Dinda Anisa Nurwidyani, 2014 Pengaruh Variasi Produk Terhadap Keputusan Pembelian Konsumen Di Rumah Talas Bogor
Universitas Pendidikan Indonesia
| repository.upi.edu
| perpustakaan.upi.edu
B. Analisis Verifikatif
Analisis verifikatif dalam penelitian ini menggunakan regresi linier berganda dan dalam penelitian kuantitatif analisis data dilakukan setelah data
seluruh responden terkumpul. Kegiatan analisis data dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1 Menyusun Data
Kegiatan ini untuk mengecek kelengkapan identitas responden, kelengkapan data, pengisian data yang disesuaikan dengan tujuan penelitian.
2 Tabulasi Data
Tabulasi data yang dilakukan, a.
Memberik skor pada setiap item b.
Menjumlahkan skor pada setiap item c.
Menyusun ranking skor pada setiap variabel penelitian 3
Menganalisis Data Merupakan proses pengolahan data dengan menggunakan rumus-rumus
statistik, menginterpretasi data agar diperoleh suatu kesimpulan. Adapun metode analisis data yang digunakan pada penelitian ini adalah analisis
deskriptif dan verifikatif 4
Pengujian Proses pengujian hipotesis pada penelitian ini adalah metode verifikatif,
maka dilakukan analisis regresi berganda
3.2.7.2 Uji Hipotesis
Sebagai langkah terakhir dari analisis data adalah pengujian hipotesis. Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis regresi
berganda. Analisis regresi berganda digunakan untuk menentukan besarnya pengaruh variabel independen X yaitu variasi produk yang terdiri dari variasi
ukuran X1, harga X2, tampilan X3 dan ketersediaan produk X4 terhadap variabel dependen Y yaitu keputusan pembelian.
Dinda Anisa Nurwidyani, 2014 Pengaruh Variasi Produk Terhadap Keputusan Pembelian Konsumen Di Rumah Talas Bogor
Universitas Pendidikan Indonesia
| repository.upi.edu
| perpustakaan.upi.edu
Operasi matematika tidak berlaku untuk data ordinal, maka dalam proses merubahnya menjadi data interval dipakai proporsi untuk menentukan nilai dari
setiap poin angka ordinal. Pada penelitian ini menggunakan data ordinal seperti yang dijelaskan dalam operasionalisasi variabel sebelumnya, oleh karena itu
semua data ordinal yang terkumpul terlebih dahulu ditransformasi menjadi skala interval dengan menggunakan method of successive interval MSI. Untuk lebih
jelasnya proses analisis regresi berganda akan dilakukan dengan langkah-langkah sebagai berikut:
1. Method of Successive Interval MSI
Method of successive interval MSI merupakan metode untuk merubah data ordinal menjadi skala interval berurutan menurut Harun Al Rasyid 1994:131.
Langkah-langkah untuk melakukan transformasi data tersebut sebagai berikut: a
Menghitung frekuensi f pada setiap pilihan jawaban, berdasarkan hasil jawaban responden pada setiap pertanyaan.
b Berdasarkan frekuensi yang diperoleh untuk setiap pertanyaan, dilakukan
perhitungan proporsi p setiap pilihan jawaban dengan cara membagi frekuensi dengan jumlah responden.
c Berdasarkan proporsi tersebut, selanjutnya dilakukan perhitungan proporsi
kumulatif untuk setiap pilihan jawaban. d
Menentukan nilai batas Z table normal untuk setiap pertanyaan dan setiap pilihan jawaban.
e Menentukan nilai interval rata-rata untuk setiap pilihan jawaban melalui
persamaan berikut:
f Menghitung nilai hasil transformasi setiap pilihan jawaban melalui rumus
persamaan berikut: Nilai hasil transformasi : score =
Dinda Anisa Nurwidyani, 2014 Pengaruh Variasi Produk Terhadap Keputusan Pembelian Konsumen Di Rumah Talas Bogor
Universitas Pendidikan Indonesia
| repository.upi.edu
| perpustakaan.upi.edu
Data penelitian yang telah berskala interval selanjutnya akan ditentukan pasangan data variabel independen dengan variabel dependen serta akan
ditentukan persamaan yang berlaku untuk pasangan variabel tersebut.
