63
Pada Tabel terlihat bahwa nilai tolerance dari variabel atribut produk, manfaat produk, pesaing produk, dan pemakai produk 0,1 dan nilai VIF 5 yang
artinya tidak terjadi masalah multikolinearitas pada masing-masing variabel bebasnya
.
4.2.3 Analisis Regresi Linier Berganda
Analisis regresi linier berganda digunakan untuk mengetahui berapa besar pengaruh variabel bebas atribut produk, manfaat produk, pesaing produk,
pemakai produk, dan harga produk terhadap variabel terikat keputusan pembelian Citra handbody lotion pada pengunjung Indomaret Jamin Ginting
Padang Bulan Medan. Analisis dilakukan dengan menggunakan bantuan SPSS versi 21 dengan menggunakan metode enter. Metode ini digunakan untuk
mengetahui apakah variabel bebas mempunyai pengaruh positif dan signifikan terhadap variabel terikat.
Tabel 4.10 Persamaan Regresi Linier Berganda
Variables EnteredRemoved
a
Model Variables Entered
Variables Removed
Method
1 HARGA PRODUK,
PEMAKAI PRODUK, MANFAAT PRODUK,
PESAING PRODUK, ATRIBUT PRODUK
b
. Enter
a. Dependent Variable: KEPUTUSAN PEMBELIAN c. All requested variables entered.
Sumber: Hasil penelitian, 2015 data diolah
Universitas Sumatera utara
64
Tabel diatas menunjukkan variables entered removed menunjukkan hasil analisis statistik deskriptif yaitu sebagai berikut:
a. Variabel yang dimasukkan kedalam persamaan adalah variabel bebas yaitu produk positioning yang terdiri dari atribut produk X1, manfaat produk
X2, pesaing produk X3, pemakai produk X4, dan harga produk X5. b. Tidak ada variabel bebas yang dikeluarkan removed.
c. Metode yang digunakan untuk memasukkan data yaitu metode enter.
Tabel 4.11 Analisis Statistik Deskriptif
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
-,953 2,154
-,442 ,659
ATRIBUT PRODUK ,280
,212 ,138
1,323 ,189
MANFAAT PRODUK ,590
,145 ,401
4,070 ,000
PEMAKAI PRODUK ,213
,200 ,095
1,066 ,290
PESAING PRODUK ,343
,208 ,170
1,646 ,104
HARGA PRODUK ,189
,243 ,074
,778 ,438
a. Dependent Variable: Keputusan_Pembelian
Sumber : penelitian 2015 data diolah Persamaan Regresi Linier Berganda dapat diperoleh dari Tabel 4.11 sebagai
berikut:
Y = a+bX1+bX2+bX3+bX4+e = -0,953+0,280X1+0,590X2+0,213X3+0,343X4+0,189X5+e
Universitas Sumatera utara
65
Dimana: Y = Keputusan Pembelian X1 = Atribut Produk
X2 = Manfaat Produk X3 = Pesaing Produk
X4 = Pemakai Produk e = Variabel Pengganggu standard error
Interpretasi model:
1. Konstanta a = -0,953 menunjukkan nilai konstan, jika nilai variabel bebas produk positioning = 0 maka keputusan pembelian Y akan sebesar -
0,953. 2. Variabel atribut produk sebesar 0,280 menunjukkan bahwa variabel atribut
produk berpengaruh positif dan signifikan terhadap keputusan pembelian Y. Dengan kata lain, jika variabel atribut produk ditingkatkan sebesar satu
satuan maka keputusan pembelian akan meningkat sebesar 0,280. 3. Variabel manfaat produk sebesar 0,590 menunjukkan bahwa variabel
manfaat produk berpengaruh positif dan signifikan terhadap keputusan pembelian Y. Dengan kata lain, jika variabel manfaat produk ditingkatkan
sebesar satu satuan maka keputusan pembelian akan meningkat sebesar 0,590.
Universitas Sumatera utara
66
4. Variabel pesaing produk sebesar 0,213 menunjukkan bahwa variabel pesaing produk berpengaruh positif dan signifikan terhadap keputusan pembelian
Y. Dengan kata lain, jika variabel pesaing produk ditingkatkan sebesar satu satuan maka keputusan pembelian akan meningkat sebesar 0,213.
5. Variabel pemakai produk sebesar 0,343 menunjukkan bahwa variabel pemakai produk berpengaruh positif dan signifikan terhadap keputusan
pembelian Y. Dengan kata lain, jika variabel pemakai produk ditingkatkan sebesar satu satuan maka keputusan pembelian akan meningkat sebesar
0,343. 6. Variabel harga produk sebesar 0,189 menunjukkan bahwa variabel harga
produk berpengaruh positif dan signifikan terhadap keputusan pembelian Y. Dengan kata lain, jika variabel harga produk ditingkatkan sebesar satu
satuan maka keputusan pembelian akan meningkat sebesar 0,189.
4.2.4 Uji Hipotesis
