Analisis Hasil Penelitian

4.3. Analisis Hasil Penelitian

4.3.1. Pengujian Validitas dan Reliabilitas Instrumen

1. Uji Validitas

Uji validitas digunakan untuk mengukur sah atau valid tidaknya suatu kuesioner (Ghozali, 2005). Suatu kuesioner dinyatakan valid jika pertanyaan pada kuesioner mampu mengungkapkan sesuatu yang akan diukur oleh kuesioner tersebut. Uji validitas dilakukan dengan membandingkan antara nilai r hitung dengan r tabel. Jika nilai r hitung lebih besar daripada r tabel dan bernilai positif, maka instrumen tersebut dikatakanvalid (Ghozali, 2005). Ringkasan hasil pengujian validitas selengkapnya dapat dilihat pada tabel berikut ini.

Tabel 4.12 Hasil Pengujian Validitas

No Variabel Indikator

r tabel Ket 1 Kepuasan Konsumen

- Indikator 1

0,220 Valid - Indikator 2

0,220 Valid - Indikator 3

0,220 Valid 2 Harga

- Indikator 1

0,220 Valid - Indikator 2

0,220 Valid - Indikator 3

0,220 Valid - Indikator 4

0,220 Valid - Indikator 5

0,220 Valid - Indikator 6

0,220 Valid 3 Promosi

- Indikator 1

0,220 Valid - Indikator 2

0,220 Valid - Indikator 3

0,220 Valid 4 Kualitas Layaan

- Indikator 1

0,220 Valid - Indikator 2

0,220 Valid - Indikator 3

0,220 Valid - Indikator 4

0,220 Valid - Indikator 5

0,220 Valid 5 Loyalitas Merek

- Indikator 1

0,220 Valid - Indikator 2

0,220 Valid - Indikator 3

0,220 Valid - Indikator 4

Sumber : Data primer yang diolah, 2010

Tabel 4.16 menunjukkan bahwa semua indikator yang digunakan untuk mengukur variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini mempunyai koefisien korelasi yang lebih besar dari r table untuk n = 80 kasus yaitu = 0,220. Dengan demikian hal ini menunjukkan bahwa semua indikator sebagai pengukur dari masing-masing konstruk variabel tersebut adalah valid.

2. Uji Reliabilitas

Reliabilitas sebenarnya adalah alat untuk mengukur suatu kuesioner yang merupakan indikator dari variabel atau konstruk (Ghozali, 2005), dalam penelitian ini pengukuran reliabilitas dilakukan dengan bantuan program SPSS dengan menggunakan metode Cronbach’s Alpha, dimana kuesioner dikatakan reliabel jika nilai Cronbach’s Alpha lebih besar dari 0,6.

Tabel 4.13 Hasil Pengujian Reliabilitas

Ket Kepuasan Konsumen

Variabel

Alpha

Reliabel Harga

Reliabel Promosi

Reliabel Kualitas Layanan

Reliabel Loyalitas Merek

Reliabel Sumber : Data primer yang diolah, 2010

Pengujian reliabilitas untuk menguji keandalan dari suatu alat ukur untuk masing-masing variabel. menunjukkan bahwa semua variabel memiliki hasil koefisien Cronbah Alpha yang lebih besar dari 0,60. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa semua konsep pengukur masing-masing variabel adalah reliabel.

4.3.2. Uji Asumsi Klasik

Suatu model regresi yang baik harus memenuhi tidak adanya masalah asumsi klasik dalam modelnya. Jika masih terdapat asumsi klasik maka model regresi tersebut masih memiliki bias. Jika suatu model masih terdapat adanya masalah asumsi klasik, maka akan dilakukan langkah revisi model ataupun penyembuhan untuk menghilangkan masalah tersebut. Pengujian asumsi klasik akan dilakukan berikut ini.