2. Uji Asumsi Regresi
Teknik analisis regresi linear berganda dilakukan dengan prosedur kerja sebagai berikut:
a. Uji asumsi normalitas
Uji normalitas adalah untuk melihat apakah nilai residual terdistribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah memiliki nilai residual
yang terdistribusi normal. Syarat pertama untuk melakukan analisis regresi adalah normalitas, yaitu data sampel hendaknya memenuhi persyaratan
distribusi normal atau tidak, dapat menggunakan normal probability plot. b.
Uji asumsi heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas adalah untuk melihat apakah terdapat ketidaksamaan
varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Model regresi yang memenuhi persyaratan adalah dimana terdapat kesamaan
varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap atau disebut homokedastisitas. Suatu regresi dikatakan tidak terdeteksi
heteroskedastisitas apabila diagram pancar residualnya tidak membentuk pola tertentu.
c. Uji asumsi multikolinearitas
Uji multikolinearitas adalah untuk melihatt ada atau tidaknya korelasi yang tinggi antara variabel-variabel bebas dalam suatu model regresi linear
berganda. Jika ada korelasi yang tinggi di antara variabel-variabel bebasnya, maka hubungan antara variabel bebas terhadap variabel terikatnya menjadi
terganggu. Parameter
yang sering
digunakan untuk
mendeteksi multikolinearitas adalah nilai VIF variance inflation factor
Dinda Anisa Nurwidyani, 2014 Pengaruh Variasi Produk Terhadap Keputusan Pembelian Konsumen Di Rumah Talas Bogor
Universitas Pendidikan Indonesia
| repository.upi.edu
| perpustakaan.upi.edu
3. Analisis Korelasi
Analisis korelasi bertujuan untuk mencari hubungan antara kedua variabel yang diteliti. Antara korelasi dan regresi keduanya mempunyai hubungan yang
sangat erat. Korelasi yang tidak dilanjutkan dengan regresi, adalah korelasi antara dua variabel yang tidak mempunyai hubungan kausal sebab akibat, atau
hubungan fungsional. Analisis regresi dilakukan bila hubungan dua variabel berupa hubungan kausal atau fungsional Sugiyono, 2010:269
Tabel berikut akan memperlihatkan besarnya koefisien korelasi:
TABEL 3.7 INTERPRETASI KOEFISIEN KORELASI
Interval Koefisien Tingkat Pengaruh
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 2010:250
4. Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi adalah kuadrat koefisien korelasi. Dalam menggunakan koefisien determinasi dinyatakan dalam persen sehingga harus
dikalikan 100. Koefisien determinasi ini digunakan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh variabel X terhadap variabel Y, dengan asumsi 0 ≤
≤ 1 menggunakan rumus:
KD = x 100
Riduwan, 2010:81 Keterangan:
KD = Nilai Koefisien determinasi r = Nilai koefisien korelasi
5. Analisis Regresi Linier Berganda
Analisis regresi yang digunakan pada penelitian ini yaitu analisis regresi berganda. Analisis regresi berganda merupakan satu analisis peramalan nilai
pengaruh dua variabel bebas X atau lebih terhadap variabel terikat Y untuk membuktikan ada atau tidaknya hubungan kausal antara dua variabel bebas atau
Dinda Anisa Nurwidyani, 2014 Pengaruh Variasi Produk Terhadap Keputusan Pembelian Konsumen Di Rumah Talas Bogor
Universitas Pendidikan Indonesia
| repository.upi.edu
| perpustakaan.upi.edu
lebih. Analisis regresi berganda digunakan untuk meramalkan bagaimana keadaan naik turunnya variabel dependen kriterium, bila dua atau lebih variabel
independen sebagai faktor prediktor dimanipulasi dinaik turunkan nilainya. Sehingga analisis regresi ganda akan dilakukan bila jumlah variabel
independennya minimal dua Sugiyono, 2012:277. Bentuk persamaan regresi berganda untuk empat prediktor sebagai berikut:
Y = a + +
