72 4.1 Hasil Penelitian
Dalam Pembahasan uraian ini mengenai gambaran subyek penelitian, dimana menguraikan karakteristik responden sebagai subyek penelitian. Dari data hasil kuesioner yang telah terkumpul selanjutnya dilakukan analisis deskriptif dan analisis statistik, untuk membahas masalah penelitian dan juga mengungkapkan pengaruh Penggunaan Aplikasi Selly (X) sebagai alat komunikasi terhadap kepuasan penjual online (Y) di Pasar Andir. Subyek penelitian ini adalah responden 66 orang responden penjual online Pasar Andir.
4.1.1 Karakteristik Responden
Dari hasil tanggapan yang diberikan responden, maka dibawah ini akan dijelaskan terlebih dahulu mengenai identitas responden. Karakteristik responden tersebut berdasarkan usia, yang dapat dilihat dalam tabel 4.1 berikut ini :
Tabel 4.1 Karakteristik Responden Berdasarkan Usia
No Usia frekuensi Presentase
1 25 – 30 Th 20 Orang 30,3%
2 31 – 36 Th 27 Orang 40,9%
3 > 37 Th 19 Orang 28,8%
Jumlah 66 Orang 100%
Sumber : Data Diolah - 2019
Berdasarkan tabel 4.1 dapat dinyatakan bahwa kuesioner yang telah diisi oleh responden yang berusia 25-30 tahun, sebanyak 20 orang (37,0%) sedangkan kuesioner yang diisi oleh responden yang berusia 31-36 tahun, sebanyak 27 orang
(40,9%) dan kuesioner yang telah diisi oleh responden yang berusia > 37 tahun adalah sebanyak 19 orang (28,8%). Dengan demikian dapat dinyatakan bahwa responden yang berusia 31-36 tahun lebih banyak dibandingkan responden 25-30 dan responden dengan usia > 37 tahun, ini membuktikan bahwa rata-rata penjual online Pasar Andir Bandung adalah orang dewasa atau berusia dibawah 31 - 36 tahun.
Tabel 4.2 Karakteristik Responden Berdasarkan Jenis Kelamin No Jenis Kelamin frekuensi Presentase
1 Laki-laki 32 Orang 48,5%
2 Perempuan 34 Orang 51,5%
Jumlah 66 Orang 100%
Sumber : Data Diolah - 2019
Berdasarkan tabel 4.2 dapat dinyatakan bahwa kuesioner yang telah diisi oleh responden laki-laki adalah sebanyak 32 orang (48,5%), sedangkan kuesioner yang diisi oleh responden perempuan sebanyak 34 orang (51,5%). Dengan demikian dapat dinyatakan bahwa jumlah responden perempuan lebih banyak dibandingkan responden laki-laki, hal ini membuktikan bahwa rata-rata penjual online Pasar Andir adalah Perempuan dewasa yang berusia 31-36 tahun.
Tabel 4.3 Karakteristik Responden Berdasarkan Pendidikan Terakhir No Pendidikan Terakhir frekuensi Presentase
1 SMP 17 Orang 25,8%
2 SMA / Sederajat 35 Orang 53,0%
3 D-3 14 Orang 21,2%
4 S-1 - -
Jumlah 66 100%
Sumber : Data Diolah – 2019
Berdasarkan tabel 4.3 dapat dinyatakan bahwa pendidikan terakhir responden berijasah SMP adalah 17 orang (25,8%), sedangkan berijasah SMA/Sederajat adalah 35 orang (53,0%), dan D-3 adalah 14 orang (21,2%), serta pendidikan terakhir berijasah S-1 adalah tidak ada. Dapat disimpulkan bahwa pendidikan terakhir responden yang berijasah SMA paling banyak, yaitu 35 orang (53,0%).
