Distribusi Jawaban Responden terhadap Variabel Keputusan Pembelian

81 bahwa produk Sophie Martin lebih mampu memberikan kepuasan dibandingkan produk fashion MLM lain. 17. Untuk penilaian membeli produk Sophie Martin karena telah mengetahui tingkat kualitas produk, dengan klasifikasi penilaian 1 sangat tidak mengetahui – 5 sangat mengetahui, didapatkan rata-rata sebesar 3,99. Hal ini berarti member Sophie Martin pada BC B. Martua Napitupulu membeli produk Sophie Martin karena mengetahui tingkat kualitas produk Sophie Martin. 18. Untuk penilaian produk Sophie Martin telah banyak digunakan masyarakat sehingga responden yakin untuk membeli, dengan klasifikasi penilaian 1 sangat tidak yakin – 5 sangat yakin, didapatkan rata-rata sebesar 4,02. Hal ini berarti produk Sophie Martin telah banyak digunakan sehingga para member Sophie Martin pada BC B. Martua Napitupulu yakin untuk membelinya.

f. Distribusi Jawaban Responden terhadap Variabel Keputusan Pembelian

Tabel 4.8 Distribusi Jawaban Responden terhadap Variabel Keputusan Pembelian Sumber: Hasil Penelitian, diolah Peneliti 2013 Item No. 1 2 3 4 5 Rata- Rata Skor F F F F F 19 1 1,0 8 8,0 41 41,0 50 50,0 4,40 20 36 36,0 48 48,0 16 16,0 3,80 21 3 3,0 39 39,0 48 48,0 1 10,0 3,20 22 16 16,0 53 53,0 31 31,0 4,15 23 1 1,0 1 1,0 3 3,0 47 47,0 48 48,0 4,40 Rata-Rata 3,99 Universitas Sumatera Utara 82 Pada Tabel 4.8 dapat dilihat bahwa: 19. Untuk penilaian memiliki kebutuhan akan fashion, dengan klasifikasi penilaian 1 sangat tidak butuh – 5 sangat butuh, didapatkan rata-rata sebesar 4,40. Berarti para member Sophie Martin pada BC B. Martua Napitupulu sangat membutuhkan fashion untuk menunjang penampilan mereka. 20. Untuk penilaian mencari informasi tentang beberapa merek produk fashion, dengan klasifikasi penilaian 1 sangat tidak mencari – 5 sangat mencari, didapatkan rata-rata sebesar 3,80. Berarti member Sophie Martin pada BC B. Martua Napitupulu mencari informasi tentang beberapa merek produk fashion. 21. Untuk penilaian mengevaluasi beberapa merek produk fashion yang ada, dengan klasifikasi penilaian 1 sangat tidak evaluasi – 5 sangat evaluasi, didapatkan rata-rata sebesar 3,20. Berarti member Sophie Martin pada BC B. Martua Napitupulu kurang mengevaluasi beberapa merek produk fashion yang ada. 22. Untuk penilaian memutuskan untuk membeli produk Sophie Martin setelah mengevaluasi beberapa alternatif, dengan klasifikasi penilaian 1 sangat tidak memutuskan membeli – 5 sangat memutuskan membeli, didapatkan rata- rata sebesar 4,15. Berarti member Sophie Martin pada BC B. Martua Napitupulu memutuskan membeli produk Sophie Martin setelah mengevaluasi beberapa alternatif. Universitas Sumatera Utara 83 23. Untuk penilaian melakukan pembelian ulang terhadap produk Sophie Martin karena telah merasa puas, dengan klasifikasi penilaian 1 sangat tidak melakukan – 5 sangat melakukan, didapatkan rata-rata sebesar 4,40. Berarti member Sophie Martin pada BC B. Martua Napitupulu sangat melakukan