49
2. Data sekunder
Data sekunder adalah data yang bukan diusahakan sendiri pengumpulannya oleh peneliti. Data sekunder dalam penelitian ini adalah
diperoleh yang diperoleh dari literatur yang berkaitan dengan pokok permasalahan penelitian ini.
a. Studi Kepustakaan Penelitian ini dilakukan dengan cara mencari dan mengumpulkan
berbagai bahan bacaan dan menggali berbagai teori yang didapat dari buku pegangan, jurnal, media massa, internet yang berkaitan langsung
dengan topik penelitian. Untuk kemudian dipilih beberapa yang ada relevansinya dengan analisa yang dilakukan.
b. Teknik Dokumentasi Adalah suatu teknik pengumpulan data dengan cara mengutip
langsung data-data perusahaan.
D. Metode Analisis Data
Metode analisis yang digunakan dalam peneltian ini adalah metode eksplanatori. Penelitian eksplanatori ini adalah penelitian yang bertujuan untuk
mengetahui hubungan antara dua variabel atau lebih. Untuk mengetahui bagaimana pengaruh antara harga, promosi, lokasi dan kualitas pelayanan
terhadap keputusan memilih, dilakukan dengan menggunakan skala Likert. Skala Likert Merupakan skala yang dirancang untuk memungkinkan responden
menjawab berbagai tingkatan pada setiap butir yang menggunakan produk atau jasa. Dalam kuesioner ini digunakan skala likert yang terdiri dari sangat setuju,
50 setuju, ragu-ragu, tidak setuju dan sangat tidak setuju. Skala Likert adalah skala
yang dirancang untuk memungkinkan responden menjawab berbagai tingkatan pada setiap objek yang akan diukur. Jawaban dari kuesioner tersebut diberi
bobot skor atau nilai sebagai berikut : SS = Sangat Setuju
= 5 S = Setuju
= 4 R = Ragu-ragu
= 3 TS = Tidak Setuju
= 2 STS= Sangat Tidak Setuju
= 1
1. Uji Validitas dan Reliabilitas
Dalam penelitian ini responden tidak diharuskan memberikan alasan untuk mengetahui apakah pengumpulan data dari kuesioner tersebut baik,
harus memenuhi kriteria validitas dan reliabilitas dengan menggunakan data yang diperoleh dari perhitungan dengan tehnik pemberian skala seperti pada
Skala likert. Apabila hasil perhitungan SPSS sama dengan hasil yang tertera
pada kuesioner maka hasil tersebut cocok. a.
Uji Validitas
Analisis ini ditujukan sejauh mana ketepatan dan kecermatan suatu alat ukur dalam melakukan fungsi ukurannya. Suatu tes dapat
dikatakan mempunyai validitas yang tinggi bila alat tersebut memberikan hasil ukur yang sesuai dengan pengukuran. Uji Validitas menunjukkan
sejauh mana suatu alat pengukur itu mampu mengukur apa yang diukur Husein Umar 2003 : 176. Uji validitas digunakan untuk mengukur sah
atau tidaknya suatu kuesioner. suatu kuesioner dikatakan valid jika
51 pertanyaan pada kuesioner tersebut mampu menggungkapkan sesuatu
yang terukur. Validitas suatu butir pertanyaan dapat dilihat pada hasil output SPSS dengan judul Item-Total Statistic. Menilai kevalidan
masing-masing butir pertanyaan dapat dilihat dari nilai Corrected Item- Total Correlation. Tingkat validitas dapat diukur dengan melakukan
korelasi antara skor butir pernyataan dengan total skor variabel. Uji signifikansi dilakukan dengan membandingkan nilai r hitung
dengan nilai r tabel untuk degree of freedom df = n-k-1 dengan alpha 5 0,05. Jika r hitung lebih besar dari r tabel dan nilai r positif, maka
butir atas pernyataan tersebut dinyatakan valid.
b. Uji Reliabilitas
Azwar, 2001:78 analisis reliabilitas adalah indeks yang menunjukan tingkat kekuatan suatu alat pengukur dapat dipercaya dan
diandalkan. Reliabilitas sering diartikan juga sebagai keajegan atau konsisten.