Sugiyono, 2012:277 Keterangan :
a = konstanta b = koefisien regresi
Y = variabel dependen variabel terikat X = variabel independen variabel bebas
Analisis regresi berganda yang digunakan untuk mengetahui pengaruh antara variabel independen X yaitu variasi produk, yang terdiri dari ukuran
, harga
, tampilan dan ketersediaan produk
terhadap variabel dependen Y yaitu keputusan pembelian konsumen di Rumah Talas. Maka
terlebih dahulu hipotesis konseptual tersebut digambarkan dalam sebuah paradigma seperti Gambar 3.1 berikut:
GAMBAR 3.1 REGRESI LINIER BERGANDA
Keterangan: X
= Variasi Produk = Ukuran
= Harga = Tampilan
= Ketersediaan Produk Y
= Keputusan Pembelian
Y
Dinda Anisa Nurwidyani, 2014 Pengaruh Variasi Produk Terhadap Keputusan Pembelian Konsumen Di Rumah Talas Bogor
Universitas Pendidikan Indonesia
| repository.upi.edu
| perpustakaan.upi.edu
Langkah terakhir dalam analisis data yaitu menguji hipotesis dengan tujuan untuk mengetahui apakah terdapat hubungan yang cukup jelas dan dapat
dipercaya antara variabel independen dengan variabel dependen, yang pada akhirnya akan diambil suatu kesimpulan Ho ditolak atau Ha diterima dari
hipotesis yang telah dirumuskan. Rancangan hipotesis dalam penelitian ini adalah: Ho :
ρ = 0, tidak terdapat pengaruh yang signifikan dari variasi produk X yang terdiri dari ukuran x1, harga x2, tampilan x3 dan ketersediaan
produk x4 terhadap keputusan pembelian konsumen Y di Rumah Talas.
Ha : ρ ≠ 0, terdapat pengaruh yang signifikan dari variasi produk X yang terdiri dari ukuran x1, harga x2, tampilan x3 dan ketersediaan produk
x4 terhadap keputusan pembelian konsumen Y di Rumah Talas Bogor.
Adapun untuk membantu dalam pengolahan data dan pengujian hipotesis, dapat menggunakan bantuan perangkat lunak SPSS Statistical Product for
Service Solutions 18.0 for windows dan dibantu software microsoft office excel.
Dinda Anisa Nurwidyani, 2014 Pengaruh Variasi Produk Terhadap Keputusan Pembelian Konsumen Di Rumah Talas Bogor
Universitas Pendidikan Indonesia
| repository.upi.edu
| perpustakaan.upi.edu
BAB V KESIMPULAN DAN REKOMENDASI
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan pembahasan hasil penelitian secara deskriptif dan verifikatif dapat disimpulkan mengenai variasi produk dalam meningkatkan keputusan
pembelian konsumen di Rumah Talas Bogor: 1.
Sebagian besar tanggapan responden terhadap variasi produk di Rumah Talas yang terdiri dari ukuran, harga, tampilan dan ketersediaan produk
mendapatkan penilaian yang tinggi dari responden, responden dalam penelitian ini adalah konsumen Rumah Talas Bogor. Hal ini membuktikan
bahwa responden menyukai variasi produk oleh-oleh makanan yang tersedia di Rumah Talas dan hal tersebut juga menunjukkan bahwa pelaksanaan
program variasi produk sudah dilaksanakan dengan baik oleh pihak pengelola. Adapun yang memperoleh penilaian tertinggi adalah dimensi
ketersediaan produk sebesar 27,15, dan penilaian terendah adalah tanggapan terhadap dimensi tampilan sebesar 23,18.
2. Sebagian besar tanggapan responden terhadap keputusan pembelian di
Rumah Talas yang terdiri dari pemilihan produk, pemilihan merek, pemilihan saluran pembelian, penentuan waktu pembelian, jumlah
pembelian dan metode pembayaran mendapatkan penilaian yang tinggi dari responden, dan responden dalam penelitian ini adalah konsumen Rumah
Talas Bogor. Hal ini membuktikan bahwa Rumah Talas sudah menjadi pilihan yang tepat ketika konsumen memutuskan untuk melakukan
pembelian. Adapun enam tahapan pada keputusan pembelian yang mendapatkan nilai tertinggi yaitu pemilihan merek sebesar 17,50,
sedangkan dimensi yang memperoleh penilaian terendah yaitu pada penentuan waktu pembelian sebesar 15,57.
