4.4.2 Analisis Korelasi Berganda
Untuk mengetahui derajat atau kekuatan hubungan secara bersama-sama antara penerapan harga dan kualitas produk terhadap keputusan pembelian
konsumen digunakan analisis korelasi berganda r. Adapun rumus statistiknya yaitu sebagai berikut :
Sugiono 2005 : 149
Dimana : r
yz
= Korelasi Koefisien Berganda JK
regresi
= Jumlah Kuadrat Regresi JK
total
= Jumlah Kuadrat Total Dengan ketentuan sebagai berikut :
r
yz
= -1 artinya terdapat hubungan linier negatif antara variabel X dan Y. r
yz
= 0 artinya tidak terdapat hubungan linier antara variabel X dan Y. r
yz
= 1 artinya terdapat hubungan linier positif antara variabel dan Y. JK
regresi
r
yz
= JK
total
Ketentuan untuk melihat tingkat keeratan korelasi digunakan acuan pada tabel dibawah ini :
Tabel 4.31 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
Berdasarkan hasil perhitungan dengan menggunakan SPSS 17.0 maka persamaan hubungan korelasi berganda disajika seperti di bawah ini
Tabel 4.32 ANOVA
ANOVA
b
Model Sum of Squares
df Mean Square
F Sig.
1 Regression
39.391 2
19.695 2.969
.057
a
Residual 524.142
79 6.635
Total 563.532
81 a. Predictors: Constant, promosi penjualan, display toko
b. Dependent Variable: keputusan pembelian
Sumber: Hasil Output SPSS 17.0
12
3
444444444 12
3
444444444
Tabel 4.33 Analisis Korelasi Berganda
Model Summary
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate 1
.264
a
.070 .046
2.57579 a. Predictors: Constant, promosi penjualan, display toko
Sumber: Hasil Output SPSS 17.
Berdasarkan tabel diatas diperoleh nilai koefisien korelasi R sebesar 0,264Koefisien korelasi tersebut bertanda positif, yang berarti terdapat hubungan
yang kuat antara display toko X1, dan promosi penjualan X2 dengan Keputusan Pembelian Y.
4.3.1.3 Koefisien Determinasi
Besarnya pengaruh Display toko X1, dan Promosi Penjualan X2 terhadap Keputusan Pembelian Y dapat ditunjukkan oleh koefisien determinasi
dengan rumus sebagai berikut :
100
2
× = R
KD
= 0,264² x 100 = 6,96
Artinya, variabel-variabel display toko X1, dan promosi penjualan X2 memberikan pengaruh sebesar 6,96 terhadap Keputusan Pembelian Y.
Sedangkan sisanya sebesar 93,04 terhadap Keputusan Pembelian Y dapat diterangkan oleh variabel lainnya yang tidak diteliti oleh penulis.
Secara parsial, masing-masing variabel bebas memiliki pengaruh terhadap Keputusan Pembelian Y Pengaruh secara parsial tersebut ditunjukkan melalui
tabel di bawah ini.
Tabel 4.34 Besarnya Korelasi Parsial dan Pengaruh Secara Parsial
Model Standardized
Coefficients Beta
Correlations Zero-order
Besarnya Pengaruh
Secara Parsial
Besarnya Pengaruh
Secara Parsial
X1 0,827
0,245 0,142
14,2 X2
-0,590 0,225
-0,102 -10,2
Total pengaruh 0,04
4
Sumber : output spss17.0
Berdasarkan tabel di atas diperoleh hasil sebagai berikut : 1.
Display Toko X1 secara parsial memberikan pengaruh sebesar 14,2 terhadap terhadap Keputusan Pembelian Y.
2. Promosi penjualan X2 secara parsial memberikan pengaruh sebesar -10,2
terhadap terhadap Keputusan Pembelian Y.
4.4.4 Pengujian Hipotesis 1.
Kategori