Hal ini berati bahwa suatu alat ukur memiliki reliabilitas sempurna apabila hasil pengukuran diujikan berkali
– kali terhadap subyek yang sama selalu menunjukan hasil atau skor yang sama. Suatu alat ukur dikatakan
reliabel apabila alat ukur tersebut mempunyai kendala dalam pengukuran rumus yang digunakan adalah rumus koefisien alpha.
2 2
1 1
x j
s s
k k
52 Dimana : k
= Banyaknya belahan tes
Sj
2
= Varian belahan ; j = 1, 2, ..... k
S
x 2
= Varian skor tes
Dalam suatu kelompok item – item pertanyaan dinyatakan reliabel
bilamana angka koefisisen
0,60.
Untuk pengujian reliabilitas dilakukan dengan teknik cronbach alpha, dengan jumlah sampel uji coba kuesioner sebanyak 20 responden.
Suatu instrumen penelitian dinyatakan reliable apabila nilai r
alpha
0,60. Perhitungan reliabilitas alat ukur penelitian ini dilakukan dengan bantuan
program program SPSS for Windows Release 16.00. Dari hasil perhitungan semua item diperoleh nilai r alpha lebih besar dari 0,60. Dengan demikian
disimpulkan bahwa instrumen penelitian tersebut reliabel.
2. Uji asumsi klasik
Model regresi berganda dapat disebut sebagai model yang baik, jika model tersebut memenuhi asumsi normalitas data yang terbatas dari asumsi
klasik statistik, baik itu normaltas, multikolinearitas, dan heterokedasitas. Sebelum pengujian hipotesis, juga diuji apakah terdapat
penyimpangan asumsi klasik, diantaranya : a. Uji Multikoliniearitas
Istilah kolinearitas ganda multicolinearity diciptakan oleh Ranger Fish di dalam bukunya “Statistical Confluence Analysis Be
Means Of Complete Regression System ” artinya istilah itu berarti adanya
53 hubungan linear yang sempurna atau eksak perfect exact diantara
variabel – variabel bebas dalam model regresi.
Menurut Bhuono 2005:59 untuk mendeteksi multikolinieritas pada suatu model dapat dilihat dari beberapa variabel dependen.
1 Jika nilai Varians Inflation Faktor VIF tidak lebih dari 10 dan tolerande tidak kurang dari 0,1 maka model dapat dikatakan terbebas
dari multikolinieritas VIF = 1Tolerance, jika VIF = 10 maka tolerance = 110 = 0,1 semakin tinggi VIF maka semakin rendah
tolerance. 2 Jika nilai koefisien korelasi antar masing-masing variabel independent
kurang dari 0.70. Maka model dinyatakan bebas dari asumsi klasik multikolinearitas.
3 Jika nilai koefisien determinan R-Square di atas 0.6 namun tak ada variabel independent yang berpengaruh terhadap variabel dependen
maka model terkena multikolinearitas. b. Uji Heterokedastisitas
Asumsi heteroskedastisitas ialah apabila variasi dari faktor pengganggu selalu sama pada data pengamatan yang satu ke data
pengamatan yang lain. Jika ciri ini terpengaruhi, berarti variasi faktor pengganggu pada kelompok data tersebut bersifat homoskedastik. Jika
asumsi itu tidak dapat dipenuhi, maka dapat dikatakan terjadi penyimpangan. Penyimpangan terhadap faktor pengganggu sedemikian
54 itu disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang
homoskedastis dan tidak terjadi heteroskedastisitas. Menurut bhuono 2005,63-63 untuk mengetahui ada tidaknya
heteroskedastisitas ada beberapa cara yaitu : 1 Melihara grafik polt antara nilai prediksi variabel terikat ZPRED
dengan residualnya
SRESID. Deteksi
ada tidaknya
heteroskedastisitas dengan melihat antara SRESID dan ZPRED dimana sumbu Y adalah yang diprediksi dan sumbu X adalah residual.