pembelian ulang terhadap produk Sophie Martin karena telah merasa puas. 4.2.2 Uji Asumsi Klasik 4.2.2.1 Uji Normalitas Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah distribusi sebuah data mengikuti atau mendekati distribusi normal. Ada dua cara untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak, yaitu dengan analisis grafik dan uji statistik. Untuk melihat apakah data berdistribusi normal penulis menganalisis grafik histogram yang membandingkan antara data observasi dengan distribusi yang mendekati distribusi normal dan juga menganalisis probabilitas plot yang membentuk plot antara nilai-nilai teoritis sumbu x melawan nilai-nilai yang didapat dari sampel sumbu y. 1. Pada grafik histogram, dikatakan variabel berdistribusi normal pada grafik histogram yang berbentuk lonceng apabila distribusi data tersebut tidak menceng kekiri atau menceng kekanan. Universitas Sumatera Utara 84 Sumber: Hasil Penelitian, diolah Peneliti 2013 Gambar 4.4 Histogram Pada grafik histogram pada Gambar 4.4 terlihat bahwa variabel berdistribusi normal. Hal ini ditunjukkan oleh distribusi data tersebut tidak miring ke kiri atau ke kanan dan membentuk pola lonceng. 2. Apabila plot dari keduanya berbentuk linear dapat di dekati oleh garis lurus, maka hal ini merupakan indikasi bahwa residual menyebar normal. Bila pola- pola titik yang terletak selain di ujung-ujung plot masih berbentuk linear, meskipun ujung-ujung plot agak menyimpang dari garis lurus, dapat dikatakan bahwa sebaran data dalam hal ini residual adalah menyebar normal. Berikut merupakan hasil Normal P – Plot of Regression Standardized Residual: Universitas Sumatera Utara 85 Sumber: Hasil Penelitian, diolah Peneliti 2013 Gambar 4.5 Normal P – Plot of Regression Standardized Residual Pada Gambar 4.5 tersebut dapat dilihat bahwa data- data titik-titik menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal. Oleh karena itu, berdasarkan Gambar 4.5 tersebut dapat diambil kesimpulan bahwa data telah memenuhi uji normalitas. Untuk memastikan apakah data disepanjang garis diagonal berdistribusi normal maka dilakukan uji Kolmogorov Smirnov 1 Sample KS dengan melihat data residual apakah berdistribusi normal. Menentukan kriteria keputusan: a. Jika nilai Asymp.Sig. 2-tailed 0,1 maka tidak mengalami gangguan distribusi normal. Universitas Sumatera Utara 86 b. Jika nilai Asymp.Sig. 2-tailed 0,1 maka mengalami gangguan distribusi normal. Tabel 4.9 Analisis Statistik One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 100 Normal Parameters a,b Mean ,0000000 Std. Deviation 1,82369151 Most Extreme Differences Absolute ,063 Positive ,046 Negative -,063 Kolmogorov-Smirnov Z ,628 Asymp. Sig. 2-tailed ,825 a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. Sumber: Hasil Penelitian, diolah Peneliti 2013 Berdasarkan Tabel 4.9 terlihat bahwa nilai Asymp.Sig. 2-tailed adalah 0,825 dan di atas nilai signifikan 0,1, hal ini menunjukkan bahwa variabel residual berdistribusi normal.

