dan nilai mean 35,84, dengan standar deviasi 3,763. Dalam hal ini jika mean 35,84 dibagi dengan jumlah pernyataan sebanyak 11 maka diperoleh hasil 3,25, yang berarti responden setuju dengan pernyataan harga dan responden menyatakan penilaian minimal atau kurang setuju dengan kuesioner pernyataan harga dengan nilai 2,45.
Pada variabel lokasi (X3) diperoleh nilai total minimum 13, nilai total maximum 24, dan nilai total mean 19,05, dengan standar deviasi 3,021. Dalam hal ini jika mean 19,05 dibagi dengan jumlah pernyataan sebanyak 6 maka diperoleh hasil 3,175, yang berarti responden setuju dengan pernyataan lokasi dan responden menyatakan penilaian minimal atau kurang setuju dengan kuesioner pernyataan lokasi dengan nilai 2,16.
56 4.4 Uji Asumsi Klasik
4.4.1 Uji Normalitas Residual
Menurut Duwi Priyatno (2014:69) normalitas data merupakan hal yang penting karena dengan data yang terdistribusi normal, maka data tersebut dianggap dapat mewakili populasi. Normalitas data merupakan syarat pokok yang harus dipenuhi dalam analisis parametik.
Dasar pengambilan keputusan: Apabila menggunakan metode p plot, dapat dilihat dari sebaran data-data yang dikatakan normal adalah data yang tersebar disekitar garis diagonal dan apabila nilai signifikan lebih dari 0,05.
a. Metode Grafik
Uji normalitas dengan metode grafik yaitu dengan melihat penyebaran data pada sumber diagonal pada grafik Normal P-P Plot of regression standardized residual. Sebagai dasar pengambilan keputusannya, jika titik- titik menyebar sekitar garis dan mengikuti garis diagonal maka nilai residual tersebut telah normal.
57 Gambar 4.1
Hasil Uji Normal Dengan Metode Grafik P-Plot
Sumber: Output SPSS Versi 24 (2021)
Pada gambar 4.1 dari hasil olah data, maka dapat disimpulkan bahwa penyebaran data dapat dikatakan normal karena data yang tersebar mengikuti garis diagonal, maka pada gambar 4.1 sudah memenuhi uji normalitas P-Plot.
b. Metode Uji One Simple Kolmogrov Smirnov
Uji one simple kolmogrov smirnov digunakan untuk mengetahui distribusi data, apakah mengikuti distribusi normal, passion, uniform, atau exponential. Dalam hal ini untuk mengetahui apakah distribusi residual terdistirbusi normal atau tidak. Residual berdistribusi normal jika nilai signifikansi lebih dari 0,05.
58 Tabel 4.7
Hasil Uji Kolmogorv-Smirnov
Unstandardized Residual
N 88
Normal Parametersa,b
Mean 0.0000000
Std. Deviation 4.75692391
Most Extreme Differences
Absolute 0.058
Positive 0.040
Negative -0.058
Test Statistic 0.058
Asymp. Sig. (2-tailed) .200c,d
a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
c. Lilliefors Significance Correction.
d. This is a lower bound of the true significance.
Sumber: Output SPSS Versi 24 (2021)
Berdasarkan tabel 4.7 hasil penguji One Simple Kolmogrov-test diatas dapat diketahui bahwa nilai signifikansi (Asymp.sig 2-tailed) sebesar 0,200, siginifikansi lebih besar dari 0,05 (0,200>0,05) sehingga nilai residual tersebut telah normal.
4.4.2 Uji Multikolinieritas
Uji Multikolinieritas artinya antara variabel independen yang terdapat dalam model regresi memiliki hubungan linear yang sempurna atau mendekati sempurna (koefisien korelasinya tinggi atau bahkan 1). Model regresi yang baik harusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel bebas. (Priyatno, 2017:120).
Cara mendeteksi terhadap adanya multikolinieritas dalam model regresi adalah:
59
a. Besarnya Variabel Inflation Factor (VIF), pedoman suatu model regresi yang bebas multikoliniearitas yaitu VIF ≤ 10.
b. Besarnya Tolerance pedoman suatu model regresi yang bebas multikoliniearitas yaitu Tolerance ≥ 0,1.
Tabel 4.8
Hasil Uji Multikolinieritas Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
Collinearity Statistics
B
Std.
Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant)
11.533 5.171 2.230 .028
Kualitas
Produk .244 .087 .250 2.815 .006 .533 1.874
Harga 1.139 .188 .537 6.049 .000 .536 1.865
Lokasi
.393 .192 .148 2.047 .044 .803 1.245
a. Dependent Variable: Keputusan Pembelian Sumber: Output SPSS Versi 24 (2021)
Berdasarkan tabel 4.8 dapat dilihat pada penelitian ini bahwa Kualitas Produk memilki nilai Tolerance 0,533, Harga memiliki nilai Tolerance 0,536, dan Lokasi memiliki nilai Tolerance 0,803. Sedangkan Kualitas Produk memiliki nilai VIF 1,874, Harga memiliki nilai VIF 1,865, dan Lokasi memiliki nilai VIF 1,245. Dari ketiga variabel pada penelitian ini menunjukkan bahwa tidak terjadi gejala multikoliniearitas antar variabel bebas karena nilai Tolerance ≥0,10 dan nilai VIF ≤ 10.
60 4.4.3 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas adalah varian residual yang tidak sama pada semua pengamatan di dalam model regresi. Regresi yang baik seharusnya tidak terjadi heteroskedastisitas. Uji ini bertujuan untuk menilai apakah ada ketidaksamaan varian dari residual untuk semua pengamatan pada model regresi linier.
Gambar 4.2
Hasil Uji Heteroskedastisitas Sumber: Output SPSS Versi 24 (2021)
Berdasarkan hasil output tersebut dapat dilihat pada gambar 4.2 grafik scatterplot menunjukkan bahwa titik-titik menyebar secara acak dan menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, serta tidak mempunyai pola yang teratur. Jadi dapat diputuskan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas dalam
61
model regresi, sehingga model regresi layak dipakai untuk memprediksi dan peneliti dapat melanjutkan pengujian berikutnya.
4.4.4 Uji Autokorelasi
Autokorelasi merupakan korelasi antara anggota observasi yang disusun menurut waktu atau tempat. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi autokorelasi. Metode pengujian menggunakan uji Durbin Watson (DW) test.
Dasar pengambilan keputusan :
a. Jika DU < DW < 4-DU maka, tidak terjadi autokorelasi b. DW < DL atau DW > 4 DL maka, terjadi autokorelasi.
c. DL < DW < DU atau 4-DU < DW < 4-DL maka, tidak ada kepastian atau kesimpulan yang pasti.
Tabel 4.9 Hasil Uji Autokorelasi
Model Summaryb
Model R
R Square
Adjusted R Square
Std. Error of
the Estimate Durbin-Watson 1
.804a .646 .633 4.841 2.190
a. Predictors: (Constant), Lokasi, Harga, Kualitas Produk b. Dependent Variable: Keputusan Pembelian
Sumber: Output SPSS Versi 24 (2021)
Berdasarkan tabel 4.9 dengan jumlah sampel (n)= 88 dan jumlah independent (k)= 3 dengan level signifikan 5%. Nilai DL dan DU dapat diperoleh dengan nilai DL= 1,5836 dan DU= 1,7243. Jadi nilai 4-DU= 2,2757 dan 4-DL= 2,4164 sehingga nilai DU < DW < 4-DU
62
(1,7243 < 2,190 < 2,2757), H0 diterima yang artinya tidak terjadi autokorelasi.
4.4.5 Uji Korelasi Dan Regresi Linier Berganda a. Uji Korelasi
Analisis korelasi adalah hubungan antara dua variabel. Dalam perhitungan korelasi akan didapat koefisien korelasi yang menunjukan keeratan hubungan antar dua variabel tersebut. Nilai koefisien korelasi berkisar antara 0 sampai 1 atau 0 sampai -1, nilai semakin erat, jika nilai koefisien korelasi mendekati 0 maka hubungan semakin lemah menurut Sugiyono (2016:184).
Pedoman untuk menginterprestasikan hasil koefisien korelasi antara lain sebagai berikut:
Tabel 4.10
Interpretasi Koefisien Korelasi Indeks Korelasi Penafsiran
0,00 – 0,199 Sangat Rendah
0,20 – 0,399 Rendah
0,40 – 0,599 Sedang
0,60 – 0,799 Kuat
0,80 – 1,000 Sangat Kuat
Sumber: Sugiyono (2016:184)
63 Tabel 4.11 Hasil Uji Korelasi
Correlations
Keputusan Pembelian
Kualitas
Produk Harga Lokasi Keputusan
Pembelian
Pearson
Correlation 1 .668** .763** .466**
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000
N 88 88 88 88
Kualitas Produk
Pearson
Correlation .668** 1 .666** .407**
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000
N 88 88 88 88
Harga Pearson
Correlation .763** .666** 1 .402**
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000
N 88 88 88 88
Lokasi Pearson
Correlation .466** .407** .402** 1
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000
N 88 88 88 88
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Sumber: Output SPSS Versi 24 (2021)
Berdasarkan Tabel 4.11 angka koefisien korelasi positif, menunjukan hubungan positif yang merupakan hasil uji korelasi, maka dapat ditarik kesimpulan yaitu:
1) Korelasi pada Kualitas Produk (X1) diketahui bahwa korelasi antara variabel Kualitas Produk (X1) terhadap Keputusan Pembelian (Y) sebesar = 0,668, hal ini menunjukan bahwa hubungan positif atau searah yang kuat terhadap keputusan pembelian.