Tabel 4.4 Karakteristik Responden Berdasarkan Pekerjaan No Pekerjaan frekuensi Presentase
1 Pelajar/Mahasiswa 11 16,7%
2 Pegawai Swasta 34 51,5%
3 Pegawai Negeri 13 19,7%
4 Pengusaha 8 12,1
Jumlah 66 100%
Sumber : Data Diolah - 2019
Berdasarkan tabel 4.4 dapat dinyatakan bahwa responden yang telah mengisi kuisioner berdasarkan pekerjaan adalah 11 orang (16,7%) Pelajar, sedangkan responden yang telah mengisi kuisioner berdasarkan pekerjaan adalah 34 orang (51,5%) pegawai swasta, responden yang telah mengisi kuisioner berdasarkan pekerjaan adalah 13 orang (19,7%) pegawai negeri sedangkan untuk responden pengusaha adalah sebanyak 8 orang (12,1%). Dapat disimpulkan bahwa responden yang telah mengisi kuisioner berdasarkan pekerjaan yang paling banyak adalah pegawai swasta sebanyak 34 orang (51,5%), maka dapat diketahui rata-rata penjual online Pasar Andir adalah pegawai swasta.
4.2 Analisis Deskriptif Tanggapan Responden Mengenai Penggunaan Aplikasi Selly Penjual Online Pasar Andir Bandung
Melalui pernyataan yang diberikan peneliti dalam kuisioner yang disebarkan untuk keperluan penelitian ini, peneliti dapat mengetahui tanggapan responden mengenai Penggunaan Aplikasi Selly Penjual Online Pasar Andir Bandung.
Untuk mengukur variabel X dan Y maka dibuat tabel 3.3 sebagai berikut dengan menggunakan rumus :
Tabel 4.5 Skala Interpretasi Skor
Variabel Penggunaan Aplikasi Selly (X) dan Kepuasan Penjual online (Y) Nilai Rata-rata Interpretasi
4,20-5,00 Sangat Tinggi (ST)
3,40-4,19 Tinggi (T)
2,60-3,39 Cukup (C)
1,80-2,59 Rendah (R)
1,00-1,79 Sangat Rendah (SR) Tabel 4.6 Interval Variabel
Interval
Variabel
Aplikasi Selly (X) Kepuasan Penjual online (Y) 4,20-5,00 Sangat Tinggi (ST) Sangat Tinggi (ST) 3,40-4,19 Tinggi (T) Tinggi (T)
2,60-3,39 Cukup (C) Cukup (C)
1,80-2,59 Rendah (R) Rendah (R) 1,00-1,79 Sangat Rendah (SR) Sangat Rendah (SR)
4.2.1 Hasil Analisis Deskriptif
4.2.1.1 Penggunaan Aplikasi Selly Pasar Andir
Penelitian ini mengukur variabel Penggunaan Aplikasi Sellyberdasarkan penelitian dari responden mengenai Penggunaan Aplikasi SellyPasar Andir Bandung. Varibel Penggunaan Aplikasi Selly ini diukur melalui 10 item pernyataan. Hasil jawaban dan analisis skor jawaban terhadap Variablel (X) Penggunaan Aplikasi Selly sebagai alat komunikasi dapat dijelaskan pada tabel 4.7 sebagai berikut :
Tabel 4.7 Tanggapan Responden Mengenai Variabel Penggunaan Aplikasi Selly (X)
No Item Pernyataan
Tanggapan
Jumlah Mean Iterpretasi TS
(1)
KS (2)
CS (3)
S (4)
SS (5)
1
Fitur autotext sangat membantu penjual online
4 7 16 21 52 66 4,1 Tinggi
2
Fitur autotext sangat mudah
penggunaannya
0 3 20 29 45 66 4,22 Sangat Tinggi
3
Fitur kirim invoice membantu penjual online
0 3 3 32 62 66 4,53 Sangat Tinggi
4
Fitur kirim invoice
sangat mudah
penggunaannya
0 0 10 24 66 66 4,56 Sangat Tinggi
5
Fitur cek ongkir membantu penjual online
0 0 10 17 73 66 4,63 Sangat Tinggi
6 Fitur cek ongkir
sangat mudah
penggunaannya
0 4 9 14 73 66 4,56 Sangat Tinggi
7
Fitur pengingat pelanggan membantu penjual online
4 7 16 21 52 66 4,13 Tinggi
8
Fitur pengingat sangat mudah
penggunaannya
0 0 4 18 78 66 4,74 Sangat Tinggi