1. Uji Normalitas

Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabelpengganggu atau residual memiliki distribusi normal atau tidak (Ghozali, 2005). Model regresi yang baik dapat diketahui dengan menggunakan grafik histogram, yang dapat terlihat jika data memiliki distribusi normal atau mendekati normal. Cara lain, yaitu dengan melihat penyebaran data (titik) pada suatu sumbu diagonal dari grafik normal Probability Plot (P-P Plot). Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikutiarah garis diagonal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas. Hasil pengujian diperoleh sebagai berikut :

Gambar 4.1 Uji Normalitas

Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual

Dependent Variable: Loyalitas Merek

Observed Cum Prob

Dari gambar tersebut menunjukkan bahwa variabel residual regresi berdistribusi normal karena memiliki pola yang dekat dengan garis diagonal.

Gambar 4.2 Grafik Histogram

Histogram

Dependent Variable: Loyalitas Merek

2 Mean = -2.35E-16

0 Std. Dev. = 0.974

Regression Standardized Residual

Berdasarkan tampilan grafik histogram pada gambar 4.2 di atas, dapat disimpulkan bahwa grafik histogram memberikan pola distribusi yang normal (simetris/tidak menceng). Hal ini menunjukkan bahwa model regresi memenuhi asumsi normalitas

2. Pengujian Multikolinieritas

Uji multikolonieritas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen) (Ghozali, 2005). Hasil yang diharapkan dalam pengujian adalah tidak terjadinya korelasi antar variabel independen. Dalam pengujian ini, peneliti menggunakan analisa matrik korelasi antar variabel independen dengan melihat nilai Tolerance dan Variance Inflation Factor (VIF). Jika nilai tolerance lebih besar dari 0,10 atau sama dengan nilai VIF kurang dari 10, hal ini berarti tidak terjadi multikolonieritas dalam model regresi.

Nilai VIF dari variabel bebas pada model regresi adalah sebagai berikut :

Tabel 4.14 Pengujian Multikolinieritas

Keterangan Kepuasan Konsumen

Variabel

VIF

Tidak multikolinier Harga

Tidak multikolinier Promosi

Tidak multikolinier Kualitas Layanan

Tidak multikolinier Sumber : Data sekunder yang diolah, 2010

Hasil pengujian menunjukkan bahwa nilai VIF dari semua variabel bebas memiliki nilai yang lebih kecil dari 10. Hal ini berarti bahwa variabel- variabel penelitian tidak menunjukkan adanya gejala multikolinieritas dalam model regresi.

2. Pengujian Heteroskedastisitas

Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain (Ghozali, 2005). Jika varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas, dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang tidak menghasilkan heteroskedastisitas. Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan grafik scatterplot untuk menguji ada tidaknya heteroskedastisitas. Jika tidak ada pula yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas (homoskedastisitas). Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar berikut.

Gambar 4.3 Pengujian Heterokedastisitas

Scatterplot

Dependent Variable: Loyalitas Merek

Regression Standardized Predicted Value

4.3.3. Model Regresi dan Pengujian Hipotesis

Analisis regresi pada dasarnya adalah studi mengenai ketergantungan variabel dependen (terikat) dengan satu atau lebih variabel independen (variabel penjelas / bebas), dengan tujuan untuk mengestimasi dan/atau memprediksi rata- rata populasi atau nilai rata-rata variabel dependen berdasarkan nilai variabel independen yang diketahui (Ghozali, 2005).

Analisis regresi berganda dalam penelitian ini bertujuan untuk mengetahui besarnya pengaruh variabel independen (kepuasan konsumen, harga, promosi, dan kualitas layanan) terhadap variabel dependen loyalitas merek. Ringkasan hasil Analisis regresi berganda dalam penelitian ini bertujuan untuk mengetahui besarnya pengaruh variabel independen (kepuasan konsumen, harga, promosi, dan kualitas layanan) terhadap variabel dependen loyalitas merek. Ringkasan hasil

Tabel 4.15 Ringkasan hasil regresi

Coefficients a

Unstandardized

Standardized

Collinearity Statistics Model

Coefficients

Coefficients

Tolerance VIF 1 (Constant)

B Std. Error

Beta

Sig.