2) Korelasi pada Harga (X2) diketahui bahwa korelasi antara variabel Harga (X2) terhadap Keputusan Pembelian (Y) sebesar = 0,763, hal ini menunjukan bahwa hubungan positif atau searah yang kuat terhadap keputusan pembelian.
64
3) Korelasi pada Lokasi (X3) diketahui bahwa korelasi antara variabel Lokasi (X3) terhadap Keputusan Pembelian (Y) sebesar = 0,466, hal ini menunjukan bahwa hubungan positif atau searah yang sedang terhadap keputusan pembelian.
b. Uji Regresi Linier Berganda
Analisis linier berganda digunakan untuk mengetahui pengaruh atau hubungan secara linier antara dua atau lebih variabel independen dengan suatu variabel dependen. Jadi, analisis regresi linier berganda dilakukan antara variabel Kualitas Produk (X1), Harga (X2), Lokasi (X3) dan Keputusan Pembelian (Y).
Tabel 4.12
Hasil Uji Regresi Linier Berganda Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
T Sig.
B
Std.
Error Beta
1 (Constant) 11.533 5.171 2.230 .028
Kualitas
Produk .244 .087 .250 2.815 .006
Harga 1.139 .188 .537 6.049 .000
Lokasi .393 .192 .148 2.047 .044
a. Dependent Variable: Keputusan Pembelian
Sumber: Output SPSS Versi 24 (2021)
Berdasarkan tabel 4.12 persamaan regresi dari Output SPSS diatas adalah sebagai berikut :
Y = a + b1X1 + b2X2 + b3X3 + e
Y = 11,533 + 0,244 X1 + 1,139 X2 + 0,393 X3 + e
65
Berdasarkan persamaan regresi diatas maka dapat disimpulkan:
1) Nilai Konstanta adalah 11,533 yang artinya jika Kualitas Produk (X1), Harga (X2), dan Lokasi (X3) Terhadap Keputusan Pembelian (Y) nilainya 0, maka keputusan pembelian bernilai 11,533.
2) Koefisien Regresi Kualitas Produk (X1) Sebesar 0,244 bernilai positif artinya jika regresi terhadap Kualitas Produk semakin membaik maka Keputusan Pembelian akan meningkat.
3) Koefisien Regresi Harga (X2) sebesar 1,139 bernilai positif artinya jika regresi terhadap Harga semakin membaik maka Keputusan Pembelian akan meningkat.
4) Koefisien Regresi Lokasi (X3) sebesar 0,393bernilai positif artinya jika regresi terhadap Lokasi semakin membaik maka Keputusan Pembelian akan meningkat.
4.4.6 Uji Hipotesis a. Uji F (Uji Simultan)
Menurut Imam Ghozali (2018:98) Uji F digunakan untuk mengetahui apakah ada pengaruh secara bersama-sama antara variabel-variabel independen (Kualitas Produk, Harga, dan Lokasi) terhadap variabel dependen (Keputusan Pembelian). Uji F dikenal dengan uji serentak atau Uji Model/Uji Anova, yaitu uji untuk melihat bagaimanakah pengaruh semua variabel bebasnya secara bersama-sama terhadap variabel terikatnya. Atau untuk menguji apakah model regresi yang kita buat baik/signifikan atau tidak baik/non signifikan. Kriteria
66
pengujiannya keputusannya dengan tingkat signifikansi (a) = 0,05 adalah dengan membandingkan nilai F hitung dengan F tabel.
1) Jika F hitung > F tabel maka Ho ditolak 2) Jika F hitung < F tabel maka Ho diterima Berdasarkan signifikansi :
1) Jika Signifikansi > 0,05 Maka Ho diterima 2) Jika Signifikansi < 0,05 maka Ho ditolak
Menentukan F tabel pada tingkat signifikansi 0,05 dengan df 1 (jumlah variabel – 1) atau 4-1 = 3, dan df 2 (n-k-1) (n adalah jumlah data dan k adalah jumlah variabel independent) atau 88-3-1= 84, maka hasil F Tabel = 2,71
Tabel 4.13 Hasil Uji F (Simultan)
ANOVAa
Model
Sum of
Squares df
Mean
Square F Sig.