2 Dasar analisis jika ada pola tertentu seperti titik-titik yang membentuk pola yang teratur bergelombang, melebar, kemudian menyempit
maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas. Jika tidak ada pola yang jelas secara titik-titik menyebar di atas dan dibawah titik
origin pada sumbu Y, maka tidak terjadi heterokedastisitas. Menurut Bhuono 2005 : 62, cara untuk memprediksi ada
tidaknya heteroskedasitas pada suatu model dapat dilihat dari pola gambar Scartterplot model tersebut. analisis pada gambar scartterplot
yang menyatakan model regresi linear berganda tidak terdapat heterokesdastisitas jika :
1 Titik-titik data menyebar di atas dan di bawah atau di sekitar angka 0. 2 Titik-titik data tidak mengumpul hanya di atas atau di bawah saja.
3 Penyebaran titik-titik data tidak boleh membentuk pola bergelombang melebar kemudian menyempit dan melebar kembali.
4 Penyebaran titik-titik data sebaiknya tidak berpola.
55 c. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi variabel dependen, variabel independent atau keduanya
mempunyai distribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah distribusi data normal atau mendekati normal.
Menurut Singgih Santoso 2004 : 24 ada beberapa cara mendeteksi normalitas dengan melihat penyebaran data titik pada
sumbu diagonal dari grafik. Dasar pengambilan keputusan dalam uji normalitas adalah :
1 Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, maka regresi memenuhi asumsi normalitas.
2 Jika data menyebar dari garis diagonal dan atau tidak mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi
normalitas.
3. Uji Regresi Linier Berganda
a. Koefisien Korelasi
Salah satu syarat penggunaan teknik korelasi adalah terdapatnya hubungan antara variabel X dan Y yang bersifat linier. Hubungan yang
linier dapat dianalisis secara diagramatis dengan cara menggambarkan apakah dari titik pada diagram pencar bisa ditarik garis lurus yang
mewakili semua titik yang berpencar tersebut atau tidak. Apabila dari diagram pencar tersebut dapat ditarik garis yang sesuai dengan pola
diagram pencar tersebut, berati variabel - variabel itu memiliki hubungan
56 yang linier. Sebaliknya, jika pada diagram pencar tersebut tidak dapat
digaris yang mengandung pola tertentu, hubungan yang terjadi adalah non linier. Ukuran yang menentukan terpencarnya titik
– titik itu, jika antara variabel
– variabel itu mempunyai hubungan linier, dinamakan koefisien korelasi. Dengan kata lain, koefisien korelasi
merupakan ukuran besar kecilnya atau kuat tidaknya hubungan antara variabel - variabel apabila bentuk hubungan tersebut linier.
Analisa statistik ini bertujuan untuk mengetahui ada atau tidak adanya hubungan antara 2 dua varibel, yaitu variabel bebas dan variabel
terikat. Dalam hal ini yang akan dicari adalah hubungan harga, promosi, lokasi dan kualitas pelayanan sebagai variabel bebas dan tindakan
keputusan memilih sebagai varibel terikat. Koefisien korelasi bertujuan untuk mengetahui sejauh mana
hubungan antara kedua variabel independent dan dependent.
2 2
2 2
y y
n x
x n
y x
xy n
r
Bila r
= 0 atau mendekati 0, maka hubungan antara kedua
variable sangat lemah atau tidak terdapat hubungan sama sekali. Bila r
= +1, maka korelasi antara kedua variabel dikatakan positif
dan hubungannya sangat kuat.
57 Bila r
= -1, atau mendekati -1, maka korelasinya dikatakan negatif
dan hubungannya sangat kuat. Tanda plus
+ dan - pada koefisien
korelasi memiliki arti yang khas. Bila r
= posistif, maka korelasi antara ke 2 variabel bersifat
searah, dengan kata lain kenaikan atau penurunan nilai-nilai x terjadi bersama-sama dengan kenaikan atau penurunan nilai y.