4.2.2.2 Uji Heteroskedastisitas

Uji homoskedatisitas pada prinsipnya ingin menguji apakah sebuah grup mempunyai varians yang sama diantara anggota grup tersebut. Jika varians sama, dan ini yang seharusnya terjadi maka dikatakan ada homoskedastisitas. Jika varians tidak sama dikatakan terjadi heteroskedastisitas. Situmorang dan Lufti, 2012:108. Untuk mendeteksi keberadaan heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan metode formal yaitu melalui pendekatan grafik dan metode informal yaitu melalui uji statistik yang salah satunya melalui uji Glejser. Universitas Sumatera Utara 87 a. Pendekatan Grafik Sumber: Hasil Penelitian, diolah Peneliti 2013 Gambar 4.6 Hasil Uji Heteroskedastisitas Dari grafik scatterplot yang disajikan pada Gambar 4.3 dapat dilihat titik- titik menyebar secara acak tidak membentuk sebuah pola tertentu yang jelas serta tersebar baik diatas maupun dibawah angka nol pada sumbu Y. Hal ini berarti tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi, sehingga model regresi dapat dipakai untuk memprediksikan keputusan konsumen berdasarkan masukan variabel independennya. Universitas Sumatera Utara 88 b. Pendekatan Statistik Tabel 4.10 Uji Glejser Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 Constant -,846 ,998 -,848 ,399 HARGA ,117 ,077 ,193 1,507 ,135 KUALITAS ,006 ,061 ,013 ,090 ,928 CITRA ,042 ,062 ,099 ,683 ,496 PRIBADI ,004 ,108 ,005 ,035 ,972 PSIKOLOGIS -,006 ,060 -,012 -,096 ,924 a. Dependent Variable: absut Sumber: Hasil Penelitian, diolah Peneliti 2013 Jika variabel independen signifikan secara statistik mempengaruhi variabel independen, maka ada indikasi terjadi heteroskedastisitas. Dari Tabel 4.10 di atas dapat dilihat signifikansi variabel bebas lebih besar dari 0,1 maka tidak mengalami gangguan heteroskedastisitas.