9 Fitur pengelola 0 4 3 15 78 66 4,67 Sangat Tinggi
transaksi membantu penjual online
10
Fitur pengelola transaksi sangat mudah
penggunaannya
0 0 11 23 66 66 4,55 Sangat Tinggi
Total 16 48 157 340 1139 1700
4,49 Sangat Tinggi Persentase 0,94 2,82 9,24 20,00 67,00 66,0
Sumber : Data Diolah - 2019 Keterangan :
Berdasarkan pernyataan dalam tabel 4.7, dapat dilihat bahwa tanggapan konsumen mengenai Penggunaan Aplikasi Selly yaitu seluruh pernyataan memenuhi kriteria karena berada pada interval 4,20 – 5,00 yang berarti sangat tinggi. Nilai rata-rata terbesar adalah 4,74 yang berada pada pernyataan No. 8, dimana “fitur pengingat sangat mudah penggunaannya” yang berarti menurut para responden penjual Pasar Andir fitur pengingat sangat mudah penggunaannya yang paling rendah adalah 4,1 berada pada pernyataan No. 1, dimana “Fitur autotext sangat membantu penjual online” yang berarti menurut responden konsumen Pasar Andir papan nama Pasar Andir kurang jelas. Rata-rata keseluruhan pernyataan diatas adalah 4,49 yang berarti sangat tinggi.
4.2.1.2 Kepuasan Penjual online Pasar Andir Variabel (Y)
Penelitian ini mengukur variabel kepuasan penjual online berdasarkan penilaian dari responden mengenai kepuasan penjual online Pasar Andir. Variabel penelitian ini diukur melalui 7 item pernyataan. Hasil jawaban dan analisis skor jawaban terhadap Variabel kepuasan penjual online (Y) dapat dijelaskan pada Tabel 4.8 sebagai berikut :
Tabel 4.8 Tanggapan Responden Mengenai Kepuasan Penjual online (Y)
No Item Pernyataan
Tanggapan
Jumlah Mean Interpretasi TS
(1) KS
(2) CS (3)
S (4)
SS (5) 1 Aplikasi Selly Sesuai
dengan yang diharapkan 0 0 0 25 75 66 4,75 Sangat Tinggi 2 Puas dengan Aplikasi
Selly 3 10 10 34 43 66 4,04 Tinggi
3
Puas pada penampilan dari peralatan karyawan Aplikasi Selly
0 3 17 44 36 66 4,13 Tinggi
4 Puas pada beragamnya
menu Aplikasi Selly 0 0 10 27 63 66 4,53 Sangat Tinggi 5
Puas dengan menu yang ditawarkan dengan menu yang disajaikan
0 3 0 16 81 66 4,75 Sangat Tinggi
6
Puas dengan Harapan dari pelanggan tentang menu yang disajikan
9 17 13 24 37 66 3,63 Cukup
7
Puas dengan menu yang disajikan Aplikasi Selly sesuai dengan Harapan
konsumen yang
dipengaruhi oleh pengalaman mereka terehadap penggunaan merek dari barang atau jasa yang berbeda dari orang lain.
0 0 10 17 73 66 4,63 Sangat Tinggi
Total 33 60 187 408 700 4,35
Sangat Tinggi
Persentase 1,7
1 4,7
1 8,5
7 26,
71 58,
29 66,0 66,0 Sumber : Data primer yang telah diolah, 2019
Keterangan :
Berdasarkan pernyataan dalam tabel 4.8, dapat dilihat bahwa tanggapan konsumen mengenai kepusan penjual online, yaitu seluruh pernyataan memenuhi kriteria karena berada pada interval 4,20 – 5,00 yang berarti sangat tinggi. Nilai rata-rata terbesar adalah 4,75 yang berada pada pernyataan No. 1 dan 5, dimana
“Aplikasi Selly sesuai dengan yang diharapkan” yang berarti menurut tanggapan
responden konsumen Pasar Andir menyatakan puas dengan Aplikasi Selly sesuai dengan harapan dan “Puas dengan menu yang ditawarkan dengan menu yang disajaikan” yang berarti menurut tanggapan responden konsumen Pasar Andir menu yang ditawarkan dengan menu yang disajikan memuaskan penjual online.