.340 Kepuasan Konsumen

.028 .436 2.293 Kualitas Layanan

.004 .388 2.578 a. Dependent Variable: Loyalitas Merek

Sumber : Data primer yang diolah, 2010

Dari hasil tersebut apabila ditulis dalam bentuk persamaan regresinya adalah sebagai berikut :

Y = 0,253 X 1 + 0,229 X 2 + 0,206 X 3 + 0,292 X 4

Diperoleh bahwa koefisien regresi variabel kepuasan, harga, promosi dan kualitas layanan memiliki arah positif. Hal ini berarti bahwa peningkatan kondisi terhadap keempat variabel tersebut akan memberikan peluang terhadap meningkatnya loyalitas konsumen terhadap merek IM3. Untuk menguji keberartian model regresi untuk masing-masing variabel secara bersama-sama maupun secara parsial.

4.3.4. Pengujian Secara Parsial

Kemaknaan pengaruh dari model matematis persamaan regresi dari masing-masing variabel tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut.

a. Variabel Kepuasan Konsumen

Ho : β 1 ≤ 0 : Kepuasan konsumen tidak berpengaruh positif terhadap loyalitas merek Ha : β 1 > 0 : Kepuasan konsumen berpengaruh positif terhadap loyalitas merek

Hasil pengujian dengan SPSS diperoleh untuk variabel X 1 (kepuasan konsumen) diperoleh nilai t hitung = 2,699 dengan tingkat signifikansi 0,009. Dengan menggunakan batas signifikansi 0,05, nilai signifikansi tersebut lebih kecil dari 0,05. Dengan demikian berarti Ha diterima dan Ho ditolak. Dengan demikian maka dapat Hipotesis pertama diterima. Arah koefisien regresi positif berarti bahwa kepuasan konsumen yang semakin besar memiliki pengaruh positif yang signifikan terhadap loyalitas merek. Dengan kata lain peningkatan terhadap kepuasan konsumen dalam pengalaman produk sebelumnya akan meningkatkan loyalitas konsumen terhadap merek tersebut.

b. Variabel Harga

Ho : β 2 ≤ 0 : Harga tidak berpengaruh positif terhadap loyalitas merek Ha : β 2 > 0 : Harga berpengaruh positif terhadap loyalitas merek

Hasil pengujian dengan SPSS diperoleh untuk variabel X 2 (harga) diperoleh nilai t hitung = 2,232 dengan tingkat signifikansi 0,029. Dengan menggunakan batas signifikansi 0,05, nilai signifikansi tersebut lebih kecil Hasil pengujian dengan SPSS diperoleh untuk variabel X 2 (harga) diperoleh nilai t hitung = 2,232 dengan tingkat signifikansi 0,029. Dengan menggunakan batas signifikansi 0,05, nilai signifikansi tersebut lebih kecil

c. Variabel Promosi

Ho : β 3 ≤ 0 : Promosi tidak berpengaruh positif terhadap loyalitas merek Ha : β 3 > 0 : Promosi berpengaruh positif terhadap loyalitas merek Hasil pengujian dengan SPSS diperoleh untuk variabel X 3 (promosi) diperoleh nilai t hitung = 2,237 dengan tingkat signifikansi 0,028. Dengan menggunakan batas signifikansi 0,05, nilai signifikansi tersebut lebih kecil dari 0,05. Dengan demikian berarti Ha diterima dan Ho ditolak. Dengan demikian maka dapat Hipotesis ketiga diterima. Arah koefisien regresi positif berarti bahwa promosi memiliki pengaruh positif yang signifikan terhadap loyalitas merek IM3. Dengan kata lain peningkatan promosi yang dilakukan oleh IM3 akan meningkatkan loyalitas konsumen terhadap produk tersebut.

