Tabel 4.11 Reliability Statistics
Cronbachs Alpha
N of Items .898
15
Hasil pengolahan data pada tabel 4.11 dapat dilihat nilai r hitung ≥ r table
yaitu 0,898 ≥ 0,6 berarti data telah reliabel.
4.3 Analisis Statistik
4.3.1 Analisis Regresi Linear Berganda
Analisis regresi linier berganda digunakan dengan maksud meramalkan bagaimana keadaan variabel dependen atau variabel terikat, bila dua atau lebih
variabel independen atau variabel bebas dinaik turunkan nilainya Sugiyono, 2003:210.
Model persamaan yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: Y = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
+ b
4
X
4
+ e Dimana:
Y = Variabel Minat Beli
a = konstanta
b
1
-b
4
= Koefisien Regresi X
1
= Skor dimensi Harga X
2
= Skor dimensi Kualitas Produk X
3
= Skor dimensi Pelayanan X
4
= Skor dimensi Psikologis E
= Standard Error
Universitas Sumatera Utara
Sebelum melakukan analisis regresi beranganda, penulis melakukan pengujian asumsi klasik. Pengujian asumsi klasik dilakukan untuk mendapatkan
hasil penelitian yang BLUE Best Linear Unbiased Estimation atau perkiraan yang efisien dan tidak bias. Kriteria pengujian asumsi klasik yang harus dipenuhi,
yaitu: 1.
Uji Normalitas Uji Normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah residual yang
diteliti berdistribusi normal atau tidak. Distribusi data tidak normal, karena terdapat nilai ekstrem data yang diambil. Ada dua cara yang
dapat digunakan untuk uji normalitas yaitu: a.
Analisis Grafik Normalitas data dapat dilihat melalui penyebaran titik pada sumbu
diagonal dari P-Plot atau dengan melihat histogram dari residualnya.
Dasar pengambilan keputusannya sebagai berikut: Apabila data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah
garis diagonal atau grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi normal maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
Apabila data menyebar jauh dari diagonalnya atau tidak mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogram maka model regresi tidak
memenuhi asumsi normalitas. Hasil dari data analisis Grafik P-Plot Uji normalitas adalah sebagai berikut:
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.12 Hasil Uji Normal P-P Plot Of Regression Standardized Residual.
Sumber: Hasil Pengolahan data primer SPSS 16,00 Juni, 2011.
Pada Gambar 4.12, P-P Plot menunjukkan bahwa titik – titik menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti garis diagonal, maka dapat disimpulkan
bahwa data yang diperoleh berdistribusi normal. b.
Analisis Statistik Pengujian normalitas yang didasarkan pada uji statistic non
parametrik Kolmogorof – Smirnov K–S. Menurut Umar 2008:181 bahwa, apabila pada hasil uji Kolmogorov Smirnov, nilai Asymp.Sig
Universitas Sumatera Utara
2-tailed lebih besar dari 0,05 α =5, tingkat signifikan maka data
berdistribusi normal. Berikut adalah Tabel 4.13 hasil uji Kolmogorov
Smirnov. Tabel 4.13
Hasil Uji Kolmogorov Smirnov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
VAR00005 N
71 Normal Parameters
a
Mean 14.8732
Std. Deviation 1.82780
Most Extreme Differences Absolute
.269 Positive
.269 Negative
-.266 Kolmogorov-Smirnov Z
2.265 Asymp. Sig. 2-tailed
.435
Sumber: Hasil pengolahan data primer SPSS 16,00 Juni, 2011 Menurut Umar 2008:181 bahwa, apabila pada hasil uji
Kolmogorov Smirnov, nilai Asymp. Sig 2-tailed lebih besar dari 0.05 α
=5, tingkat signifikan maka data berdistribusi normal. Pada tabel 4.13 dapat dilihat probabilitas hasil uji Kolmogorov
Smirnov yaitu 0,435 lebih besar dari 0,05, sehingga model regresi yang dapat dilihat adalah berdistribusi normal.
2. Uji Multikolinieritas
Uji ini bertujuan untuk menguji apakah di dalam model regresi linear ditemukan adanya korelasi yang tinggi diantara variabel bebas.
Ada atau tidaknya multikolinieritas antar variabel dapat diketahui dengan melihat nilai dari variance inflation factor VIF dari masing – masing
variabel independent terhadap variabel dependent.
Universitas Sumatera Utara
Pengambilan Keputusannya: VIF
5 maka diduga mempunyai persoalan multikolinieritas VIF 5 maka tidak terdapat multikolonieritas.
Tolerance 0,1 maka diduga mempunyai persoalan multikolinieritas. Tolerance 0,1 maka tidak terdapat multikolinieritas.
