Analisis Data

B. Analisis Data

1. Pengujian Instrumen Penelitian

a. Hasil Uji Validitas Sebelum ke uji validitas, variabel yang digunakan harus di uji dengan Bartlett’s test. Test ini digunakan untuk mendapatkan nilai KMO Measure Of Sampling Adequacy (MSA) sehingga dapat diketahui bahwa atribut dapat diproses lebih lanjut ataupun tidak.

Tabel IV.6 Bartlett’s Test

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.

.665 Bartlett's Test of

494.737 Sphericity

Approx. Chi-Square

Sumber : Data Primer telah Diolah 2010

Pada Tabel IV.6, KMO dan Barlett’s Test, terlihat angka KMO Measure of Sampling Adequacy adalah 0,665. Oleh karena angka MSA di atas 0,5, maka kumpulan variabel tersebut dapat diproses lebih lanjut. Kesimpulan yang sama dapat dilihat pula pada angka KMO dan Bartlett’s Test (yang ditampakkan dengan angka Chi-Square) sebesar 494,737 signifikansi 0,000.

Adapun uji validitas penelitian ini menggunakan Validitas konstruk (construct validity). Validitas konstruk menunjukkan seberapa baik hasil-hasil yang diperoleh dari penggunaan suatu pengukur sesuai dengan teori-teori yang digunakan untuk mendefinisikan suatu konstruk. Uji validitas item dilakukan dengan menggunakan uji confirmatory factor analysis (CFA), Adapun uji validitas penelitian ini menggunakan Validitas konstruk (construct validity). Validitas konstruk menunjukkan seberapa baik hasil-hasil yang diperoleh dari penggunaan suatu pengukur sesuai dengan teori-teori yang digunakan untuk mendefinisikan suatu konstruk. Uji validitas item dilakukan dengan menggunakan uji confirmatory factor analysis (CFA),

Tabel IV.7 Hasil Uji Validitas

Component

Pertanyaan 1 2 3 4 5 6

H1 0,706 H2 0,699 H3 0,819

BD1 0,710 BD2

D1 0,839 D2 0,635 D3 0,744

KP1 0,662 KP2

0,868 KP3

Sumber : Data Primer telah diolah 2010

Component matrix hasil proses rotasi memperlihatkan distribusi variabel yang lebih jelas dan nyata. Terlihat bahwa faktor loading masing-masing pertanyaan di atas 0,4. Namun untuk mengetahui kekuatan instrumen dalam membentuk faktor dapat dilihat dari hasil rotasi. Hasil rotasi dapat diperlihat pada keterangan berikut ini :

A. Faktor pertama terdiri atas KP1, KP2, KP3. Berdasarkan hasil analisis tersebut faktor tersebut lebih kuat dalam membentuk variabel kepuasan konsumen (Y) karena dari 3 butir pertanyaan, semuanya mengelompok A. Faktor pertama terdiri atas KP1, KP2, KP3. Berdasarkan hasil analisis tersebut faktor tersebut lebih kuat dalam membentuk variabel kepuasan konsumen (Y) karena dari 3 butir pertanyaan, semuanya mengelompok

B. Faktor kedua terdiri atas PL1, PL2, dan PL3. Berdasarkan hasil analisis tersebut faktor tersebut lebih kuat dalam membentuk variabel pelayanan (X4) karena dari 3 butir pertanyaan, semuanya mengelompok dalam satu faktor. Hal ini berarti faktor kedua dapat digunakan untuk mengukur pelayanan yang dibentuk dari 3 butir pertanyaan yang valid.

C. Faktor ketiga terdiri atas D1, D2, dan D3. Berdasarkan hasil analisis tersebut faktor tersebut lebih kuat dalam membentuk variabel desain toko (X5) karena dari 3 butir pertanyaan, semuanya mengelompok dalam satu faktor. Hal ini berarti faktor ketiga dapat digunakan untuk mengukur desain toko yang dibentuk dari 3 butir pertanyaan yang valid.

