40 b.
Wawancara Wawancara merupakan metode yang di gunakan untuk
memperoleh informasi secara langsung, mendalam, tidak terstruktur, dan individual Malhotra dalam Istijanto 2009:49.
2. Data Sekunder
Data sekunder merupakan data yang diperoleh dari luar objek yang diteliti, akan tetapi memiliki hubungan dengan data yang telah
dikumpulkan baik secara langsung maupun secara tidak langsung. Data sekunder digunakan oleh peneliti untuk memberikan gambaran tambahan,
gambaran pelengkap ataupun untuk diproses lebih lanjut. Data sekunder merupakan sumber data penelitian yang diperoleh
penelitian secara tidak langsung melalui media perantara diperoleh dan dicatat oleh pihak lain. Data sekunder umumnya berupa bukti, catatan
atau laporan historis yang telah tersusun dalam arsip data dokumenter yang dipublikasikan dan yang tidak dipublikasikan. Data skunder dapat
diperoleh dari buku-buku, jurnal, internet, dan sumber bacaan lainnya yang berhubungan dengan topik yang sedang diteliti.
D. Metode Analisis Data
Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan riset kausal. Riset kausal merupakan riset yang memiliki tujuan
utama membuktikan hubungan sebab akibat atau hubungan mempengaruhi dan dipengaruhi dari variabel-variabel yang diteliti Istijanto, 2009:31.
41 Pengukuran yang dilakukan dalam penelitian ini menggunakan skala
Likert. Skala ini meminta responden untuk menunjukkan tingkat persetujuan atau ketidak setujuannya terhadap serangkai pernyataan tentang suatu obyek.
Skala Likert banyak digunakan dalam riset-riset pemasaran yang menggunakan metode survei dan dapat dikategorikan sebagai skala interval
Istijanto, 2009:90
Tabel 3.1 Skala Likert
Sangat setuju Setuju
Ragu Tidak
Setuju Sangat Tidak
Setuju 5
4 3
2 1
1. Uji Validitas dan Reliabilitas
a. Uji Validitas
Suatu alat ukur dikatakan valid apabila dapat menjawab secara cermat tentang variabel yang diukur. Suatu kuesioner dikatakan valid
jika pertanyaan pada kuesioner mampu untuk mengungkapkan sesuatu yang akan diukur oleh kuesioner tersebut. Pengujian valliditas ini
menggunakan Pearson Correlation yaitu dengan cara menghitung korelasi antar skor masing-masing butir pertanyaan dengan total skor.
Jika korelasi antara skor masing-masing butir pertanyaan dengan total skor mempunyai tingkat signifikansi di bawah 0,05 maka butir
pertanyaan tersebut dinyatakan valid dan sebaliknya Ghozali, 2005 : 45.
42 b.
Uji Reliabilitas Instrumen dikatakan reliabel apabila terdapat kesamaan
data dalam waktu yang berbeda. Suatu kuesioner dikatakan reliabel atau handal jika jawaban seseorang terhadap pernyataan adalah
konsisten atau stabil dari waktu ke waktu. Uji reliabilitas digunakan untuk mengukur bahwa variabel yang digunakan benar-benar bebas
dari kesalahan sehingga menghasilkan hasil yang konsisten meskipun diuji berkali-kali. Uji reliabilitas ini menggunakan
program SPSS Ver 17.0 dengan uji statistik Cronbach Alpha . Suatu konstruksi atau Variabel dikatakan reliabel jika memberikan
nilai Cronbach Alpha 0,60.Ghazali, 2005:42. 2. Uji Asumsi Klasik
a. Uji Multikolonieritas
Uji multikolonieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen.
Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen. Jika variabel independen saling berkorelasi,
maka variabel-variabel ini tidak ortogonal. Variabel ortogonal adalah variabel independen yang nilai korelasi antar sesama variabel
independen sama dengan nol. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolonieritas di dalam model regresi adalah sebagai berikut:
43 1
Nilai R
2
yang dihasilkan oleh suatu estimasi model regresi empiris sangat tinggi, tetapi secara individual variabel-variabel independen
banyak yang tidak mempengaruhi variabel dependen. 2
Menganalisis matrik korelasi variabel-variabel independen. Jika antar variabel independen ada korelasi yang cukup tinggi
umumnya diatas 0,90, maka hal ini merupakan indikasi adanya multikolonieritas. Jika dibawah 0,90, maka tidak adanya
multikolonieritas. 3
Multikolonieritas dapat juga dilihat dari nilai Tolerance dan Variance Inflation Factor
VIF. Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel independen manakah yang dijelaskan oleh variabel
independen lainnya. Tolerance mengukur variabilitas variabel independen yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel
independen lainnya. Nilai Tolerance yang rendah sama dengan nilai VIF tinggi karena VIF = 1Tolerance. Nilai yang umum
dipakai untuk menunjukkan adanya multikolonieritas adalah nilai Tolerance
0,10 atau sama dengan nilai VIF 10. Setiap peneliti harus menentukan tingkat kolonieritas yang masih dapat ditolerir.
