Distribusi Jawaban Responden Terhadap Variabel Promosi Analisis Regresi Linear Berganda

diketahui bahwa 35 orang responden 39,8 menjawab setuju, sedangkan 53 orang responden 60,2 menjawab sangat setuju. 2. Untuk pernyataan kedua yaitu : “Menurut saya, tarif harga per jam yang ditawarkan di warnet Lagarsi ini sesuai dengan fasilitas yang ada seperti headset, kipas angin, perangkat komputer dan lainnya” dapat diketahui bahwa 1 orang responden 1,1 menjawab tidak setuju, sedangkan 21 orang responden 23,9 menjawab ragu-ragu, selebihnya 46 orang responden 52,3 menjawab setuju dan 20 orang responden 22,7 menjawab sangat setuju. 3. Untuk pernyataan ketiga yaitu : “Tarif harga yang ditawarkan di warnet Lagarsi tidak mengalami kenaikan harga alias stabil walaupun ada pemakaian Genset ketika listrik mati” dapat diketahui bahwa 2 orang responden 2,3 menjawab ragu-ragu, sedangkan 37 orang responden 42 menjawab setuju dan selebihnya 49 orang responden 55,7 menjawab sangat setuju.

b. Distribusi Jawaban Responden Terhadap Variabel Promosi

Distribusi jawaban responden terhadap variabel promosi dapat dilihat dalam Tabel 4.5 berikut ini : Tabel 4.5 Distribusi Jawaban Responden Terhadap Variabel Promosi Tanggapan Responden Sangat Tidak Setuju Tidak Setuju Ragu- Ragu Setuju Sangat Setuju Item No. F F F F F 4 4 4,5 21 23,9 52 59,1 11 12,5 5 3 3,4 24 27,3 61 69,3 6 3 3,4 39 44,3 46 52,3 Sumber : Hasil Penelitian, 2011 data diolah Universitas Sumatera Utara Dari Tabel 4.5 dapat disimpulkan bahwa: 1. Untuk pernyataan keempat yaitu : “Sebelum saya berkunjung ke warnet Lagarsi, saya melihat spanduk yang ada di depan warnet Lagarsi” dapat diketahui bahwa 4 orang responden 4,5 menjawab tidak setuju, sedangkan 21 orang responden 23,9 menjawab ragu-ragu, selebihnya 52 orang responden 59,1 menjawab setuju dan 11 orang responden 12,5 menjawab sangat setuju. 2. Untuk pernyataan kelima yaitu : “Saya menyukai promosi 5000 per 3 jam yang ada di warnet Lagarsi” dapat diketahui bahwa 3 orang responden 3,4 menjawab ragu-ragu, sedangkan 24 orang responden 27,3 menjawab setuju, selebihnya 61 orang reponden 69,3 menjawab sangat setuju. 3. Untuk pernyataan keenam yaitu : “Pemilik warnet Lagarsi adalah orang yang ramah, gokil, dan bisa diajak berkomunikasi dengan baik dengan konsumen” dapat diketahui bahwa 3 orang responden 3,4 menjawab ragu-ragu, sedangkan 39 orang responden 44,3 menjawab setuju, 46 orang responden 52,3 menjawab sangat setuju.

c. Distribusi Jawaban Responden Terhadap Variabel Keputusan.