d. Variabel Kualitas Layanan

Ho : β 4 ≤ 0 : Kualitas layanan tidak berpengaruh positif terhadap

loyalitas merek Ha : β 4 > 0 : Kualitas layanan berpengaruh positif terhadap loyalitas

merek

Hasil pengujian dengan SPSS diperoleh untuk variabel X 4 (kualitas layanan) diperoleh nilai t hitung = 2,975 dengan tingkat signifikansi 0,004. Dengan menggunakan batas signifikansi 0,05, nilai signifikansi tersebut lebih kecil dari 0,05. Dengan demikian berarti Ha diterima dan Ho ditolak. Dengan demikian maka dapat Hipotesis keempat diterima. Arah koefisien regresi positif berarti bahwa kualitas layanan memiliki pengaruh positif yang signifikan terhadap loyalitas merek IM3. Dengan kata lain peningkatan kualitas layanan yang dirasakan konsumen akan meningkatkan loyalitas konsumen terhadap merek tersebut.

4.3.5. Pengujian Secara Simultan

Uji statistik F menunjukkan apakah semua variabel independen yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen (Ghozali, 2005). Uji ini dilakukkan dengan membandingkan antara nilai F hitung dengan nilai F tabel dengan menggunakan tingkat signifikan sebesar 5%. Jika nilai F hitung lebih besar dari F tabel maka secara serentak seluruh variabel independen mempengaruhi variabel dependen. Selain itu, dapat juga dengan melihat nilai probabilitas. Jika nilai probabilitas lebih kecil daripada

0,05 (untuktingkat signifikansi = 5%), maka variabel independen secara serentak berpengaruh terhadap variabel dependen. Sedangkan jika nilai probabilitas lebihbesardaripada 0,05 maka variabel independen secara serentak tidakberpengaruh terhadap variabel dependen. Pengujian pengaruh variabel bebas secara bersama-sama terhadap variabel terikatnya dilakukan dengan menggunakan uji F.

Tabel 4.16 Ringkasan uji F

ANOVA b

Sum of

Model

F Sig. 1 Regression

Squares

df Mean Square

48.111 .000 a Residual

a. Predictors: (Constant), Kualitas Layanan, Kepuasan Konsumen, Promosi, Harga b. Dependent Variable: Loyalitas Merek

Sumber : Data primer yang diolah, 2010

Dari hasil perhitungan statistik dengan menggunakan SPSS yang diringkas pada Tabel 4.20 diperoleh F hitung = 48,111 dengan tingkat signifikansi 0,000. Jika dilihat dari nilai signifikansi F tersebut lebih kecil dari 0,05, hal ini berarti bahwa loyalitas merek produk IM3 tersebut dapat dijelaskan secara signifikan oleh adanya kepuasan konsumen, harga, promosi dan kualitas layananh yang diberikan.

4.3.6. Koefisien Determinasi

Uji koefisien determinasi (R 2 ) digunakan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen (Ghozali,

2005). NilaiR 2 yang semakin mendekati 1, berarti variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi

variabel independen. Hasil dari uji koefisien determinasi dapat dilihat pada table berikut :

Tabel 4.17 Koefisien Determinasi

Model Summary b

Std. Error of Model

Adjusted

R Square

R Square

the Estimate

a. Predictors: (Constant), Kualitas Layanan, Kepuasan Konsumen, Promosi, Harga b. Dependent Variable: Loyalitas Merek

Dari hasil perhitungan dengan menggunakan program SPSS versi 13 dapat diketahui bahwa koefisien determinasi (adjusted R 2 ) yang diperoleh sebesar

0,705. Hal ini berarti 70,5% loyalitas merek IM3 dapat dijelaskan oleh kepuasan konsumen, harga, promosi dan kualitas layanan, sedangkan sisanya yaitu 29,5% loyalitas merek dapat dijelaskan oleh variabel-variabel lainnya yang tidak diteliti dalam penelitian ini.