Dari tabel 3.4 dapat dicari : JK
reg
=
3 3
2 2
1 1
x y
b x
y b
x y
b ∑
+ ∑
+ ∑
= 0,303044215 x 116,52 + 0,063595894 x 81,8 + 0,368934081 x 50,72 = 35,31071192 + 5,202144101 + 18,71233656
= 59,22519258
Untuk JK
res
dapat dilihat dari tabel 3.3 yaitu
2 ∧
− ∑
Y Y
= 96,85480742, maka nilai F
hit
dapat dicari dengan rumus :
F =
1 −
− k n
JK k
JK
res reg
= 1
3 75
2 96,8548074
3 8
59,2251925 −
− = 14,47179472
Dari tabel distribusi F dengan dk pembilang = 3, dk penyebut = 71, dan α =
0.05, diperoleh F
tab
= 2,74. Karena F
hit
lebih besar daripada F
tab
maka H ditolak dan
H
1
diterima. Hal ini berarti persamaan regresi linier berganda Y atas X
1
, X
2
, X
3
bersifat signifikan atau ini berarti bahwa produk, harga, dan promosi secara bersama– sama mempengaruhi keputusan konsumen dalam membeli Herbalife.
3.4 Mencari Koefisien Korelasi Linier Ganda
Berdasarkan tabel 3.4 dapat dilihat harga
2
y ∑
= 156,08 sedangkan JK
reg
yang telah dihitung adalah 59,25644. Maka selanjutnya dengan rumus R
2
=
2
y JK
reg
∑
. Sehingga didapat koefisien determinasi :
R
2
= 156,08
8 59,2251925
= 0,379454079
Dan untuk koefisien korelasi ganda, kita gunakan : R
=
2
R
= 0,379654
= 0,61599844 Dari hasil perhitungan didapat nilai koefisien determinasi sebesar 0,379 dan
dengan mencari akar dari R
2
, diperoleh koefisien korelasinya sebesar 0,616. Nilai tersebut digunakan untuk mengetahui pengaruh variabel independent terhadap
perubahan variabel dependent. Artinya 61,6 keputusan konsumen dalam membeli produk Herbalife dipengaruhi oleh ketiga faktor yang dianalisis, sedangkan 38,4
sisanya dipengaruhi oleh faktor – faktor lain.
3.5 Koefisien Korelasi 3.5.1 Perhitungan Korelasi antara Variabel Y dengan X
i
1. Koefisien korelasi antara keputusan konsumen Y dengan produk X
1
.
r
yx1
=
{ }
{ }
2 2
2 1
2 1
1 1
Y Y
n X
X n
Y X
Y X
n ∑
− ∑
∑ −
∑ ∑
∑ −
∑
=
{ }
{ }
2 2
987 13145
75 1303
22905 75
987 1303
17264 75
− −
−
= 0,570
2. Koefisien korelasi antara keputusan konsumen Y dengan harga X2
r
yx2
=
{ }
{ }
2 2
2 2
2 2
2 2
Y Y
n X
X n
Y X
Y X
n ∑
− ∑
∑ −
∑ ∑
∑ −
∑
=
{ }
{ }
2 2
987 13145
75 920
11456 75
987 920
12189 75
− −
−
= 0,501
3. Koefisien korelasi antara keputusan konsumen Y dengan promosi X3
r
yx3
=
{ }
{ }
2 2
2 3
2 3
3 3
Y Y
n X
X n
Y X
Y X
n ∑
− ∑
∑ −
∑ ∑
∑ −
∑
=
{ }
{ }
2 2
987 13145
75 683
6293 75
987 683
9039 75
− −
−
= 0,475
3.5.2 Perhitungan Korelasi Antar Variabel Bebas
1. Koefisien korelasi antara produk X
1
dengan harga X
2
.
r
12
=
{ }
{ }
2 2
2 2
2 1
2 1
2 1
2 1
X X
n X
X n
X X
X X
n ∑
− ∑
∑ −
∑ ∑
∑ −
∑
=
{ }
{ }
2 2
920 11456
75 1303
22905 75
920 1303
16152 75
− −
−
= 0,788699717
2. Koefisien korelasi antara produk X
1
dengan promosi X
3
.
r
13
=
{ }
{ }
2 3
2 3
2 1
2 1
3 1
3 1
X X
n X
X n
X X
X X
n ∑
− ∑
∑ −
∑ ∑
∑ −
∑
=
{ }
{ }
2 2
683 6293
75 1303
22905 75
683 1303
11933 75
− −
−
= 0,479031617
3. Koefisien korelasi antara harga X
2
dengan promosi X
3
.