D. Faktor keempat terdiri atas H1, H2, dan H3. Berdasarkan hasil analisis tersebut faktor tersebut lebih kuat dalam membentuk variabel harga (X1) karena dari 3 butir pertanyaan, semuanya mengelompok dalam satu faktor. Hal ini berarti faktor keempat dapat digunakan untuk mengukur harga yang dibentuk dari 3 butir pertanyaan yang valid.

E. Faktor kelima terdiri atas BD1, BD2, dan BD3. Berdasarkan hasil analisis tersebut faktor tersebut lebih kuat dalam membentuk variabel barang dagangan (X2) karena dari 3 butir pertanyaan, semuanya mengelompok dalam satu faktor. Hal ini berarti faktor kelima dapat digunakan untuk E. Faktor kelima terdiri atas BD1, BD2, dan BD3. Berdasarkan hasil analisis tersebut faktor tersebut lebih kuat dalam membentuk variabel barang dagangan (X2) karena dari 3 butir pertanyaan, semuanya mengelompok dalam satu faktor. Hal ini berarti faktor kelima dapat digunakan untuk

F. Faktor keenam terdiri atas L1, L2, dan L3. Berdasarkan hasil analisis tersebut faktor tersebut lebih kuat dalam membentuk variabel lokasi (X3) karena dari 3 butir pertanyaan, semuanya mengelompok dalam satu faktor. Hal ini berarti faktor keenam dapat digunakan untuk mengukur variabel lokasi yang dibentuk dari 3 butir pertanyaan yang valid.

b. Hasil Uji Reliabilitas Peneliti melakukan uji reliabilitas dengan cara Cronbach’s Alpha dari masing- masing instrumen dalam suatu variabel. Hasil pengujian dari suatu instrumen dikatakan reliabel (handal) apabila hasil pengujian menghasilkan Cronbach’s Alpha (r alpha ) di atas (0,60), maka instrumen tersebut reliabel (Nunnally dalam Imam Ghozali, 2000: 177). Hasil Uji reliabilitas dari masing-masing instrumen dalam varibel penelitian sebagai berikut:

Tabel IV.8 Hasil Uji Reliabilitas

Variabel

Cronbach’s

Reliabel Barang daganagan

Reliabel Lokasi

Reliabel Pelayanan

Reliabel Desain toko

Reliabel Kepuasan konsumen

Sumber : Data Primer telah diolah 2010

Semua variabel dalam penelitian mempunyai Cronbach’s Alpha lebih dari 0,6, sehingga dapat dikatakan bahwa semua variabel yaitu harga, barang dagangan, lokasi, pelayanan, desain toko dan kepuasan konsumen adalah reliabel.

2. Uji Asumsi Klasik

a. Uji Normalitas Uji normalitas menggunakan metode Kolmogorov-Smirnov. Cara menguji normalitas yaitu dengan membandingkan probabilitas (p) yang diperoleh dengan taraf signifikansi ( ) 0,05. Apabila nilai p >  maka terdistribusi

normal atau sebaliknya (Singgih, 2000: 179). Hasil uji normalitas masing- masing model dengan program SPSS 10.0 diperoleh nilai probabilitas di atas 0,05, hal ini menunjukkan bahwa data berdistribusi secara normal ( p > 0,05). Secara rinci hasil uji normalitas dapat dilihat pada Tabel IV.9 di bawah ini.