Pengujian multikolinieritas dapat dilihat pada tabel 4.14 beriku ini:
Tabel 4.14 Hasil Uji Multikolinieritas
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
Collinearity Statistics B
Std. Error Beta
Tolerance VIF
1 Constant
2.696 .997
2.705 .009
VAR00001 .117
.110 .080
1.060 .293
.750 1.333
VAR00002 .174
.117 .163
1.489 .141
.356 2.808
VAR00003 .133
.132 .122
1.013 .315
.293 3.412
VAR00004 .741
.141 .589
5.255 .000
.341 2.932
a. Dependent Variable: Minat Beli
Sumber : Hasil Pengolahan data primer SPSS 16,00 Juni, 2011 Berdasarkan tabel 4.14 di atas, terlihat untuk semua variabel
indepenen memiliki VIF 5 dan nilai tolerance 0.1. Hal ini dapat disimpulkan bahwa model regresi tersebut tidak terjadi
multikolinieritas. 3.
Uji Heteroskedastisitas Uji ini bertujuan untuk menguji apakah di dalam model regresi
terjadi ketidaksamaan variance dari suatu residual pengamatan
Universitas Sumatera Utara
kepengamatan lain. Ada dua cara yang dapat digunakan untuk mendeteksi gejala Heteroskedastisitas, yaitu:
a Analisis Grafik
Gejala heteroskedastisitas dapat dilihat dengan menggunakan grafik Scatterflot. Apabila data yang terbentuk titik – titik tidak
membentuk suatu pola atau menyebar, maka model regresi tidak terkena heteroskedastisitas.
Berikut adalah gambar Scatterplot untuk uji heteroskedastisitas:
Gambar 4.15 Scatterplot Uji Heteroskedastisitas Sumber: Hasil pengolahan SPSS 16,00 Juni, 2011
Pada Gambar 4.15 terlihat titik – titik menyebar secara acak, tidak membentuk maupun dibawah angka 0 pada sumbu Y. Hal ini berarti tidak terjadi
heteroskedastisitas pada model regresi.
Universitas Sumatera Utara
b. Analisis Statistik
Gejala heteroskedastisitas juga dapat dideteksi melalui uji glejser. Tabel 4.16 berikut ini menunjukkan hasil pengujian
heteroskedastisitas dengan uji Glejser.
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant 2.523
.562 4.485
.000 VAR00001
.144 .062
.263 2.313
.024 VAR00002
-.025 .066
-.063 -.382
.704 VAR00003
.212 .074
.520 2.860
.006 VAR00004
-.444 .080
-.941 -5.587
.368 a. Dependent Variable: absut
Sumber : Hasil pengolahan SPSS 16,00 Juni, 2011 Pada table 4.16 dapat dilihat bahwa semua variabel bebas tidak signifikan
dengan variabel terikat. Hal ini ditunjukkan oleh nilai signifikan dari masing – masing variabel bebas lebih besar dari tingkat signifikansi
α sig 0,05. Hal ini dapat disimpulkan bahwa data bebas dari heteroskedastisitas.
Berdasarkan hasil pengujian asumsi klasik di atas, ternyata data telah lulus uji asumsi klasik, sehingga data siap untuk di regresi linear berganda.
Universitas Sumatera Utara
Hasil dari analisis regresi linear berganda dapat dilihat pada tabel 4.17 Analisis regresi linier berganda dalam penelitian ini menggunakan bantuan
software SPSS 16,00 for Windows.
Tabel 4.17 Analisis Regresi Linier Berganda
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
2.696 .997
2.705 .009
Harga .117
.110 .080
1.060 .293
Kualitas .174
.117 .163
1.489 .141
Pelayanan .133
.132 .122
1.013 .315
Psikologis .741
.141 .589
5.255 .000
Sumber : Data primer diolah dengan SPSS 16.00 for Windows Juni, 2011
Hasil pengolahan data pada Tabel 4.17 kolom Unstandardized Coefficients bagian B diperoleh persamaan regresi linier berganda sebagai berikut:
Y = 2,696 + 0,117 X1 + 0,174 X2 + 0,133 X3 + 0,741 X4
Persamaan regresi tersebut dapat digambarkan sebagai berikut: a.
Konstanta a = 2,696. Ini menunjukkan bahwa jika tidak ada
pengaruh variabel independent yaitu X1, X2, X3, X4 berupa harga, kualitas, pelayanan dan psikologis maka minat beli konsumen akan
tetap ada sebesar 26,96 . b.
Koefisien X
1
b
1
= 0,117. Ini menunjukkan bahwa variabel harga X
1
berpengaruh positif terhadap minat beli konsumen di pabrik tempe H.M Yasin Medan.