Distribusi jawaban responden tentang variabel keputusan menggunakan jasa di warnet Lagarsi dapat dilihat pada Tabel 4.6 berikut ini : Universitas Sumatera Utara Tabel 4.6 Distribusi Jawaban Responden Terhadap Variabel Keputusan Tanggapan Responden Sangat Tidak Setuju Tidak Setuju Ragu- Ragu Setuju Sangat Setuju Item No. F F F F F 7 9 10,2 51 58,0 28 31,8 8 1 1,1 34 38,6 53 60,2 9 2 2,3 31 35,2 55 62,5 Sumber : Hasil Penelitian, 2011 data diolah Dari Tabel 4.6 diatas dapat disimpulkan bahwa: 1. Untuk pernyataan ketujuh yaitu : “Saya memutuskan memilih warnet Lagarsi karena penetapan harganya yaitu dapat dijangkau oleh konsumen, harganya sesuai dengan fasilitas yang ada, dan harganya stabil walaupun adanya pemakaian genset ketika listrik mati” dapat diketahui bahwa 9 orang responden 10,2 menjawab ragu-ragu, sedangkan 51 orang responden 58 menjawab setuju, selebihnya 28 orang responden 31,8 menjawab sangat setuju. 2. Untuk pernyataan kedelapan yaitu : “Saya memutuskan memilih warnet Lagarsi karena adanya promosi 5000 per 3 jam yang ada di warnet Lagarsi ini” dapat diketahui bahwa 1 orang responden 1,1 menjawab ragu- ragu, sedangkan 34 orang responden 38,6 menjawab setuju, selebihnya 53 orang responden 60,2 menjawab sangat setuju. 3. Untuk pernyataan kesembilan yaitu : “Saya memutuskan memilih warnet Lagarsi karena pemilik Lagarsi sangat ramah, mudah diajak berkomunikasi dan hubungan pemilik dengan semua konsumen termasuk saya sangat baik, sehingga saya merasa nyaman bermain di warnet ini” Universitas Sumatera Utara dapat diketahui bahwa 2 orang responden 2,3 menjawab ragu-ragu, sedangkan 31 orang responden 35,2 menjawab setuju, selebihnya 55 orang responden 62,5 menjawab sangat setuju. Hasil output untuk analisis frekuensi dapat dilihat pada Tabel 4.7 berikut: Tabel 4.7 Sumber : Hasil Penelitian, 2011 data diolah Dari Tabel 4.7 dapat diketahui bahwa: a. N adalah jumlah data yang valid sebanyak 88 buah sedangkan data yang hilang adalah 0, artinya semua data siap diproses. b. Mean rata-rata keputusan adalah 13,44 dengan standar error 0,108 c. Nilai Median sebesar 14,00 menunjukkan 50 keputusan diatas 14 dan 50 keputusan dibawah 14 d. Standar deviasi sebesar 1,015 dan varians sebesar 1,031 e. Ukuran skewness sebesar – 0,583 dengan standar error sebesar 0,257 Statistics Keputusan 88 13,44 ,108 14,00 1,015 1,031 -,583 ,257 ,159 ,508 10 15 13,00 14,00 14,00 Valid Missing N Mean Std. Error of Mean Median Std. Deviation Variance Skewness Std. Error of Skewness Kurtos is Std. Error of Kurtosis Minimum Maximum 25 50 75 Percentiles Universitas Sumatera Utara Maka ratio skewness adalah -0,583 0,257 = -2,27 f. Ukuran kurtosis sebesar 0,159 dengan standar error sebesar 0,508 Maka ratio kurtosis adalah 0,159 0,508 = 0,31 Oleh karena ratio skewness dan ratio kurtosis tidak melebihi angka 2, maka dapat dikatakan distribusi nilai adalah normal atau mendekati normal Situmorang,et.al, 2010: 32. g. Nilai Minimum atau nilai data yang paling kecil adalah 10 sedangkan nilai Maksimum atau nilai data yang paling besar adalah 15 h. Persentil adalah ukuran yang letak yang membagi data yang telah diurutkan sehingga membagi data sama besar. Dari hasil output dapat dilihat persentil pada data ke 25 adalah 13, data ke 50 adalah 14, data ke 75 adalah 14.