Tabel IV.9 Hasil Uji Normalitas

Variabel

Kesimpulan Residual

Z hitung

Sumber : Data Primer telah diolah 2010

b. Uji Multikolinieritas Multikolinearitas merupakan pengujian apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen, jika terjadi korelasi maka terdapat problem multikolinearitas. Model regresi yang baik tidak terjadi korelasi diantara variabel. Untuk menguji adanya multikolinearitas yaitu dengan melihat pada Tolerance Value atau Variance Inflation Factor (VIF). Pedoman b. Uji Multikolinieritas Multikolinearitas merupakan pengujian apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen, jika terjadi korelasi maka terdapat problem multikolinearitas. Model regresi yang baik tidak terjadi korelasi diantara variabel. Untuk menguji adanya multikolinearitas yaitu dengan melihat pada Tolerance Value atau Variance Inflation Factor (VIF). Pedoman

Tabel IV.10 Hasil Uji Multikolinearitas

Kesimpulan Harga

Bebas Multikolinearitas Barang dagangan

Bebas Multikolinearitas Lokasi

Bebas Multikolinearitas Pelayanan

Bebas Multikolinearitas Desain toko

Bebas Multikolinearitas Sumber : Data Primer telah diolah 2010

Pada Tabel IV.10 diketahui bahwa nilai VIF masing-masing variabel kurang dari 10 dan mempunyai nilai tolerance mendekati lebih besar dari 0,1, hal ini menunjukkan bahwa variabel independen pada model tersebut bebas dari masalah multikolinearitas.

c. Uji Heterokedastisitas Heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain, jika tetap maka disebut homokedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah homokedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Untuk menguji ada tidaknya heteroskedastisitas di dalam penelitian ini menggunakan uji White yaitu dengan cara meregresikan nilai kuadrat residual terhadap variabel independen. Ada tidaknya heteroskedastisitas diketahui dengan melihat

2 2 signifikansinya terhadap derajat kepercayaan 5%. Jika nilai Obs R 2 (c <c (Chi Square)) tabel maka tidak terjadi heteroskedastisitas. Hasil pengujian

heteroskedastisitas diperoleh nilai c 2 sebesar 23,496 dengan probabilitas sebesar 0,265, sedangkan nilai c 2 tabel pada df : 21 sebesar 32,67, berarti

dapat disimpulkan tidak terjadi heteroskedastisitas dalam model.

d. Autokorelasi Auto korelasi menggambarkan adanya korelasi berurutan antara unsur-unsur variabel gangguan (disturbance term) dalam suatu rangkaian data runtun waktu (time series). Salah satu metode untuk menguji autokorelasi adalah metode Durbin Watson dengan ketentuan:

1) angka D-W dibawah -2 berarti ada autokorelasi positif

2) angka D-W diantara -2 sampai dengan +2 tidak ada autokorelasi

3) angka D-W di atas +2 berarti ada autokorelasi negative

Tabel IV.11 Hasil Uji Autokorelasi

Parameter

Kesimpulan Nilai

Bebas autokorelasi

Sumber : Data Primer telah diolah, 2010

Hasil analisis autokorelasi diperoleh nilai DW sebesar 1,647, karena angka D- W diantara -2 sampai dengan +2 maka dapat disimpulkan tidak ada autokorelasi.

Berdasarkan uji asumsi klasik (normalitas, autokorelasi, multikolinieritas, heteroskedastisitas ) diperoleh bahwa dalam model yang digunakan sudah tidak terjadi penyimpangan asumsi klasik, artinya model regresi pada penelitian dapat digunakan sebagai dasar analisis.

3. Uji Hipotesis

a. Analisis Regresi Berganda Analisis regresi linier berganda ini digunakan untuk mengetahui pengaruh variabel karakteristik anggaran terhadap variabel kepuasan konsumen dengan pendapatan sebagai variabel moderasi. Dalam penelitian

ini terdapat delapan variabel independen yaitu harga (X 1 ), barang dagangan (X 2 ), lokasi (X 3 ), pelayanan (X 4 ), desain toko (X 5 ). Variabel dependen dalam penelitian ini, yaitu kepuasan konsumen (Y). Berikut hasil uji regresi dengan menggunakan bantuan program SPSS.