Misal nilai Tolerance = 0,10 sama dengan tingkat kolonieritas 0,95 Ghozali, 2005:91.
b. Uji heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan
44 ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan
ke pengamatan lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah
yang homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Kebanyakan data crossection mengandung situasi heteroskedastisitas
karena data ini menghimpun data yang mewakili berbagai ukuran, yaitu kecil, sedang, dan besar.
Ada beberapa cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas, dengan melihat Grafik Plot antara nilai prediksi
variabel terikat dependen, yaitu ZPRED dengan residualnya SRESID. Deteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan
dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot antara SRESID dan ZPRED dimana sumbu Y adalah Y yang telah
diprediksi dan sumbu X adalah residual Y prediksi – Y sesungguhnya yang telah di studentized. Jika ada pola tertentu,
seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur seperti bergelombang, melebar kemudian menyempit, maka
mengindikasikan telah terjadi heterokedastisitas. Sedangkan jika tidak ada pola yang jelas dan titik-titik menyebar di atas dan di bawah
angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas Ghozali, 2005:105.
45 c.
Uji Normalitas Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model
regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Seperti diketahui bahwa uji t dan F mengasumsikan bahwa nilai
residual mengikuti distribusi normal. Kalau asumsi ini dilanggar, maka uji statistik menjadi tidak valid untuk jumlah sampel kecil. Ada
dua cara untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak, yaitu dengan analisis grafik dan uji statistik. Salah satu cara
termudah untuk melihat normalitas residual adalah dengan melihat grafik histogram yang membandingkan antara data observasi dengan
distribusi yang mendekati distribusi normal. Metode yang lebih handal adalah dengan melihat normal
probability plot yang membandingkan distribusi kumulatif dari distribusi normal. Distribusi normal akan membentuk satu garis lurus
diagonal dan ploting data residual akan dibandingkan dengan garis diagonal. Jika distribusi data residual normal, maka garis yang
menggambarkan data sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya Ghozali, 2005:110.
a. Analisis Regresi Linear Berganda 1. Regresi Linear Berganda
Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah teknik analisis regresi berganda Multiple Regresion,
46 penelitian ini dirancang untuk meneliti variabel-variabel yang
mempengaruhi dari variabel bebas terhadap variabel terikat. Analisis ini dimaksudkan untuk mengetahui adakah
pengaruh kualitas produk, harga dan promosi terhadap keputusan pembelian.
Perumusan model analisis yang digunakan dalam penelitian ini yaitu:
Dimana: Y = Variabel dependen yang diprediksikan terikat
a = konstanta b
1
= koefisien regresi kualitas produk b
2
= koefisien regresi harga b
3
= koefisien regresi promosi X
1
= kualitas produk X
2
= harga X
3
= promosi = standar error
2. Koefisien Determinasi Koefisien determinasi R
2
pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel
dependen. Nilai koefisien determinasi adalah antara nol dan satu. pada penelitian ini R
Square yang digunakan adalah R
Square yang
Y=a+b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
+ €
47 sudah disesuaikan atau Adjusted R Square Adjusted R
2
karena disesuaikan dengan jumlah variabel yang digunakan dalam
penelitian. Nilai Adjusted R
2
dapat naik atau turun apabila satu variabel independen ditambahkan ke dalam model Ghozali,
2005:83. b. Uji Hipotesis
a. Uji signifikan parameter individual uji statistik t Uji t digunakan untuk menganalisis pengaruh variabel
eksogen terhadap variabel endogen secara parsial. Bila t
hitung
lebih besar atau lebih kecil dari t
tabel
atau nilai signifikan lebih kecil dari 5 = 5 = 0,05 maka H
o
ditolak H
1
diterima yang berarti bahwa terdapat pengaruh yang signifikan variabel eksogen
terhadap variabel endogen. Untuk menghitung t
hitung
digunakan rumus sebagai berikut: t
hitung
= sb
bi
Keterangan : bi
= koefisien variabel ke i sb
= kesalahan standar sb adalah kesalahan standar error dari koefisien regresi
dengan rumus matematis sebagai berikut:
48 sb =
n x
x se
2 3
− se adalah standar error sampel yang dirumuskan sebagai
berikut: se =
2
2
− n
e
b. Uji signifikansi simultan uji statistik F Uji F dilakukan untuk melihat kemaknaan dari hasil model
regresi tersebut. Bila nilai F
hitung
lebih besar dari F
tabel
atau tingkat signifikannya lebih kecil dari 5 = 5 = 0,05 maka hal ini
menunjukkan bahwa H
o
ditolak dan H
o
ditolak yang berarti bahwa terdapat peengaruh yang signifikan antara variabel eksogen
kualitas produk, harga, dan promosi terhadap variabel-variabel endogen keputusan pembelian. Untuk menghitung F
hitung
digunakan rumus sebagai berikut: F =
1 2
2
1 2
−
− −
k n
R R
Keterangan : R
2
= Koefisien Determinasi n
= Jumlah pengamatan atau sampel K
-1
= Jumlah variabel eksogen
49
E. Operasional Variabel Penelitian