4.3.2 Crosstab

Dalam penelitian ini digunakan crosstab untuk mendeskripsikan responden menurut jenis kelamin, umur, pekerjaan, dan intensitas bermain. Hasil output untuk crosstab ialah sebagai berikut: Tabel 4.8 Sumber : Hasil Penelitian, 2011 data diolah Je nis Kela min Umur Crosstabulation 47 41 88 53,4 46,6 100,0 47 41 88 53,4 46,6 100,0 Count of Total Count of Total Pria Jenis K elamin Total 17-20 21-30 Um ur Total Universitas Sumatera Utara Dari Tabel 4.8 dapat diketahui bahwa karakteristik responden berdasarkan jenis kelamin dan umur adalah 88 orang berjenis kelamin pria dengan umur 17 – 20 tahun sebanyak 47 orang 53,4 dan 21 – 30 tahun sebanyak 41 orang 46,6. Tabel 4.9 Sumber : Hasil Penelitian, 2011 data diolah Dari Tabel 4.9 dapat diketahui bahwa karakteristik responden berdasarkan jenis kelamin dan pekerjaan adalah 88 orang berjenis kelamin pria dengan status sebagai pelajar sebanyak 30 orang 34,1 dan mahasiswa sebanyak 58 orang 65,9. Tabel 4.10 Sumber : Hasil Penelitian, 2011 data diolah Dari Tabel 4.10 diatas dapat diketahui bahwa karakteristik responden berdasarkan jenis kelamin dan intensitas bermain di warung internet Lagarsi adalah 88 orang berjenis kelamin pria dengan intensitas bermain 2 kali sebanyak Je nis Kela min P eke rjaa n Crosstabulation 30 58 88 34,1 65,9 100,0 30 58 88 34,1 65,9 100,0 Count of Total Count of Total Pria Jenis K elam in Total Pelajar Mahas iswa Pekerj aan Total Jenis Kelamin Intensitas bermain Crosstabulation 29 59 88 33,0 67,0 100,0 29 59 88 33,0 67,0 100,0 Count of Total Count of Total Pria Jenis Kelam in Total dua kali lebih dari dua kali Intensi tas berm ain Total Universitas Sumatera Utara 29 orang 33 dan yang intensitas bermain lebih dari 2 kali dalam satu bulan sebanyak 59 orang 67. 4.4 Uji Asumsi Klasik Untuk mendapatkan perkiraan yang tidak bias dan efisien maka dilakukan pengujian asumsi klasik sebelum melakukan analisis regresi. 4.4.1 Uji Normalitas Tujuan uji normalitas adalah untuk mengetahui apakah distribusi sebuah data mengikuti atau mendekati distribusi normal. Untuk memastikan apakah data di sepanjang garis berdistribusi normal maka dilakukan uji Kolmogorov Smirnov. Hasil output untuk uji normalitas dapat dilihat pada Tabel 4.11 berikut ini. Tabel 4.11 Uji Normalitas Sumber: Hasil Penelitian, 2011 data diolah Dari Tabel 4.11 dapat diketahui bahwa nilai Asymp. Sig. 2-tailed adalah 0,335 dan diatas nilai signifikan 5 atau 0,05. Dengan demikian variabel residual berdistribusi normal. One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test 88 ,0000000 ,60778365 ,101 ,058 -,101 ,944 ,335 N Mean Std. Deviati on Normal Parameters a,b Absolute Positive Negati ve Most Extrem e Di fferences Kolmogorov-Sm irnov Z As ymp. Sig. 2-tailed Unstandardiz ed Res idual Test di stribution is Norm al. a. Calculated from data. b. Universitas Sumatera Utara

4.4.2 Uji Heteroskedastisitas

Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terdapat ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lainnya. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lainnya tetap maka terjadi homokedastisitas jika berbeda maka disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang tidak terjadi heteroskedastisitas. Di dalam penelitian ini, uji heteroskedastisitas menggunakan uji glejser. Hasil output untuk uji heteroskedastisitas dapat dilihat pada Tabel 4.12 berikut ini. Tabel 4.12 Uji Glejser Sumber: Hasil Penelitian, 2011 data diolah Kriteria pengambilan keputusan dengan uji glejser sebagai berikut: a. Jika nilai signifikansi 0,05 maka tidak mengalami gangguan heteroskedastisitas. b. Jika nilai signifikansi 0,05 maka mengalami gangguan heteroskedastisitas. Dari Tabel 4.12 dapat diketahui bahwa tidak satupun variabel independen yang signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dependen absolute Ut abSut. Hal ini terlihat dari probabilitas signifikansinya di atas tingkat Coeffi cients a ,412 ,539 ,764 ,447 ,050 ,033 ,170 1,525 ,131 -,046 ,037 -,139 -1, 248 ,215 Const ant Harga Promosi Model 1 B St d. E rror Unstandardized Coeffic ients Beta St andardiz ed Coeffic ients t Sig. Dependent Variable: absut a. Universitas Sumatera Utara kepercayaan 5, jadi disimpulkan model regresi tidak mengarah adanya heteroskedastisitas.