Nilai rata-rata pernyataan terendah 3,63 berada pada pernyataan No. 6, dimana
“Puas dengan Harapan dari pelanggan tentang menu yang disajikan” yang berarti menurut tanggapan responden konsumen Pasar Andir menyatakan cukup puas dengan menu yang disajikan dan sesuai harapan. Rata-rata keseluruhan pernyataan diatas adalah 4,35 yang berarti sangat tinggi.
4.3 Analisis Data 4.3.1 Uji Validitas
Uji validitas akan menguji masing-masing varibel yang digunakan dalam penelitian ini, dimana keseluruhan variabel penelitian memuat 30 pernyataan yang harus dijawab oleh responden. Adapun kriteria yang digunakan dalam menentukan valid tidaknya pernyataan yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut : N = 66 dengan tingkat signifikansi 5%, didapat r tabel 0,238. Jika r hitung (untuk tiap butir dapat dilihat pada kolom Corrected Item – Total corelation) lebih besar dari r tabel dan nilai r positif, maka butir pernyataan dinyatakan valid. Berdasarkan analisis yang telah dilakukan, maka hasil pengujian validitas dapat ditunjukan pada Tabel 4.9 sebagai berikut :
Tabel 4.9 Hasil Pengujian Validitas
No Indikator r hitung r tabel Keterangan
1 Penggunaan Aplikasi Selly Pasar Andir
Variabel (X) : P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10
0,886 0,785 0,533 0,683 0,839 0,813 0,886 0,435 0,760 0,790
0,238 0,238 0,238 0,238 0,238 0,238 0,238 0,238 0,238 0,238
Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid
Hasil uji validitas pada tabel 4.9 diatas mengenai variabel penggunaan aplikasi selly sebagai alat komunikasi, dapat diketahui bahwa dari 10 pernyataan yang diajukan peneliti dapat dikatakan valid karena memiliki nilai r hitung yang lebih besar dari nilai r tabel sebesar 0,238.
Hasil uji validitas pada tabel 4.10 diatas mengenai variabel penjual online, di Pasar Andir dapat diketahui bahwa dari 7 pernyataan yang diajukan peneliti dapat dikatakan valid karena memiliki nilai r hitung yang lebih besar dari nilai r tabel sebesar 0,238.
Tabel 4.10 Hasil Pengujian Validitas
2
Kepuasan Penjual online di Pasar Andir
Variabel (Y) : P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7
0,443 0,690 0,726 0,624 0,527 0,463 0,467
0,238 0,238 0,238 0,238 0,238 0,238 0,238
. Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Hasil uji validitas pada tabel 4.10 diatas mengenai variabel penjual online di Pasar Andir, dapat diketahui bahwa dari 7 pernyataan yang diajukan peneliti
dapat dikatakan valid karena memiliki nilai r hitung yang lebih besar dari nilai r tabel sebesar 0,238.
4.3.2 Uji Reliabilitas
Dalam pengujian reliabilitas menggunakan SPSS, langkah yang ditempuh sama dengan pengujian validitas. Karena output keduanya bersamaan muncul.
Menurut Yulianti, et al (2014) yang dikutip dari Umar (2002) reliabilitas serta konstruk variabel dikatakan baik jika memiliki nilai Cronbach’s Alpha > 0,70.