1 Regression 3587.154 3 1195.718 51.020 .000b
Residual 1968.664 84 23.436
Total 5555.818 87
a. Dependent Variable: Keputusan Pembelian
b. Predictors: (Constant), Lokasi, Harga, Kualitas Produk
Sumber: Output SPSS Versi 24 (2021)
Berdasarkan pada tabel 4.13 menunjukkan hasil Uji F dengan nilai sebesar 51,020
> 2,71 dan nilai signifikansi sebesar 0,000 < 0,05 maka Ho ditolak, yang artinya variabel Independen (Kualitas Produk, Harga, dan Lokasi) secara simultan
67
berpengaruh positif dan signifikan terhadap variabel dependen (Keputusan Pembelian).
b. Uji t (Uji Parsial)
Uji t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel independen secara individual terhadap variabel dependen. Cara melakukan uji t dengan tingkat signifikan (α) = 0,05 adalah dengan membandingkan nilai t
hitung dengan t tabel yaitu:
1) Jika t hitung > t tabel, maka Ho ditolak.
2) Jika t hitung < t tabel , maka Ho di terima.
Berdasarkan signifikasi:
1) Jika signifikasi > 0,05 maka Ho diterima.
2) Jika signifikasi < 0,05 maka Ho ditolak.
Menentukan t tabel dapat dilihat pada tabel siginifikasi 0,05 dengan derajat keberatan df = n – k - 1 atau 88 – 3 – 1 = 84 adalah jumlah responden, maka didapat nilai ttabel = 1,98861.
68 Tabel 4.14 Hasil Uji t (Parsial)
Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B
Std.
Error Beta
1 (Constant) 11.533 5.171 2.230 .028
Kualitas
Produk .244 .087 .250 2.815 .006
Harga 1.139 .188 .537 6.049 .000
Lokasi .393 .192 .148 2.047 .044
a. Dependent Variable: Keputusan Pembelian
Sumber: Output SPSS Versi 24 (2021)
Hasil Uji t berdasarkan tabel 4.14 dijelaskan sebagai berikut:
1) Variabel Kualitas Produk (X1) mempunyai nilai thitung 2,815 > ttabel 1,98861 dengan nilai signifikansi 0,006 < 0,05 sehingga H0 ditolak Ha diterima, berarti Kualitas Produk terdapat pengaruh signifikan terhadap Keputusan Pembelian.
2) Variabel Harga (X2) mempunyai nilai thitung 6,049 > ttabel 1,98861 dengan nilai signifikansi 0,000 < 0,05 sehingga H0 ditolak Ha diterima, berarti Harga terdapat pengaruh signifikan terhadap Keputusan Pembelian.
3) Variabel Lokasi (X3) mempunyai nilai thitung 2,047 > ttabel 1,98861 dengan nilai signifikansi 0,044 < 0,05 sehingga H0 ditolak Ha diterima, berarti Lokasi terdapat pengaruh signifikan terhadap Keputusan Pembelian.
c. Uji Koefisien Determinasi (R2)
Menurut (Imam Ghozali 2018:97) Dalam uji linier berganda, koefisien
69
determinasi digunakan untuk mengetahui presentase sumbangan pengaruh serentak variabel-variabel bebas terhadap variabel terikat untuk itu digunakan angka-angka pada tabel model summary. Nilai koefisien determinasi adalah antara nol dan satu. Nilai yang mendekati satu variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen. Tujuan analisis ini untuk menghitung besarnya pengaruh Kualitas Produk, Harga, dan Lokasi terhadap Keputusan Pembelian.
Tabel 4.15
Hasil Uji Koefisien Determinasi Model Summaryb
Model R
R Square
Adjusted R Square
Std.
Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .804a .646 .633 4.841 2.190
a. Predictors: (Constant), Lokasi, Harga, Kualitas Produk b. Dependent Variable: Keputusan Pembelian
Sumber: Output SPSS Versi 24 (2021)
Berdasarkan tabel 4.15 Dalam penelitian ini Kualitas Produk, Harga, dan Lokasi Berpengaruh sebesar 63,3% terhadap Keputusan Pembelian dan sisanya sebesar ( 100% - 63,3% = 36,7%) dipengaruh oleh variabel lain yang tidak dijelaskan dalam penelitian ini.
70
4.5 Pembahasan Dan Interpretasi Hasil Penelitian 4.5.1 Hasil Penelitian Dengan Landasan Teori
a. Variabel Kualitas Produk Terhadap Keputusan Pembelian
Hasil Penelitian Kualitas Produk berpengaruh signifikan terhadap Keputusan Pembelian. Hal ini ditunjukkan dengan nilai thitung 2,815 > ttabel
1,98861 dengan nilai signifikansi 0,006 < 0,05 sehingga Ho ditolak Ha diterima.
