4.4.2 Reliabilitas
Berikut ini adalah hasil uji reliabilitas dengan menggunakan Cronbach Alpha pada variabel Diferensiasi Produk X1, Personal Selling X2, Citra
Perusahaan X3, Keputusan Pembelian Y, dan Kepuasan Pelanggan Z:
Variabel Cronbach Alpha
Nilai Minimum Reliabilitas
X1 0.922
0.7 Reliabel
X2 0.921
0.7 Reliabel
X3 0.861
0.7 Reliabel
Y 0.864
0.7 Reliabel
Z 0.934
0.7 Reliabel
4.4.3 Uji Linearitas dan Normalitas Data
4.4.3.1 Uji Linearitas 4.4.3.1.1 Uji Linearitas Pada Sub Struktur I
Berikut ini adalah hasil uji linearitas pada sub struktur I, yaitu pengaruh variabel diferensiasi produk X1, personal selling X2, dan citra perusahaan
X3 terhadap keputusan pembelian Y dengan menggunakan P-P Plot: Z.11
0.691 0.1771
Valid Z.12
0.603 0.1771
Valid
Tabel 4.33 Uji Reliabilitas
Hasil P-P Plot tersebut menunjukkan bahwa penyebaran data berada di sekitar garis diagonal dan penyebarannya mengikuti arah garis diagonal grafik
tersebut. Dengan kata lain bahwa keberadaan titik-titik menyebar disekitar garis linier, hal ini menunjukkan bahwa penyebaran data linear.
4.4.3.1.2 Uji Linearitas Pada Sub Struktur II
Berikut ini adalah hasil uji linearitas pada sub struktur I, yaitu pengaruh variabel diferensiasi produk X1, citra perusahaan X3, dan keputusan pembelian Y
terhadap kepuasan pelanggan Z dengan menggunakan P-P Plot:
Gambar 4.3 Uji Linearitas Sub Struktur I
Hasil P-P Plot tersebut menunjukkan bahwa penyebaran data berada di sekitar garis diagonal dan penyebarannya mengikuti arah garis diagonal grafik
tersebut. Dengan kata lain bahwa keberadaan titik-titik menyebar disekitar garis linier, hal ini menunjukkan bahwa penyebaran data linear.
4.4.3.2 Uji Normalitas Data 4.4.3.2.1 Uji Normalitas Data Pada Sub Struktur I
Berikut ini adalah hasil uji normalitas data pada sub struktur I, yaitu pengaruh variabel diferensiasi produk X1, personal selling X2, dan citra perusahaan
X3 terhadap keputusan pembelian Y dengan menggunakan histogram:
Gambar 4.4 Uji Linearitas Sub Struktur II
Histogram tersebut menunjukkan bahwa data berdistribusi normal karena kurva histogram berbentuk lonceng.
4.4.3.2.2 Uji Normalitas Data Pada Sub Struktur II
Berikut ini adalah hasil uji normalitas data pada sub struktur II, yaitu pengaruh variabel diferensiasi produk X1, citra perusahaan X3, dan keputusan
pembelian Y terhadap kepuasan pelanggan Z dengan menggunakan histogram:
Gambar 4.5 Uji Normalitas Sub Struktur I
Histogram tersebut menunjukkan bahwa data berdistribusi normal karena kurva histogram berbentuk lonceng.
4.4.4 Uji Asumsi Klasik
Untuk menguji kelayakan model, penelitian ini menggunakan uji asumsi klasik yang terdiri atas uji multikolinearitas dan heteroskadisitas.
4.4.4.1 Uji Multikolinearitas 4.4.4.1.1 Uji Multikolinearitas Pada Sub Struktur I
Berikut ini adalah hasil uji multikolinearitas pada sub struktur I, yaitu pengaruh variabel diferensiasi produk X1, personal selling X2, dan citra perusahaan
X3 terhadap keputusan pembelian Y dengan menggunakan perhitungan nilai Variance Inflation Factor VIF:
Gambar 4.6 Uji Normalitas Sub Struktur II
Hasil tersebut menunjukkan bahwa tidak terjadi masalah multikolinearitas karena nilai Variance Inflation Factor VIF 10, serta nilai tolerance mendekati 1.