Universitas Sumatera Utara
c. Koefisien X
2
b
2
= 0,174. Ini menunjukkan bahwa variabel kualitas
X
2
berpengaruh positif terhadap minat beli konsumen di pabrik tempe H.M Yasin Medan, artinya setiap terjadi peningkatan kualitas sebesar 1
satuan maka pengaruh minat beli konsumen di pabrik tempe H.M Yasin Medan akan meningkat sebesar 0,17 satuan.
d. Koefisien X
3
b
3
= 0,133. Ini menunjukkan bahwa variabel pelayanan
X
3
berpengaruh positif terhadap minat beli konsumen di pabrik tempe H.M Yasin Medan, artinya setiap terjadi peningkatan pelayanan sebesar
1 satuan maka pengaruh minat beli konsumen di pabrik tempe H.M Yasin Medan akan meningkat sebesar 0,133 satuan.
e. Koefisien X
4
b
4
= 0,741. Ini menunjukkan bahwa variabel psikologis
X
4
berpengaruh positif terhadap minat beli konsumen di pabrik tempe H.M Yasin Medan, artinya setiap terjadi peningkatan psikologis sebesar
1 satuan maka pengaruh minat beli konsumen di pabrik tempe H.M Yasin Medan akan meningkat sebesar 0,741 satuan.
4.3.2 Uji secara serempak simultan Uji F
Uji-F menunjukkan apakah semua variabel bebas X yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel terikat
Y. Model Hipotesis yang digunakan dalam penelitian ini adalah: H
: b
1
= b
2
= b
3
= b
4
= 0 Artinya secara serentak tidak terdapat pengaruh positif dan signifikan dari variabel bebas X
1
, X
2
, X
3
, X
4
terhadap variabel terikat Y.
Universitas Sumatera Utara
H : b
1
≠ b
2
≠ b
3
≠ b
4
= 0 Artinya secara serentak terdapat pengaruh yang positif dan signifikan dari variabel bebas X
1
, X
2
, X
3,
X
4
terhadap variabel terikat Y. Nilai F
hitung
akan dibandingkan dengan F
tabel
. Kriteria pengambilan keputusan Ho diterima jika F
hitung
F
tabel
pada α = 5 Ha diterima jika F
hitung
F
tabel
pada α = 5
Tabel 4.18 Hasil uji F
ANOVAb
Model Sum of
Squares df
Mean Square F
Sig. 1
Regression 167.762
4 41.941
41.879 .000
a
Residual 66.097
66 1.001
Total 233.859
70 a.Predictors: Constant, psikologis, harga, kualitas, pelayanan
b.Dependent Variable: minat beli Sumber : Data primer diolah dengan SPSS 16.00 for Windows Juni, 2011
Tabel 4.18 memperlihatkan nilai F
hitung
adalah 41,879 dengan tingkat signifikansi 0,000. nilai F tabel dicari pada tabel F dengan df1 = 4 dan df2 = 66
sehingga diperoleh nilai F sebesar 3,35 pada α = 0,05. Berdasarkan kriteria uji hipotesis jika F hitung F tabel maka Ho ditolak dan Ha diterima dan tingkat
signifikansi 0,000 0,05, sehingga dapat disimpulkan bahwa pengaruh variabel independen yaitu harga, kualitas, pelayanan dan psikologis secara bersama-sama
berpengaruh positif dan signifikan terhadap variabel terikat minat beli.
4.3.3 Uji t Uji Parsial
Uji t digunakan untuk menentukan seberapa besar pengaruh variabel bebas secara parsial terhadap variabel terikat.
Universitas Sumatera Utara
Uji t dilakukan untuk menguji secara parsial apakah variabel bebas yang terdiri dari variabel harga X
1
, kualitas X
2
, pelayanan X
3
dan psikologis X4mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap minat beli konsumen di
pabrik tempe H.M Yasin Medan. Kriteria pengujiannya sebagai berikut:
Ho : bi = 0, artinya variabel bebas X
1
, X
2
, X
3
, X
4
secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel terikat Y.
Ho : bi ≠ 0,
artinya variabel bebas X
1
, X
2
, X
3
, X
4
secara parsial berpengaruh signifikan terhadap variabel terikat Y.