Tabel IV.12 Hasil Analisis Regresi

t hitung Prob

2,909 0,005 Barang dagangan

2,738 0,007 Desain toko

2,069 0,041 Sumber : Data Primer telah diolah 2010

Berdasarkan hasil regresi tersebut sebagaimana seperti pada Tabel

IV.11 diperoleh persamaan sebagaimana regresi linier sebagai berikut:

Y = -2,232 + 0,294X 1 + 0,131X 2 + 0,262X 3 + 0,312X 4 + 0,246X 5

Hasil persamaan regresi linier tersebut dapat diinterpretasikan sebagai berikut:

a = -2,232. Nilai konstanta bernilai negatif, artinya bahwa apabila harga (X 1 ), barang dagangan (X 2 ), lokasi (X 3 ), pelayanan (X 4 ), desain toko (X 5 ) tidak ada, maka kepuasan konsumen akan turun karena konsumen tidak akan melakukan pembelian dan merekomendasikan orang lain untuk melakukan pembelian di toko tersebut.

b 1 = 0,294. Harga (X1) berpengaruh positif terhadap kepuasan konsumen. Artinya jika harga yang ditawarkan semakin murah dan terjangkau maka kepuasan konsumen akan meningkat, dengan asumsi barang dagangan (X2), lokasi (X3), pelayanan (X4) dan desain toko (X5) tidak ada perubahan.

b 2 = 0,131. Barang dagangan (X2) berpengaruh positif terhadap kepuasan konsumen. Artinya jika pilihan jenis barang semakin banyak maka kepuasan konsumen akan meningkat, dengan asumsi harga (X1), lokasi (X3), pelayanan (X4) dan desain toko (X5) tidak ada perubahan.

b 3 = 0,262. Lokasi (X3) berpengaruh positif terhadap kepuasan konsumen. Artinya jika lokasi semakin strategis maka kepuasan konsumen akan meningkat, dengan asumsi harga (X1), barang dagangan (X2), pelayanan (X4) dan desain toko (X5) tidak ada perubahan.

b 4 = 0,312. Pelayanan (X4) berpengaruh positif terhadap kepuasan konsumen. Artinya jika pelayanan semakin baik maka kepuasan konsumen akan b 4 = 0,312. Pelayanan (X4) berpengaruh positif terhadap kepuasan konsumen. Artinya jika pelayanan semakin baik maka kepuasan konsumen akan

b 5 = 0,246. Desain took (X5) berpengaruh positif terhadap kepuasan konsumen. Artinya jika desain tokok semakin baik dan menarik maka kepuasan konsumen akan meningkat, dengan asumsi harga (X1), barang dagangan (X2), lokasi (X3) dan pelayanan (X4) tidak ada perubahan.

b. Koefisien Determinasi Koefisien determinasi digunakan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. Berdasarkan hasil uji regresi diketahui bahwa nilai R Square sebesar 0,300, sehingga dapat

diinterpretasikan bahwa variabel harga (X 1 ), barang dagangan (X 2 ), lokasi (X 3 ), pelayanan (X 4 ), desain toko (X 5 ) berpengaruh terhadap kepuasan konsumen sebesar 30%. Sedangkan sisanya sebesar 70% kepuasan konsumen dipengaruhi oleh variabel lain.

Tabel IV.13 Hasil Uji Koefisien determinasi

Model Summary

Std. Error of Model

Adjusted

R Square

R Square

the Estimate

1.50 a. Predictors: (Constant), Desain Toko, Pelayanan, Harga, Barang dagangan, Lokasi

1 .547 a .300

Sumber : Data Primer telah diolah 2010 Sumber : Data Primer telah diolah 2010

signifikan antara harga (X 1 ), barang dagangan (X 2 ), lokasi (X 3 ), pelayanan (X 4 ), desain toko (X 5 ) secara bersama-sama terhadap kepuasan konsumen.