4.4.4.1.2 Uji Multikolinearitas Pada Sub Struktur II
Berikut ini adalah hasil uji multikolinearitas pada sub struktur I, yaitu pengaruh variabel diferensiasi produk X1, citra perusahaan X3, dan keputusan
pembelian Y terhadap kepuasan pelanggan Z dengan menggunakan perhitungan nilai Variance Inflation Factor VIF dan Tolerance:
Hasil tersebut menunjukkan bahwa tidak terjadi masalah multikolinearitas karena nilai Variance Inflation Factor VIF 10, serta nilai tolerance mendekati 1.
4.4.4.2 Uji Heteroskadisitas 4.4.4.2.1 Uji Heteroskadisitas Pada Sub Struktur I
Berikut inii adalah hasil dari uji heteroskadisitas pada sub struktur I, yaitu pengaruh variabel diferensiasi produk X1, personal selling X2, dan citra
Variabel VIF
Tolerance Multikolinearitas
Diferensiasi Produk X1 1.183
0.845 Tidak ada
Personal Selling X2 1.076
0.929 Tidak ada
Citra Perusahaan X3 1.171
0.854 Tidak ada
Variabel VIF
Tolerance Multikolinearitas
Diferensiasi Produk X1
1.288 0.776
Tidak ada Citra Perusahaan X3
1.256 0.796
Tidak ada Keputusan Pembelian
Y
1.334 0.750
Tidak ada
Tabel 4.34 Uji Multikolinearitas Sub Struktur I
Tabel 4.35 Uji Multikolinearitas Sub Struktur II
perusahaan X3 terhadap keputusan pembelian Y, dengan menggunakan scatterplot:
Dari hasil scatterplot diatas dapat dilihat bahwa tidak ada pola yang jelas serta titik-titik menyebar diatas dan dibawah angka 0 nol pada sumbu Y. Maka
dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi, sehingga model regresi layak dipakai.
4.4.4.2.2 Uji Heteroskadisitas Pada Sub Struktur II
Berikut ini adalah hasil dari uji heteroskadisitas pada sub struktur I, yaitu pengaruh variabel diferensiasi produk X1, citra perusahaan X3, keputusan
pembelian Y terhadap kepuasan pelanggan, dengan menggunakan scatterplot:
Gambar 4.7 Uji Heteroskadisitas Sub Struktur I
Dari hasil scatterplot diatas dapat dilihat bahwa tidak ada pola yang jelas serta titik-titik menyebar diatas dan dibawah angka 0 nol pada sumbu Y. Maka
dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi, sehingga model regresi layak dipakai.
4.4.5 Analisis Korelasi Pearson
Untuk mengetahui hubungan antara diferensiasi produk, personal selling, citra perusahaan dengan keputusan pembelian, maka dapat dicari dengan
menggunakan pendekatan analisis korelasi pearson. Korelasi ini digunakan karena paling sesuai dengan jenis skala penelitian yang digunakan yaitu interval.
Ketentuan untuk melihat tingkat keeratan korelasi digunakan acuan pada Tabel 4.36 dibawah ini:
Gambar 4.8 Uji Heteroskadisitas Sub Struktur II
Tabel 4.36 Pedoman Untuk Memberikan Interpretasi Koefisien Korelasi
Interval Koefisien
Tingkat Keeratan
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 2009:184
4.4.5.1 Analisis Korelasi Secara Parsial 4.4.5.1.1 Korelasi Parsial Antara Diferensiasi Produk Dengan Keputusan
Pembelian
Untuk menghitung korelasi secara parsial antara diferensiasi produk X1 dengan keputusan pembelian Y, apabila personal selling X2 dan citra
perusahaan X3 dianggap konstan, digunakan perhitungan menggunakan software SPSS 18 for windows yaitu sebagai berikut:
Tabel 4.37 Korelasi Parsial Antara Diferensiasi Produk Dengan Keputusan Pembelian
Diferensiasi Produk
Keputusan Pembelian
Diferensiasi Produk Pearson Correlation
1 .425
Sig. 2-tailed .000
N 125
125 Keputusan Pembelian
Pearson Correlation .425
1 Sig. 2-tailed
.000 N
125 125
. Correlation is significant at the 0.01 level 2-tailed.
Berdasarkan hasil dari pengolahan data menggunakan software SPSS 18 for windows, maka didapat nilai korelasi untuk diferensiasi produk dengan
keputusan pembelian adalah 0,425, artinya hubungan variabel diferensiasi produk dengan keputusan pembelian sedang. Korelasi positif menunjukkan bahwa
hubungan antara variabel diferensiasi produk dengan keputusan pembelian searah, artinya jika diferensiasi produk yang dihasilkan naik maka keputusan pembelian
akan naik pula. Dan berdasarkan hasil dari tabel di atas, korelasi tersebut signifikan karena nilai signifikansi 0,05, yaitu 0,000. Maka, dapat disimpulkan
korelasi antara diferensiasi produk dengan keputusan pembelian berhubungan sedang dan signifikan.