r
23
=
{ }
{ }
2 3
2 3
2 2
2 2
3 2
3 2
X X
n X
X n
X X
X X
n ∑
− ∑
∑ −
∑ ∑
∑ −
∑
=
{ }
{ }
2 2
683 6293
75 920
11456 75
683 920
8432 75
− −
−
= 0,482112596
Dari perhitungan koefisien korelasi baik antara variabel bebas terhadap variabel tak bebas maupun antara sesama variabel bebas diperoleh kesimpulan sebagai
berikut : 1. r
1 y
= 0,570 ; variabel X
1
berkorelasi agak lemah terhadap variabel Y 2. r
2 y
= 0,501 ; variabel X
2
berkorelasi agak lemah terhadap variabel Y 3. r
3 y
= 0,475 ; variabel X
3
berkorelasi agak lemah terhadap variabel Y 4. r
12
= 0,789 ; variabel X
1
berkorelasi cukup kuat terhadap variabel X
2
5. r
13
= 0,479 ; variabel X
1
berkorelasi agak lemah terhadap variabel X
3
6. r
23
= 0,482 ; variabel X
2
berkorelasi agak lemah terhadap variabel X
3
3.6 Pengujian Koefisien Regresi Linier Ganda
∧
Y = 3,755 + 0,303 X
1
+0,064 X
2
0,369 X
3
H : b
i
= 0 dimana i = 1, 2, ...k variabel bebas X
i
tidak berpengaruh terhadap Y H
1
: b
i
≠ 0 dimana i = 1,2, ....k variabel bebas X
i
berpengaruh terhadap Y
Dimana :
Terima H jika t
hitung
t
tabel
Tolak H jika t
hitung
t
tabel
Dari Perhitungan yang sebelumnya didapat harga – harga :
2 123
. y
s = 1,364152217
2 1
x ∑
= 267,5466667
2 2
x ∑
= 170,6666667
2 3
x ∑
= 73,14666667 R
1
= r
12
=
0,788699717
R
2
= r
12
= 0,788699717 R
3
= r
13
=
0,479031617
Maka kekeliruan baku Koefisien b
i
adalah sebagai berikut :
2 2
2 ...
12 .
1
i i
k y
bi
R x
s s
− ∑
=
2 1
2 1
2 123
. 1
1 R x
s s
y b
− ∑
=
= 4
0,62204724 1
7 267,546666
7 1,36415221
− = 0,116148306
2 2
2 2
2 123
. 2
1 R x
s s
y b
− ∑
=
= 4
0,62204724 1
7 170,666666
7 1,36415221
− = 0,145424743
2 3
2 3
2 123
. 3
1 R x
s s
y b
− ∑
=
= 0,22947129
1 7
73,1466666 7
1,36415221 −
= 0,155574972 Sehingga diperoleh distribusi t
i
dengan perhitungan
i i
i
sb b
t =
sebagai berikut :
1 1
1
sb b
t =
= 0,11614830
0,30304421 = 2,609114377
2 2
2
sb b
t =
= 3
0,14542474 4
0,06359589 = 0,437311372
3 3
3
sb b
t =
= 2
0,15557497 1
0,36893408 = 2,371423091
Dari tabel distribusi t dengan dk = 71 dan α = 0.05 diperoleh t
tabel
sebesar 1,67 dan dari hasil perhitungan diatas diperoleh :
1. t
1
= 2,6091 nilai mutlak t
tabel
= 1,67 2.
t
2
= 0,4373 nilai mutlak t
tabel
= 1,67 3.
t
3
= 2,3714 nilai mutlak t
tabel
= 1,67
Sehingga dari ketiga koefisien regresi tersebut variabel X
1
produk dan X
3
promosi memiliki pengaruh yang berarti atau signifikan terhadap Y keputusan konsumen dalam membeli produk Herbalife, sedangkan variabel X
2
harga tidak memiliki pengaruh yang berarti signifikan terhadap Y keputusan konsumen dalam
membeli produk Herbalife pada PT. Herbalife Cabang Aviari Batam.
BAB 4
IMPLEMENTASI SISTEM
4.1 Pengertian Implementasi Sistem
Pengertian implementasi sistem adalah proesedur yang digunakan untuk menyelesaikan desain sistem yang ada dalam desain yang disetujui, menginstal dan
mulai menggunakan program yang dibuat.
Tahapan implementasi sistem merupakan tahapan penerapan hasil desain tertulis ke dalam programming coding. Dalam pengolahan data pada karya tulis ini
penulis menggunakan satu perangkat lunak sebagai implementasi sistem yaitu program SPSS 17,0 For Windows dalam masalah memperoleh hasil perhitungan.
4.2 Pengenalan SPSS