Pengertian reliabilitas menurut Sugiyono (2014:61) Kehandalan suatu alat ukur untuk mengukur suatu variabel dengan variabel itu sendiri dalam konteks penelitian. Berikut tabel 4.11, dan 4.12 adalah hasil uji reliabilitas dengan menggunakan program SPSS.20:
Tabel 4.11 Hasil Uji Reliabilitas
Reliability Statistics Cronbach's
Alpha
N of Items
,910 10
Sumber: Data primer yang diolah pada SPSS. 20, 2019
Berdasarkan tabel 4.11 hasil uji reliabilitas masing-masing variabel menunjukan nilai Cronbach’s Alpha 0,910 > 0,70, sehingga dapat dikatakan semua konsep pengukur variabel Penggunaan Aplikasi Selly sebagai alat komunikasi (X) dari kuisioner adalah reliabel sehingga untuk selanjutnya item- item pada konsep variabel tersebut layak digunakan sebagai alat ukur.
Tabel 4.12 Hasil Uji Reliabilitas
Reliability Statistics Cronbach's
Alpha
N of Items
,895 7
Sumber: Data primer yang diolah pada SPSS. 20, 2019
Berdasarkan tabel 4.12 hasil uji reliabilitas masing-masing variabel menunjukan nilai Cronbach’s Alpha 0,859 > 0,70, sehingga dapat dikatakan semua konsep pengukur variable kepuasan penjual online di Pasar Andir (Y) dari kuisioner adalah reliabel sehingga untuk selanjutnya item-item pada konsep variabel tersebut layak digunakan sebagai alat ukur.
4.3.3 Uji Asumsi Klasik 4.3.3.1 Uji Normalitas Data
Tabel 4.13 Hasil Uji Normalitas Data
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 66
Normal Parametersa,b Mean 0E-7
Std. Deviation 1,81280776
Most Extreme Differences
Absolute ,117
Positive ,058
Negative -,117
Kolmogorov-Smirnov Z 1,173
Asymp. Sig. (2-tailed) ,127
a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Sumber: Data primer yang diolah pada SPSS. 20, 2019
Dari tabel 4.13 dapat dijelaskan bahwa jika sign > 0,05 maka data bisa dikatakan normal, sebaliknya jika sign < 0,05 maka data dikatakan tidak normal.
Setelah data diuji dengan Uji Normalitas Menggunakan SPSS. 20 “Kolmogorov Smirnov” diketahui sign. 0,127 untuk pengaruh Penggunaan Aplikasi Selly sebagai alat komunikasi terhadap kepuasan penjual online di Pasar Andir adalah sign. 0,127 > 0,05 jadi dapat dikatakan normal.
Grafik 4.1 menunjukan bahwa plot sejajar dan mengikuti dengan garis diagonal, dapat dikatakan bahwa data berdistribusi normal. Maka Pengaruh Penggunaan Aplikasi Selly sebagai alat komunikasu (X), Terhadap kepuasan penjual online di Pasar Andir (Y) dapat dikatakan normal atau data berdistribusi normal dan dapat digunakan ke tahap selanjutnya.
4.3.3.2 Uji Multikolinearitas
Tabel 4.14 Hasil SPSS.20 Uji Multikolinearitas
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics
B Tolerance VIF
1
(Constant) 16,064
X_total ,308 1,000 1,000
a. Dependent Variable: Y_total
Sumber: Data primer yang diolah pada SPSS. 20, 2019
Diketahui bahwa nilai tolerance > 0,10 maka tidak terjadi multikolinearitas sedangkan nilai tolerance < 0,10 maka terjadi multikolinearitas. Jika diketahui Nilai VIF < 1,000 tidak terjadi multikolinearitas sedangkan nilai VIF > 1,000 maka terjadi multikolinearitas.
Maka Nilai tolerance dan VIF dari Penggunaan Aplikasi Selly sebagai alat komunikasi (X) Terhadap kepuasan penjual online di Pasar Andir (Y) : Tolerance
= 0,308 > 0,10 dan 1,000 < 10,00 maka tidak terjadi multikolinearitas dan bisa dilanjutkan pada tahap selanjutnya.