4.2.2.3 Uji Multikolinieritas

Uji Multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas. Multikolinieritas ini berarti adanya hubungan yang sempurna atau eksak, diantara beberapa atau semua variabel yang menjelaskan dari model regresi Situmorang dan Lufti, 2012 : 133. Universitas Sumatera Utara 89 Tabel 4.11 Hasil Uji Multikolinieritas Sumber: Hasil Penelitian, diolah Peneliti 2013 Pedoman suatu model regresi yaitu bebas multikolinearitas adalah dengan melihat Variance Inflation Factor VIF 5 maka variabel ada masalah multikolinearitas, dan jika VIF 5 maka tidak terdapat masalah multikolinearitas, dan jika Tolerance 0,1, maka variabel tidak terdapat masalah multikolinearitas. Pada tabel 4.11 dapat dilihat bahwa nilai VIF 5 dan Tolerance 0,1, maka tidak terdapat masalah multikolinearitas dalam penelitian ini.

4.2.3 Metode Analisis Regresi Linier Berganda

Tabel 4.12 Regresi Linier Berganda Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 Constant 11,528 1,807 6,378 ,000 HARGA ,114 ,140 ,093 ,816 ,417 KUALITAS -,090 ,111 -,102 -,810 ,420 CITRA ,337 ,112 ,389 3,020 ,003 PRIBADI -,126 ,196 -,078 -,643 ,522 PSIKOLOGIS ,188 ,108 ,198 1,742 ,085 a. Dependent Variable: KEPUTUSAN_PEMBELIAN Sumber: Hasil Penelitian, diolah Peneliti 2013 Coefficients a Model Collinearity Statistics Tolerance VIF Constant HARGA ,605 1,654 KUALITAS ,500 2,001 CITRA ,474 2,108 PRIBADI ,539 1,856 PSIKOLOGIS ,607 1,647 a. Dependent Variable: KEPUTUSAN_PEMBELIAN Universitas Sumatera Utara 90 Berdasarkan hasil pengolahan data pada tabel 4.12, dapat dirumuskan model persamaan regresi linier berganda sebagai berikut: Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 + b 3 X 3 + b 4 X 4 + b 5 X 5 + e Y = 11,528 + 0,114X 1 – 0,090X 2 + 0,337X 3 + 0,126X 4 + 0,188X 5 + e Keterangan: 1. Konstanta a = 11,528. Hal ini menunjukkan nilai konstan, dimana jika variabel harga X 1 , kualitas produk X 2 , citra merek X 3 , faktor pribadi X 4 , dan faktor psikologis X 5 = 0, maka keputusan pembelian terhadap produk Sophie Martin Y = 11,528. 2. Koefisien regresi variabel harga b 1 = 0,114. Hal ini menunjukkan bahwa apabila terjadi peningkatan harga sebesar satu satuan, maka akan menyebabkan penurunan keputusan pembelian produk Sophie Martin sebesar 0,114. 3. Koefisien regresi variabel kualitas produk b 2 = 0,090. Hal ini menunjukkan bahwa apabila terjadi peningkatan kualitas produk sebesar satu satuan, maka keputusan pembelian produk Sophie Martin akan meningkat sebesar 0,090. 4. Koefisien regresi variabel citra merek b 3 = 0,337. Hal ini menunjukkan bahwa apabila terjadi peningkatan citra merek sebesar satu satuan, maka keputusan pembelian produk Sophie Martin akan meningkat sebesar 0,337. Universitas Sumatera Utara 91 5. Koefisien regresi variabel faktor pribadi b 4 = 0,126. Hal ini menunjukkan bahwa apabila faktor pribadi meningkat sebesar satu satuan, maka keputusan pembelian produk Sophie Martin akan meningkat sebesar 0,126. 6. Koefisien regresi variabel faktor psikologis b 5 = 0,188. Hal ini menunjukkan bahwa apabila faktor psikologis naik sebesar satu satuan, maka keputusan pembelian produk Sophie Martin akan meningkat sebesar 0,188. 4.2.4 Pengujian Hipotesis 4.2.4.1 Uji Signifikansi Simultan Uji F Uji F dilakukan untuk melihat apakah variabel bebas yang terdiri dari harga, kualitas Produk, dan citra merek yang dimasukkan dalam model yang mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel terikat yakni keputusan pembelian. 1. Model hipotesis yang digunakan adalah: H : b 1 = b 2 = b 3 = b 4 = b 5 = 0, artinya secara serentak tidak terdapat pengaruh yang positif dan signifikan dari variabel bebas, yaitu harga X 1 , kualitas produk X 2 , citra merek X 3 , faktor pribadi X 4 dan faktor psikologis X 5 terhadap variabel terikat, yaitu keputusan pembelian Y. H : b 1 = b 2 = b 3 = b 4 = b 5 ≠ 0, artinya secara serentak terdapat pengaruh yang positif dan signifikan dari variabel bebas, yaitu harga X 1 , kualitas produk X 2 , citra merek X 3 , faktor pribadi X 4 dan faktor psikologis X 5 terhadap variabel terikat, yaitu keputusan pembelian Y. Universitas Sumatera Utara 92 Kriteria pengambilan keputusannya adalah: H diterima jika F hitung F tabel pada α= 10 H ditolak jika F hitung F tabel pada α= 10 2. F tabel dapat dilihat pada α = 0,1 Derajat pembilang = k-1 = 6 – 1 = 5 Derajat penyebut = n – k = 100 – 6 = 94, F tabel 0,1 5, 94 = 1,91. Tabel 4.13 Uji F ANOVA b Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 116,741 5 23,348 6,666 ,000 a Residual 329,259 94 3,503 Total 446,000 99 a. Predictors: Constant, PSIKOLOGIS, KUALITAS, HARGA, PRIBADI, CITRA b. Dependent Variable: KEPUTUSAN_PEMBELIAN Sumber: Hasil Penelitian, diolah Peneliti 2013 � ℎ����� = ���� ������ ���������� ���� ������ �������� = 23,348 3,503 = 6,666 Pada Tabel 4.13 dapat dilihat bahwa nilai F hitung 6,666 F tabel 1,91. Hal ini menunjukkan bahwa variabel bebas yang terdiri dari variabel harga X 1 , kualitas produk X 2 , citra merek X 3 , faktor pribadi X 4 dan faktor psikologis X 5 , secara serentak berpengaruh positif dan signifikan terhadap variabel terikat yaitu keputusan pembelian Y produk Sophie Martin pada BC B. Martua Napitupulu. Universitas Sumatera Utara 93