4.4.3 Uji Multikolinearitas

Artinya variabel independen yang satu dengan yang lain dalam model regresi berganda tidak saling berhubungan secara sempurna atau mendekati sempurna. Untuk mengetahui ada tidaknya gejala multikolinearitas dapat dilihat dari besarnya nilai Tolerance dan VIF Variance Inflation Factor. Tolerance mengukur variabilitas variabel independen lainnya. Nilai umum yang biasa dipakai adalah nilai Tolerance 0,1 atau nilai VIF 5, maka tidak terjadi multikolinearitas. Hasil output untuk uji multikolinearitas dapat dilihat pada Tabel 4.13 berikut ini. Tabel 4.13 Uji Multikolinearitas Sumber : Hasil Penelitian, 2011 data diolah Dari Tabel 4.13 dapat dilihat bahwa nilai VIF sebesar 1,098 5 dan nilai Tolerance 0,91 0,1 maka tidak terjadi multikolinearitas. Coefficients a 2,574 ,883 2,914 ,005 ,346 ,054 ,439 6,453 ,000 ,911 1,098 ,488 ,060 ,552 8,116 ,000 ,911 1,098 Constant Harga Promosi Model 1 B Std. Error Unstandardized Coefficients Beta Standardized Coefficients t Sig. Tolerance VIF Collinearity Statistics Dependent Variable: Keputusan a. Universitas Sumatera Utara

4.5 Analisis Regresi Linear Berganda

Analisis regresi linear berganda dilakukan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh variabel bebas, yaitu harga dan promosi terhadap variabel terikat yaitu keputusan konsumen menggunakan jasa pada warung internet Lagarsi. Analisis dilakukan dengan bantuan SPSS dengan metode enter. Metode enter digunakan dalam analisis regresi linear berganda dengan memasukkan seluruh variabel untuk mengetahui apakah variabel bebas mempunyai pengaruh positif dan signifikan terhadap variabel terikat. Tabel 4.14 Sumber : Hasil Penelitian, 2011 data diolah Pada Tabel 4.14 diatas atau tabel variabel enteredremoved menunjukkan bahwa : a. Variabel yang dimasukkan ke dalam persamaan adalah variabel bebas independent, yaitu harga price dan promosi promotion b. Tidak ada variabel bebas yang dikeluarkan, c. Metode yang digunakan dalam memasukkan data adalah metode enter. Va riables Entere dRe moved b Promosi, Harga a . Enter Model 1 Variables Entered Variables Removed Method All reques ted variables ent ered. a. Dependent Variable: K eputusan b. Universitas Sumatera Utara Hasil output untuk analisis regresi linear berganda dapat kita lihat pada Tabel 4.15 berikut ini: Tabel 4.15 Analisis Regresi Linear Berganda Sumber : Hasil Penelitian, 2011 data diolah Dari Tabel 4.15 dapat dirumuskan ke dalam persamaan regresi linear berganda yaitu sebagai berikut : Y = 2,574 + 0,346 X 1 + 0,488 X 2 + e Dari persamaan regresi linear berganda diatas dapat disimpulkan bahwa: a. Konstanta sebesar 2,574, artinya walaupun variabel bebas bernilai nol maka keputusan konsumen menggunakan jasa di warnet Lagarsi tetap sebesar 2,574. b. Koefisien variabel harga sebesar 0,346 artinya jika variabel harga ditingkatkan 1 satuan maka keputusan konsumen menggunakan jasa di warnet Lagarsi meningkat sebesar 0,346. c. Koefisien variabel promosi sebesar 0,488 artinya jika variabel promosi ditingkatkan sebesar 1 satuan maka keputusan konsumen menggunakan jasa di warnet Lagarsi meningkat sebesar 0,488. Coeffi cients a 2,574 ,883 2,914 ,005 ,346 ,054 ,439 6,453 ,000 ,488 ,060 ,552 8,116 ,000 Const ant Harga Promosi Model 1 B St d. E rror Unstandardized Coeffic ients Beta St andardiz ed Coeffic ients t Sig. Dependent Variable: Keputusan a. Universitas Sumatera Utara 4.6 Pengujian Hipotesis 4.6.1 Uji Statistik F Uji Signifikansi Secara Simultan