4.3.3.3 Uji Heteroskedastisitas
Tabel 4.15 Hasil SPSS.20 Uji Heteroskedastisitas
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error Beta
1
(Constant) 3,027 ,974 3,107 ,002
X_total ,001 ,010 ,007 ,067 ,946
a. Dependent Variable: RES2
Sumber: Data primer yang diolah pada SPSS. 20, 2019
Diketahui nilai α = 0,05 lebih kecil dari hasil signifikansi terjadi heteroskedastisitas. Maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi Heteroskedastisitas untuk semua variabel independent. 0,946 > 0,05 dan 0,036 >
0,05 dan dapat dilakukan ke tahap selanjutnya.
4.3.4 Analisis Koefisien Korelasi Rank Spearman
Metode ini untuk mengetahui adanya hubungan antar variabel Penggunaan Aplikasi Selly sebagai alat komunikasi (X) terhadap variabel Kepuasan Penjual online di Pasar Andir (Y) jika ada hubungan maka seberapa besar pengaruhnya, maka peneliti melakukan pengolahan data SPSS 20. Berikut ini merupakan tabel interpretasi koefisien korelasi untuk mengetahui kuat atau tidaknya hubungan antar variabel.
Tabel 4.16 Interprestasi Koefisien Korelasi
Sumber: Sugiyono (2013:250)
Tabel 4.17 Hasil Analisis Uji Korelasi Variabel X
(Penggunaan Aplikasi Selly Sebagai Alat Komunikasi Terhadap Kepuasan Penjual online di Pasar Andir)
Correlations
Store Atmosphere
Kepuasan Penjual
online
Spearman's rho
Penggunaan Aplikasi Selly
Correlation Coefficient 1,000 ,535**
Sig. (2-tailed) . ,000
N 66 66
Kepuasan Penjual online
Correlation Coefficient ,535** 1,000
Sig. (2-tailed) ,000 .
N 66 66
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Sumber: Data primer yang diolah pada SPSS. 20, 2019
Hasil dari tabel 4.17, besar hubungan antar variabel penggunaan aplikasi Selly sebagai alat komunikasi dan variabel kepuasan penjual online di Pasar Andir yang dihitung dengan koefisien korelasi adalah 0,535. Hal ini menunjukan terdapat hubungan yang signifikan (< 0,05) diantara Penggunaan Aplikasi Selly sebagai alat komunikasi dengan kepuasan penjual online di Pasar Andir. Dan dapat dikatakan sedang karena berada pada interval 0.400 – 0.599 dan searah karena bernilai positif (+).
Interval Koefisien Korelasi Tingkat Hubungan 0.000 – 0.199 Sangat rendah
0.200 – 0.399 Rendah
0.400 – 0.599 Sedang
0.600 – 0.799 Kuat
0.800 – 1.000 Sangat Kuat
4.3.5 Koefisien Determinasi (R2)
Koefisien determinasi (RSquare) pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi varibel dependent. Nilai koefisien determinasi adalah antara 0 dan 1. Nilai koefisen determinasi dapat dilihat pada tabel 4.18 berikut :
Tabel 4.18 Koefisien Determinasi (R2) Variabel Penggunaan Aplikasi Selly Sebagai Alat Komunikasi (X) Terhadap Kepuasan Penjual online Variabel
(Y)
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the Estimate
Durbin-Watson
1 ,544a ,295 ,284 2,846 2,251
a. Predictors: (Constant), TOTALX b. Dependent Variable: TOTALY
Sumber: Data primer yang diolah pada SPSS. 20, 2019
Berdasarkan tabel 4.18 hasil perhitungan dengan menggunakan SPSS. 20 dapat diketahui bahwa koefisien determinasi (adjusted R2) yang diperoleh sebesar 0,544 hal ini berarti 54% Penggunaan Aplikasi Selly sebagai alat komunikasi dapat dijelaskan oleh variabel kepuasan penjual online di Pasar Andir, sedangkan sisanya yaitu 46% dipengaruhi oleh varibel-variabel lainnya yang tidak diteliti dalam penelitian ini.