4.2.4.2 Uji Signifikansi Parsial Uji t

Nilai-nilai koefisien regresi dalam persamaan regresi merupakan hasil perhitungan berdasarkan sampel yang terpilih. Oleh karena itu, disamping uji F, dilakukan uji t untuk masing-masing nilai koefisien regresi dalam persamaan regresi. Pengujian ini dimaksudkan untuk mengetahui pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat secara parsial. Variabel bebas dikatakan berpengaruh terhadap variabel terikat bisa dilihat dari probabilitas variabel bebas dibandingkan dengan tingkat kesalahannya α. Jika probabilitas variabel bebas lebih besar dari tingkat kesalahannya α maka variabel bebas tidak berpengaruh, tetapi jika probabilitas variabel bebas lebih kecil dari tingkat kesalahannya α maka variabel bebas tersebut berpengaruh terhadap variabel terikat. Model pengujiannya adalah: H : b 1 : b 2 : b 3 : b 4 : b 5 = 0, artinya secara parsial tidak terdapat pengaruh yang positif dan signifikan dari variabel bebas, yaitu harga X 1 , kualitas produk X 2 , citra merek X 3 , faktor pribadi X 4 dan faktor psikologis X 5 terhadap variabel terikat, yaitu keputusan pembelian Y. H : b 1 : b 2 : b 3 : b 4 : b 5 ≠ 0, artinya secara parsial terdapat pengaruh yang positif dansignifikan dari variabel bebas, yaitu harga X 1 , kualitas produk X 2 , citra merek X 3 , faktor pribadi X 4 dan faktor psikologis X 5 terhadap variabel terikat, yaitu keputusan pembelian Y. Kriteria pengambilan keputusan adalah: H diterima jika t hitung t tabel pada α= 10 Universitas Sumatera Utara 94 H ditolak jika t hitung t tabel pada α= 10 Hasil pengujiannya adalah: Tingkat kesalahan α = 10 dan derajat kebebasan df = n-k n = jumlah sampel, n = 100 k = jumlah variabel yang digunakan, k = 6 Derajat bebas df = n - k = 100 - 6 = 94 Maka t tabel yang digunakan adalah t 10 94 atau t 0,1 94 = 1,290 Tabel 4.14 Uji t Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 Constant 11,528 1,807 6,378 ,000 HARGA ,114 ,140 ,093 ,816 ,417 KUALITAS -,090 ,111 -,102 -,810 ,420 CITRA ,337 ,112 ,389 3,020 ,003 PRIBADI -,126 ,196 -,078 -,643 ,522 PSIKOLOGIS ,188 ,108 ,198 1,742 ,085 a. Dependent Variable: KEPUTUSAN_PEMBELIAN Sumber: Hasil Penelitian, diolah Peneliti 2013 Dari Tabel 4.14, dapat dilihat pengaruh dari setiap variabel secara parsial adalah sebagai berikut: 1. Variabel harga berpengaruh secara positif dan tidak berpengaruh signifikan parsial terhadap keputusan pembelian produk Sophie Martin pada BC B. Universitas Sumatera Utara 95 Martua Napitupulu, hal ini terlihat dari nilai signifikan 0,417 0,1 dan nilai t hitung 0,816 t tabel 1,290. 2. Variabel kualitas produk berpengaruh secara positif dan tidak berpengaruh signifikan parsial terhadap keputusan pembelian produk Sophie Martin pada BC B. Martua Napitupulu, hal ini terlihat dari nilai signifikan 0,420 0,1 dan nilai t hitung 0,810 t tabel 1,290. 3. Variabel citra merek berpengaruh secara positif dan signifikan parsial terhadap keputusan pembelian produk Sophie Martin pada BC B. Martua Napitupulu, hal ini terlihat dari nilai signifikan 0,003 0,1 dan nilai t hitung 3,020 t tabel 1,290. 4. Variabel faktor pribadi berpengaruh secara positif dan tidak berpengaruh signifikan parsial terhadap keputusan pembelian produk Sophie Martin pada BC B. Martua Napitupulu, hal ini terlihat dari nilai signifikan 0,522 0,1 dan nilai t hitung 0,643 t tabel 1,290. 5. Variabel faktor psikologis berpengaruh secara positif dan signifikan parsial terhadap keputusan pembelian produk Sophie Martin pada BC B. Martua Napitupulu, hal ini terlihat dari nilai signifikan 0,085 0,1 dan nilai t hitung 1,742 t tabel 1,290. 6. Dari hasil pengujian hipotesis secara parsial menunjukkan bahwa Citra Merek merupakan variabel yang dominan mempengaruhi keputusan pembelian produk Sophie Martin pada BC B. Martua Napitupulu Medan. Universitas Sumatera Utara 96

4.2.4.3 Pengujian Koefisien Determinasi R

2 Koefisien determinan R 2 pada intinya mengukur seberapa kemampuan model dalam menerangkan variabel terikat. Koefisien Determinan berkisar antara 0 nol sampai dengan 1 satu, 0 ≤ R 2 ≤1. Jika R 2 semakin besar mendekati satu, maka dapat dikatakan bahwa pengaruh variabel bebas X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , dan X 5 adalah besar terhadap variabel terikat Y. Hal ini berarti model yang digunakan semakin kuat untuk menerangkan pengaruh variabel bebas yang diteliti terhadap variabel terikat. Sebaliknya, jika R 2 semakin mengecil mendekati nol maka dapat dikatakan bahwa pengaruh variabel bebas X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , dan X 5 terhadap variabel terikat Y semakin kecil. Tabel 4.15 Pengujian Koefisien Determinasi Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 ,512 a ,262 ,222 1,87157 a. Predictors: Constant, PSIKOLOGIS, KUALITAS, HARGA, PRIBADI, CITRA Sumber: Hasil Penelitian, diolah Peneliti 2013 Berdasarkan Tabel 4.15 dapat dilihat bahwa: 1. Nilai R = 0,512, hal ini menunjukkan bahwa hubungan antara variabel- variabel bebas, yaitu harga X 1 , kualitas produk X 2 , citra merek X 3 , faktor pribadi X 4 dan faktor psikologis X 5 terhadap variabel terikat yaitu keputusan pembelian produk Sophie Martin pada BC B. Martua Napitupulu Medan Y cukup erat. 2. Nilai Adjusted R Square = 0.222, hal ini menunjukkan bahwa sebesar 22,2 keputusan pembelian produk Sophie Martin pada BC B. Martua Napitupulu Universitas Sumatera Utara 97 dapat dijelaskan oleh variabel bebas berupa harga, kualitas produk, citra merek, faktor pribadi dan faktor psikologis. Sedangkan sisanya sebesar 77,8 dapat dijelaskan oleh faktor-faktor lain yang tidak diteliti.

4.3 Pembahasan