Hasil penelitian ini sesuai dengan pendapat yang dikemukakan oleh Kotler dan Keller (2016:138) yang mendefinisikan bahwa kualitas produk adalah fitur dan karakteristik dari produk atau jasa yang dinilai kemampuannya untuk memuaskan kebutuhan konsumen, baik yang dinyatakan atau tersirat.
Dalam variabel Kualitas Produk terdapat 3 dimensi yaitu fungsi produk, fitur produk, dan keandalan produk. Berdasarkan penilaian responden, bahwa fungsi produk yang diberikan Gaudi Puri Indah Mall sangat berpengaruh terhadap Keputusan Pembelian. Hal ini ditunjukkan pada dimensi yang memiliki skor tertinggi adalah dimensi fungsi produk dengan nilai 3,27, sedangkan dimensi yang lain seperti fitur produk sebesar 3,25 dan keandalan produk sebesar 3,17.
Pada dimensi fungsi produk terdapat indikator dengan nilai tertinggi yaitu
“Saya membeli produk Gaudi karna sesuai dengan kegunaannya” terdapat
71
dipernyataan nomor 1 dengan nilai 3,39. Dalam variabel kualitas produk terdapat dimensi terendah yaitu dimensi keandalan produk dengan nilai 3,17 pada indikator terendah yaitu “Standar produk Gaudi yang tinggi sudah terkenal di Indonesia” terdapat dipernyataan nomor 16 dengan nilai 3,02.
Hal ini menunjukkan bahwa Gaudi perlu meningkatkan kualitas produknya dengan cara membuat produk yang sesuai dengan kebutuhan dan permintaan konsumen. Namun secara kualitas produk, responden menganggap sudah baik melalui dimensi fungsi produk yang diberikan Gaudi Puri Indah Mall.
b. Variabel Harga Terhadap Keputusan Pembelian
Hasil penelitian variabel Harga berpengaruh signifikan terhadap keputusan pembelian. Hal ini ditunjukkan dengan nilai thitung 6,049 > ttabel
1,98861 dengan nilai signifikansi 0,000 < 0,05 sehingga Ho ditolak Ha diterima.
Hasil penelitian ini sejalan dengan teori menurut Kotler dan Keller (2016:483) Harga merupakan salah satu unsur bauran pemasaran yang menghasilkan pendapatan, unsur lainnya yang menghasilkan biaya. Atribut harga meliputi daftar harga, diskon, potongan harga khusus, periode pembayaran dan syarat kredit.
Dalam variabel Harga terdapat 2 dimensi yaitu dimensi daftar harga dan dimensi diskon. Dari kedua dimensi berdasarkan penilaian responden, bahwa daftar harga yang diberikan Gaudi Puri Indah Mall sangat
72
berpengaruh terhadap Keputusan Pembelian. Hal ini dapat ditunjukkan pada dimensi yang memiliki skor tertinggi adalah dimensi daftar harga dengan nilai 3,28, sedangkan dimensi diskon yaitu sebesar 3,24.
Pada dimensi daftar harga terdapat indikator dengan nilai tertinggi yaitu
“Harga yang ditawarkan Gaudi dapat bersaing dengan produk lainnya”
terdapat dipernyataan nomor 1 dengan nilai 3,41.
Dalam variabel harga terdapat dimensi terendah yaitu dimensi diskon dengan nilai 3,24 pada indikator dengan nilai terendah yaitu “Banyak barang yang mengalami penurunan harga di akhir musim” terdapat dipernyataan nomor 9 dengan nilai 3,16. Maka Gaudi perlu meningkatkan strategi pada diskon agar harga yang ditawarkan Gaudi tetap menjadi alasan konsumen memilih produk Gaudi dan dapat meningkatkan keputusan pembelian Gaudi.
Namun responden menganggap harga pada gaudi sudah baik melalui dimensi daftar harga yang diberikan Gaudi Puri Indah Mall.
c. Variabel Lokasi Terhadap Keputusan Pembelian
Hasil penelitian variabel lokasi berpengaruh signifikan terhadap keputusan pembelian. Hal ini ditunjukkan dengan nilai thitung 2,047 > ttabel
1,988 dengan nilai signifikansi 0,044 < 0,05 sehingga Ho ditolak Ha diterima.
Hasil penelitian ini sejalan dengan teori menurut Fandy Tjiptono (2014:159) lokasi adalah tempat merupakan kegiatan perusahaan yang