4.4.5.1.2 Korelasi Parsial Antara Personal Selling Dengan Keputusan Pembelian
Untuk menghitung korelasi secara parsial antara personal selling X2 dengan keputusan pembelian Y, apabila diferensiasi produk X1 dan citra
perusahaan X3 dianggap konstan, digunakan perhitungan menggunakan software SPSS 18 for windows yaitu sebagai berikut:
Tabel 4.38 Korelasi Parsial Antara Personal Selling Dengan Keputusan Pembelian
Correlations
Personal Selling Keputusan
Pembelian Personal Selling
Pearson Correlation 1
.441 Sig. 2-tailed
.000 N
125 125
Keputusan Pembelian Pearson Correlation
.441 1
Sig. 2-tailed .000
N 125
125 . Correlation is significant at the 0.01 level 2-tailed.
Berdasarkan hasil dari pengolahan data menggunakan software SPSS 18 for windows, maka didapat nilai korelasi untuk personal selling dengan keputusan
pembelian adalah 0,441, artinya hubungan variabel personal selling dengan keputusan pembelian sedang. Korelasi positif menunjukkan bahwa hubungan
antara variabel personal selling dengan keputusan pembelian searah, artinya jika endorser yang dihasilkan naik maka keputusan pembelian akan naik pula. Dan
berdasarkan hasil dari tabel di atas, korelasi tersebut signifikan karena nilai signifikansi 0,05, yaitu 0,000. Maka, dapat disimpulkan korelasi antara personal
selling dengan keputusan pembelian memiliki nilai sedang dan signifikan.
4.4.5.1.3 Korelasi Parsial Antara Citra Perusahaan Dengan Keputusan Pembelian
Untuk menghitung korelasi secara parsial antara citra perusahaan X3 dengan keputusan pembelian Y, apabila diferensiasi produk X1 dan personal
selling X2 dianggap konstan, digunakan perhitungan menggunakan software SPSS 18 for windows yaitu sebagai berikut:
Tabel 4.39 Korelasi Parsial Antara Personal Selling Dengan Keputusan Pembelian
Correlations
Citra Perusahaan
Keputusan Pembelian
Citra Perusahaan Pearson Correlation
1 .399
Sig. 2-tailed .000
N 125
125 Keputusan Pembelian
Pearson Correlation .399
1 Sig. 2-tailed
.000 N
125 125
. Correlation is significant at the 0.01 level 2-tailed.
Berdasarkan hasil dari pengolahan data menggunakan software SPSS 18 for windows, maka didapat nilai korelasi untuk citra perusahaan dengan keputusan
pembelian adalah 0,399, artinya hubungan variabel citra perusahaan dengan keputusan pembelian rendah. Korelasi positif menunjukkan bahwa hubungan
antara variabel citra perusahaan dengan keputusan pembelian searah, artinya jika citra perusahaan yang dihasilkan naik maka keputusan pembelian akan naik pula.
Dan berdasarkan hasil dari tabel di atas, korelasi tersebut signifikan karena nilai signifikansi 0,05, yaitu 0,000. Maka, dapat disimpulkan korelasi antara citra
perusahaan dengan keputusan pembelian berhubungan rendah dan signifikan.
4.4.5.1.4 Analisis Korelasi Secara Simultan
Untuk mengetahui hubungan secara simultan antara diferensiasi produk, personal selling, dan citra perusahaan terhadap keputusan pembelian, digunakan
analisis korelasi berganda. Berikut ini merupakan hasil perhitungan analisis korelasi berganda dengan menggunakan software SPSS 18 for windows:
Tabel 4.40 Analisis Korelasi
Model Summary
Berdasarkan hasil software SPSS 18 for windows diatas, diperoleh nilai koefisien korelasi R sebesar 0,593. Hal ini menunjukkan bahwa secara bersama-
sama terdapat hubungan yang sedang antara variabel diferensiasi produk, personal selling, dan citra perusahaan terhadap keputusan pembelian.
4.4.6 Penghitungan Jalur Pada Sub Struktur I 4.4.6.1 Menghitung Koefisien Jalur
Kategori