Kriteria pengambilan keputusan : Ho diterima jika t
hitung
t
tabel
pada α = 5 Ho ditolak jika t
hitung
t
tabel
pada α = 5
Tabel 4.19 Uji regresi secara parsial Uji t
Coefficientsa
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
2.696 .997
2.705 .009
Harga .117
.110 .080
1.060 .293
Kualitas .174
.117 .163
1.489 .141
Pelayanan .133
.132 .122
1.013 .315
Psikologis .741
.141 .589
5.255 .000
a Dependent Variable: minatbeli Sumber : Data primer diolah dengan SPSS 16.00 for Windows Juni, 2011
Universitas Sumatera Utara
Kesimpulan yang diperoleh berdasarkan hasil pengolahan data pada tabel 4.19 adalah sebagai berikut :
1. Variabel harga X
1
berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap minat beli konsumen Pabrik tempe H.M Yasin Medan Y, hal ini terlihat
dari nilai signifikan 0,293 lebih besar dari 0,05 dan nilai t
hitung
1
,
060 t
tabel
1,9. Signifikannya harga yang sangat kecil disebabkan kurang konsistennya harga dengan strategi yang dijalankan di Pabrik tempe H.M
Yasin Medan. Karena harga dapat dilihat dari penetapan harga di Pabrik tempe H.M Yasin untuk tingkat konsumen yang dituju. Harga yang
ditawarkan di Pabrik tempe H.M Yasin Medan seharusnya lebih murah dibandingkan dengan Pabrik tempe lain yang menjual jenis produk yang
sama yaitu tempe. 2.
Variabel kualitas X
2
berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap minat beli konsumen di Pabrik tempe H.M Yasin Medan Y, hal ini
terlihat dari nilai signifikan 0,141 lebih besar dari 0.05 dan nilai t
hitung
1,489 t
tabel
1,9, artinya walaupun ditingkatkan variabel kualitas sebesar satu satuan maka minat beli konsumen tidak akan meningkat
sebesar 0.174. 3.
Variabel pelayanan X
3
berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap minat beli konsumen di Pabrik tempe H.M Yasin Medan Y,
hal ini terlihat dari nilai signifikan hal ini terlihat dari nilai signifikan 0.001 lebih kecil dari 0.05 dan nilai t
hitung
1,013 t
tabel
1,9, artinya jika ditingkatkan variabel pelayanan bagi konsumen sebesar satu satuan maka
Universitas Sumatera Utara
minat beli konsumen Y akan meningkat sebesar 0.133. Variabel pelayanan berpengaruh positif dan signifikan terhadap minat beli
konsumen di Pabrik tempe H.M Yasin Medan disebabkan oleh pelayanan yang diberikan di Pabrik tempe H.M Yasin Medan sangat baik karyawan
memiliki daya tanggap yang baik, karyawan selalu siap sedia, dan sikap karyawan yang ramah.
4. Variabel psikologis X
4
berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap minat beli konsumen di Pabrik tempe H.M Yasin Medan Y, hal
ini terlihat dari nilai signifikan hal ini terlihat dari nilai signifikan 0.000 lebih kecil dari 0.05 dan nilai t
hitung
5,255 t
tabel
1,9, artinya jika ditingkatkan variabel psikologis bagi konsumen sebesar satu satuan maka
minat beli konsumen Y akan meningkat sebesar 0,741.Variabel psikologis berpengaruh positif dan signifikan terhadap minat beli
konsumen di Pabrik tempe H.M Yasin karena mereka beranggapan bahwa di Pabrik tempe H.M Yasin dapat menimbulkan keinginan pelanggan
akan kebutuhan dapat terpenuhi.
4.4.4 Pengujian Koefisien Determinasi R
2
Koefisien determinasi mengukur seberapa besar pengaruh variabel
independent terhadap variabel dependent. Determinan R
2
mendekati 1 berarti pengaruh variabel independent yaitu variabel harga, kualitas, pelayanan, dan
psikologis terhadap variabel terikat yaitu minat beli adalah besar. R Square atau determinan R
2
mendekati nol berarti pengaruh variabel independent, yaitu
Universitas Sumatera Utara
variabel harga, kualitas, pelayanan, dan psikologis terhadap variabel terikat yaitu minat beli adalah kecil. Nilai determinan dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 4.20 Pengujian Godness of Fit
Model Summary
b
a.Predictors: Constant, psikologis, harga, kualitas, pelayanan b. Dependent Variable: Minatbeli
Sumber : Data primer diolah dengan SPSS 16.00 for Windows Juni, 2011
Kesimpulan yang diperoleh berdasarkan hasil pengolahan data pada tabel 4.20 adalah:
a. R = 0,847 berarti hubungan antara harga, kualitas, pelayanan,dan psikologis
terhadap minat beli konsumen sebesar 84,7 . Artinya hubungan antar variabel erat.
b. R
square sebesar 0,717 berarti 71,7 pembentukan konsumen dapat dijelaskan oleh harga, kualitas, pelayanan dan psikologis. Sedangkan sisanya 28,3
dapat dijelaskan oleh faktor lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini.
4.4.5. Pembahasan
a. Uji F Uji Serentak