Bila r
= negatif, maka kenaikan nilai-nilai x terjadi bersama-
sama dengan penurunan nilai-nilai y atau sebaliknya. Dajan, 1990
Tabel 3.1 Pedoman Untuk Memberikan Koefisien Korelasi
Internal Koefisien Tingkat Hubungan
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 : Sugiono, Metodologi Penelitian Bisnis, 2003:183
b. Analisa Regresi Berganda
Analisis ini digunakan untuk mengetahui apakah data pengaruh yang positif dari variabel independen X
1
, X
2
, X
3
terhadap variabel dependen Y dengan model regresi sebagai berikut :
Y = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
+ b
4
X
4
+ e
i
Dimana : Y
= Variabel dependen keputusan memilih X
1
= Harga X
2
= Promosi X
3
= Lokasi
58 X
4
= Kualitas Pelayanan ei
= standard error a
= Konstanta b
= Koefisisen regresi yang menunjukan angka peningkatan atau penurunan variabel dependen yang didasarkan pada variabel
independen
c. Analisis Koefisien Determinasi Berganda
Digunakan untuk mengetahui kuatnya pengaruh dari seluruh variabel independen X terhadap variabel dependen Y. Nilai R
2
koefisien determinasi terletak antara 0 dan 1. Jika nilai R
2
= 1 berarti 100 persen total variasi variabel dependen diterangkan oleh variabel
independen. Jika R
2
= 0 berarti tidak ada variasi Y yang di terangkan oleh X
1
, X
2
, X
3
maupun X
4
.
4. Pengujian Hipotesis
a. Uji Parsial Atau Uji t
Metode pengujian ini untuk menguji koefisien korelasi secara parsial dari variabel terikat.
1 Membuat formulasi hipotesis
Ho : b
1
= 0 hipotesis nihil
Artinya tidak ada pengaruh yang signifikan dari variabel independen X terhadap variabel dependen Y.
59
Ha : b
1
≠ 0 hipotesis alternatif
Artinya ada pengaruh yang signifikan dari varibel independen X terhadap variabel dependen y .
2 Menentukan level signifikasi dengan menggunakan t – tabel.
3 Menghitung nilai t – statistik dengan rumus :
th =
2 1
1 1
2 1
1
1 2
2 2
y y
r k
n ry
4 Mengambil keputusan a Jika Sig t 0,05 maka H
a
ditolak, H
o
diterima, berarti secara parsial tidak ada pengaruh anatara variabel bebas dengan variabel terikat.
b Jika Sig t 0,05 maka H
a
diterima, H
o
ditolak, berarti secara parsial ada pengaruh anatara variabel bebas dengan variabel terikat.
Bila Z hitung lebih besar atau lebih kecil dari Z
tabel
atau nilai significan t, maka H
o
ditolak dan H
a
diterima berarti terdapat pengaruh secara parsial.
b. Uji Secara Serentak Atau Uji F
1 Membuat formulasi hipotesis
Ho : β
1
, β
2
, β
3
, β
4
= 0
Tidak ada pengaruh yang signifikan dari variabel independen x secara bersama-sama terhadap variabel dependen y.
2 Menentukan level signifikasi dengan tabel F – tabel
60 3 Mencari F
– hitung dengan rumus :
F – hitung = R
2
k – 1
1 – R
2
n – k
Dimana:
R2 = koefisien regresi yang ditentukan
k = jumlah variabel bebas
n = jumlah sample
F = F
hitung
yang selanjutnya diuji dengan F
tabel
4 Mengambil keputusan a Jika F
hitung
F
tabel
maka H
a
diterima, H
o
ditolak, berarti ada pengaruh antara variabel bebas dengan variabel terikat.
b Jika Sig F
hitung
F
tabel
maka H
a
ditolak, H
o
diterima, berarti tidak ada pengaruh antara variabel bebas dengan variabel terikat.
E. Operasional Variabel