Tabel IV.14 Hasil Uji F

ANOVA b

Sum of

Model

F Sig. 1 Regression

Squares

df Mean Square

8.040 .000 a Residual

a. Predictors: (Constant), Desain Toko, Pelayanan, Harga, Barang dagangan, Lokasi b. Dependent Variable: Kepuasan

Sumber : Data Primer telah diolah 2010

d. Hasil Uji t Analisis uji t digunakan untuk menguji pengaruh masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen secara parsial. Berdasarkan hasil analisis data diperoleh nilai t sebagai berikut:

Tabel IV.15 Hasil Uji t

t tabel Kesimpulan Harga

Variabel

t hitung Signifikansi

1,960 Ho ditolak Barang dagangan

1,960 Ho diterima Lokasi

1,960 Ho ditolak Pelayanan

1,960 Ho ditolak

Desain toko 2,069

1,960 Ho ditolak

Sumber : Data Primer telah Diolah 2010

Berdasarkan hasil uji t pada Tabel IV.15 di atas dapat disimpulkan sebagai berikut:

1) Hasil uji t menunjukkan bahwa t hitung untuk variabel harga (X 1 ) lebih besar dari nilai t tabel (2,909 >1,960), dan nilai signifikansi 0,005 pada taraf

signifikansi 5% dimana 0,005 < 0,05 maka Ho ditolak, berarti dapat disimpulkan terdapat pengaruh yang signifikan antara harga terhadap kepuasan konsumen.

2) Hasil uji t menunjukkan bahwa t hitung untuk variabel barang dagangan (X 2 ) lebih kecil dari nilai t tabel (1,188 < 1,960), dan nilai signifikansi 0,238 pada taraf signifikansi 5% dimana 0,238 > 0,05 maka Ho diterima, berarti dapat disimpulkan barang dagangan tidak berpengaruh signifikan terhadap kepuasan konsumen. Pada penelitian ini ditemukan bahwa konsumen tetap akan merasa puas dengan barang dagangan yang dijual oleh Minimarket Novita walaupun pilihan barang dari satu merk tertentu terbatas. Misalnya untuk merk mie sedap yang memiliki beberapa macam rasa seperti ayam bawang, rasa soto, kari ayam, dan mie sedap goreng di minimarket Novita hanya menjual 2) Hasil uji t menunjukkan bahwa t hitung untuk variabel barang dagangan (X 2 ) lebih kecil dari nilai t tabel (1,188 < 1,960), dan nilai signifikansi 0,238 pada taraf signifikansi 5% dimana 0,238 > 0,05 maka Ho diterima, berarti dapat disimpulkan barang dagangan tidak berpengaruh signifikan terhadap kepuasan konsumen. Pada penelitian ini ditemukan bahwa konsumen tetap akan merasa puas dengan barang dagangan yang dijual oleh Minimarket Novita walaupun pilihan barang dari satu merk tertentu terbatas. Misalnya untuk merk mie sedap yang memiliki beberapa macam rasa seperti ayam bawang, rasa soto, kari ayam, dan mie sedap goreng di minimarket Novita hanya menjual

3) Hasil uji t menunjukkan bahwa t hitung untuk variabel lokasi (X 3 ) lebih besar dari nilai t tabel (2,215 > 1,960), dan nilai signifikansi 0,029 pada taraf signifikansi 5% dimana 0,029 < 0,05 maka Ho ditolak, berarti dapat disimpulkan terdapat pengaruh yang signifikan antara lokasi terhadap kepuasan konsumen.

4) Hasil uji t menunjukkan bahwa t hitung untuk variabel pelayanan (X 4 ) lebih besar dari nilai t tabel (2,738 > 1,960), dan nilai signifikansi 0,007 pada taraf signifikansi 5% dimana 0,007 < 0,05 maka Ho ditolak, berarti dapat disimpulkan pelayanan berpengaruh signifikan terhadap kepuasan konsumen.

5) Hasil uji t menunjukkan bahwa t hitung untuk variabel desain toko (X 5 ) lebih besar dari nilai t tabel (2,069 > 1,960), dan nilai signifikansi 0,041 pada taraf signifikansi 5% dimana 0,041 < 0,05 maka Ho ditolak, berarti dapat disimpulkan variabel desain toko berpengaruh signifikan terhadap kepuasan konsumen.