4.3.6 Analisis Regresi Linier Sederhana
Analisis regresi linear sederhana digunakan dalam penelitian ini dengan tujuan untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh variabel bebas terhadap varibel terikat. Perhitungan statistik dalam analisi regresi linear berganda yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan bantuan program komputer
SPSS versi 20. Ringkasan hasil pengolahan data dengan menggunakan program SPSS tersebut, sebagai berikut :
Tabel 4.19 Hasil Regresi Linear Sederhana Pengaruh Penggunaan Aplikasi Selly Terhadap Kepuasan Penjual online Pasar Andir
Jadi dapat disimpulkan bahwa pengaruh Penggunaan Aplikasi Selly sebagai alat komunikasi (X) memiliki pengaruh yang positif signifikan terhadap kepuasan penjual online di Pasar Andir.
Dimana :
Y = Kepuasan Penjual online a = Konstanta
X = Penggunaan Aplikasi Selly β = Koefisiensi regresi
e = Error Term
Y = 16,064 + 0,308 x + 2,687
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error Beta
1
(Constant) 16,064 2,687 5,979 ,000
TOTALX ,308 ,059 ,544 5,181 ,000
a. Dependent Variable: TOTALY
Sumber: Data primer yang diolah pada SPSS. 20, 2019
Y = a + bx+ e
Dari hasil persamaan regresi berganda tersebut masing-masing variabel dapat di interprestasikan pengaruhnya terhadap kepuasan penjual online sebagai berikut :
Jika nilai variabel Xsama dengan (0) maka nilai dari variabel Y = 16,064
Jika nilai variabel X naik sebesar 1, maka nilai variabel Y akan mengalami kenaikan sebesar 0,308
4.3.7 Pengujian Hipotesis 4.3.7.1 Uji t
Uji t dimaksudkan untuk mengetahui seberapa jauh pengaruh variable independent (Penggunaan Aplikasi Selly sebagai alat komunikasi) X secara individual dalam menerangkan variabel dependent (kepuasan penjual online di Pasar Andir) Y. Hasil uji t pada penelitian ini dapat dilihat pada tabel 4,20 berikut:
Tabel 4.20 Hasil Uji t Penggunaan Aplikasi Selly Sebagai Alat Komunikasi (X) Terhadap Kepuasan Penjual online di Pasar Andir (Y)
4.3.7.2 Penggunaan Aplikasi Selly terhadap Kepuasan Penjual online 1. Menentukan hipotesis penelitian
Kriteria uji menentukan penerimaan dan penolakan atas hipotesis dengan kriteria pengujian :
a. H0 ditolak H1 diterima apabila thitung ≥ ttabel Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error Beta
1
(Constant) 16,064 2,687 5,979 ,000
TOTALX ,308 ,059 ,544 5,181 ,000
a. Dependent Variable: TOTALY
Sumber: Data primer yang diolah pada SPSS. 20, 2019
b. H0 diterima H1 ditolak apabila thitung ≤ ttabel
2. Menentukan tingkat signifikansi
Tingkat signifikansi yang diambil untuk penelitian ini adalah 5% dengan : df = n−k
= 66 − 2
= 64
3. Mencari thitung
Dimana nilainya tersebut dapat dilihat di tabel 4.23, output koefisien diatas, yaitu : 16,064
4. Pengambilan Kesimpulan
Berdasarkan hasil yang diperoleh dari perbandingan thitung dengan ttabel adalah H0 ditolak dan H1 diterima karena thitung 16,064 > ttabel 0,2042 Pengambilan kesimpulan berdasarkan signifikansi :
a. Jika nilai sig. ≤ 0,05 maka H0 ditolak dan H1 diterima, terdapat pengaruh antara Penggunaan Aplikasi Selly terhadap kepuasan penjual online.
b. Jika nilai sig. 0,05 maka H0 diterima dan H1 ditolak, tidak terdapat pengaruh antara Penggunaan Aplikasi Selly terhadap kepuasan penjual online.
Hasil yang diperoleh dari perbandingan tingkat signifikansi adalah H0
ditolak dan H1 diterima, karena nilai sig. 0,000 < 0,05. Hasil analisis uji T : H1 : Penggunaan Aplikasi Selly sebagai alat komunikasi secara parsial terdapat pengaruh yang signifikan terhadap kepuasan penjual online di Pasar Andir.