Reni Nurani, 2013 Pengaruh Frequency Continuity Programs Terhadap Kepuasan Pelanggan Pada Produk Kopi ABC Survei pada
Konsumen Kopi ABC di Giant Hypermarket Jalan Dr. Djunjunan Bandung Universitas Pendidikan Indonesia
| repository.upi.edu
TABEL 3.7 KRITERIA PENAFSIRAN HASIL PERHITUNGAN RESPONDEN
NO KRITERIA
PENAFSIRAN KETERANGAN
1 Tidak Seorangpun
2 1 - 25
Sebagian Kecil 3
26 - 49 Hampir Setengahnya
4 50
Setengahnya 5
51 - 75 Sebagian Besar
6 76 -99
Hampir Seluruhnya 7
100 Seluruhnya
Sumber: Moch. Ali 1985: 184
3.3.1.2 Analisis Verifikatif
Teknik analisa data yang digunakan untuk melihat pengaruh frequency continuity programs X terhadap kepuasan pelanggan Y yaitu menggunakan analisis regresi
linier sederhana karena penelitian ini hanya menganalisis dua variabel.
Analisis tersebut untuk melihat pengaruh frequency continuity programs X yang terdiri dari diskon, hadiah produk gratis, advertising specialities, dan premium terhadap
kepuasan pelanggan Y yang terdiri dari kualitas layanan, kualitas produk, harga, faktor situasional, faktor personal.
Dalam penelitian ini akan diteliti pengaruh frequency continuity programs X terhadap kepuasan pelanggan Y, dengan
skala pengukuran menggunakan skala semantic differensial.
1 Regresi Linier Sederhana
Sebagaimana diketahui sebelumnya bahwa penelitian ini menggunakan analisis data regresi linier sederhana atau melakukan prediksi tafsiran. Dalam melakukan prediksi harus
dapat menentukan dengan tegas mana yang sebab dan mana yang akibat. Dengan
Reni Nurani, 2013 Pengaruh Frequency Continuity Programs Terhadap Kepuasan Pelanggan Pada Produk Kopi ABC Survei pada
Konsumen Kopi ABC di Giant Hypermarket Jalan Dr. Djunjunan Bandung Universitas Pendidikan Indonesia
| repository.upi.edu
diketahuinya sebab dan akibat, maka hubungan yang di cari bersifat kausal sebab akibat. Selanjutnya, untuk mengetahui variabel sebab bebas maka dapat dilakukan prediksi tentang
variabel akibat terikat. Syarat regresi linear sederhana adalah : baik variabel bebas maupun tergantung harus berskala interval Sarwono, 2005:68 .
Kegunaan regresi dalam penelitian salah satunya adalah untuk meramalkan atau memprediksi variabel terikat Y apabila variabel bebas X diketahui. Menurut Riduwan
2006:145, regresi sederhana dapat di analisis karena didasari hubungan fungsional atau hubungan sebab akibat kausal variabel bebas X terhadap variabel terikat Y. Sarwono
2005:68 berpendapat bahwa regresi sederhana berguna untuk memprediksi, misalnya tentang penjualan di masa yang akan datang dengan menggunakan variabel lain yang sudah
kita tentukan. Dengan kemampuan dalam memprediksi penjualan dimasa yang akan datang maka regresi dapat dijadikan sebgai sarana untuk membantu menentukan strategi pemasaran
di perusahaan. Analisis korelasi bertujuan mencari derajat keeratan hubungan antara kedua variabel
yang diteliti. Hubungan dua variabel terdiri dari dua macam yaitu hubungan yang positif dan hubungan yang negatif. Ukuran yang dipakai untuk mengetahui kuat atau tidaknya hubungan
antara X dan Y disebut koefisien korelasi r paling sedikit -1 dan paling besar 1 -1r1 artinya jika:
r = 1, hubungan X dan Y sempurna dan positif mendekati 1, hubungan sangat kuat dan positif.
r = -1, hubungan X dan Y sempurna dan negatif mendekati -1, hubungan sangat kuat dan negatif.
r = 0, hubungan X dan Y lemah sekali dan tidak ada hubungan sama sekali. Penentuan koefisien korelasi r dalam penelitian ini menggunakan koefisien korelasi
Pearson’s Product Moment Coefficient of Correlation.X dikatakan mempengaruhi Y, jika
Reni Nurani, 2013 Pengaruh Frequency Continuity Programs Terhadap Kepuasan Pelanggan Pada Produk Kopi ABC Survei pada
Konsumen Kopi ABC di Giant Hypermarket Jalan Dr. Djunjunan Bandung Universitas Pendidikan Indonesia
| repository.upi.edu
berubahnya nilai X akan menyebabkan adanya perubahan nilai Y, artinya naik turunnya X akan membuat nilai Y juga naik turun, dengan demikian nilai Y ini akan bervariasi. Namun
nilai Y bervariasi tersebut tidak semata-mata disebabkan oleh X, karena masih ada Faktor lain yang menyebabkan. Untuk dapat memberi interpretasi mengenai besarnya koefisien
korelasi antara X dan Y, maka dapat dipergunakan pedoman yang tertera pada Tabel 3.9 berikut:
TABEL 3.9 PEDOMAN UNTUK MEMBERIKAN 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 2005:214
Analisis regresi digunakan bila peneliti bermaksud ingin mengetahui kondisi diwaktu yang akan datang dengan suatu dasar keadaan sekarang, dimana sifat ini merupakan prediksi
atau taksiran. Arti kata prediksi bukanlah merupakan hal yang pasti , tetapi merupakan suatu keadaan yang mendekati kebenaran.
Peneliti menggunakan analisis regresi bila bermaksud ingin mengetahui bagaimana variabel dependenkriteria dapat diprediksikan melalui variabel independen atau prediktor,
secara individual. Dampak dari penggunaan analisis regresi dapat digunakan untuk memutuskan apakah naik dan menurunnya variabel dependen dapat dilakukan melalui
menaikan atau menurunkan keadaan variabel independen. Persamaan umum regresi linier sederhana adalah:
Reni Nurani, 2013 Pengaruh Frequency Continuity Programs Terhadap Kepuasan Pelanggan Pada Produk Kopi ABC Survei pada
Konsumen Kopi ABC di Giant Hypermarket Jalan Dr. Djunjunan Bandung Universitas Pendidikan Indonesia
| repository.upi.edu
2 2
i i
i i
i i
X X
n Y
X Y
X n
b
2 2
i i
i i
i i
i
X X
n Y
X X
X Y
a
Y = a+bX
Keterangan :
Y = Subyeknilai dalam variabel dependen yang diprediksikan. a = Harga Y bila X = 0 harga konstan
b = Angka arah atau koefisien regresi, yang menunjukkan angka peningkatan atau penurunan variabel dependen yang didasarkan pada variabel
independen. Bila b + maka naik, dan bila - maka terjadi penurunan. X = Subyek pada variabel independen yang mempunyai nilai tertentu.
Untuk dapat menemukan persamaan regresi, maka harus di hitung terlebih dahulu harga a dan harga b. Cara menghitung harga a dan b dapat dihitung dengan rumus:
Sugiyono, 2010: 262
Keterangan : Y = Nilai taksiran reposisi merek
X = Nilai ekuitas merek a = Konstanta
b = Koefisien regresi n = Banyaknya responden
3.3.1.3 Koefisien determinasi
