Sumber : Hasil pengolahan SPSS Mei 2011
Gambar 4.4 Pengujian Heteroskedastisitas Scatterplot
Gambar 4.4 memperlihatkan titik-titik menyebar secara acak dan tidak membentuk suatu pola tertentu yang jelas serta tersebar baik di atas
maupun di bawah angka nol pada sumbu Y. Hal ini berarti tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi, sehingga model regresi layak
dipakai.
b. Pendekatan Statistik Tabel 4.15
Uji Glejser
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
2.153 1.019
2.113 .038
Product .011
.037 .038
.294 .769
Price -.066
.042 -.174
-1.546 .126
Promotion .042
.046 .110
.919 .361
Universitas Sumatera Utara
Place -.058
.036 -.195
-1.619 .109
People .027
.045 .074
.595 .554
Customer Service -.050
.050 -.117
-1.011 .315
Sumber : Hasil pengolahan Mei 2011
Pada Tabel 4.15 menunjukkan tidak ada satupun variabel independen yang signifikan secara statistik mempengaruhi variabel
dependen. Hal ini terlihat dari probabilitas signifikannya di atas tingkat kepercayaan 5 Sig0,05. Jadi dapat disimpulkan model ini tidak
mengarah adanya heteroskedastisitas.
3. Uji Multikolinearitas
Multikolinieritas berarti adanya hubungan linier yang sempurna atau pasti di antara beberapa atau semua variabel yang menjelaskan dari model
regresi untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolinearitas dapat dilakukan dengan melihat nilai Tolerance dan Variante Inflation Factor VIF dengan
pengambilan keputusan sebagai berikut: a.
Tolerence value 0,1 atau VIF 5 = terjadi multikoliniearitas b.
Tolerence value 0,1 atau VIF 5 = tidak terjadi multikoliniearitas
Tabel 4.16 Uji Multikolineritas
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity
Statistics B
Std. Error Beta
Tolerance VIF
1 Constant
-3.228 1.675
-1.927 .057
Product .135
.061 .217
2.209 .030
.698 1.434
Price .242
.070 .299
3.467 .001
.908 1.102
Universitas Sumatera Utara
Promotion .197
.076 .238
2.593 .011
.799 1.251
Place -.031
.059 -.048
-.522 .603
.789 1.267
People .184
.074 .240
2.497 .015
.729 1.371
Customer Service
.242 .082
.263 2.964
.004 .854
1.171
Sumber : Hasil pengolahan SPSS 16.0 Mei 2011
Pada Tabel 4.16 memperlihatkan nilai Tolerance 0,1 dan VIF 5 pada semua variabel independen, dengan demikian data tidak terkena
multikolinearitas. Hal ini berarti pada variabel independen yaitu Product, Price, Promotion, Place, People, Custumer Service tidak terdapat
hubungan linear sempurna atau pasti diantara beberapa atau semua variabel sehingga model regresi layak digunakan.
4.2.2.3. Analisis Regresi Linear Berganda
Analisis regresi linier berganda dilakukan dengan bantuan SPSS 16.0 for windows dengan tujuan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh variabel bebas
yang terdiri dari Produk Product, Harga Pricing, Promosi Promotion, Lokasi Place, Orang People, Pelayanan Customer Service terhadap variabel terikat
yaitu Minat Konsumen Y. Model persamaan yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
Y = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
+ b
4
X
4
+ b
5
X
5
+ b
6
X
6
+ e Penjelasan dari hasil pengolahan SPSS akan ditunjukkan pada Tabel 4.17
berikut ini:
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.17 Analisis Regresi Linier Berganda
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
-3.228 1.675
-1.927 .057
Produk .135
.061 .217
2.209 .030
harga .242
.070 .299
3.467 .001
Promosi .197
.076 .238
2.593 .011
lokasi -.031
.059 -.048
-.522 .603
orang .184
.074 .240
2.497 .015
pelayanan .242
.082 .263
2.964 .004
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS Mei 2011
Berdasarkan hasil pengolahan data yang ditunjukkan dalam Tabel 4.17, maka diperoleh persamaan hasil regresi linier berganda sebagai berikut :
Y = -3.228+ 0.135X
1
+ 0.242X
2
+ 0.197X
3
- 0.031X
4
+ 0.184X
5
+ 0.242X
6
Berdasarkan persamaan tersebut dapat digambarkan sebagai berikut : a.
Konstanta a = -3.228, ini menunjukkan harga constant, dimana jika
variabel Produk X
1
, Harga X
2
, Promosi X
3
, Lokasi X
4
, Orang X
5
, Proses X
6
, = 0, maka Keputusan Konsumen = -3.228. b.
Koefisien X
1
b
1
= 0.135, ini berarti bahwa variabel Produk X
1
berpengaruh positif terhadap Minat Konsumen, atau dengan kata lain jika Produk X
1
ditingkatkan sebesar satu-satuan, maka Minat Konsumen akan meningkat sebesar 0.135.
Universitas Sumatera Utara
c. Koefisien X
2
b
2
= 0.242, ini berarti bahwa variabel Harga X
2
berpengaruh positif terhadap Minat Konsumen, atau dengan kata lain jika Harga X
2
ditingkatkan sebesar satu-satuan, maka Minat Konsumen akan meningkat sebesar 0.242.
d. Koefisien X
3
b
3
= 0.197, ini berarti bahwa variabel Promosi X
3
berpengaruh positif terhadap Minat Konsumen, atau dengan kata lain jika Promosi X
3
ditingkatkan sebesar satu-satuan, maka Minat Konsumen akan meningkat sebesar 0.197.
e. Koefisien X
4
b
4
= -0.031, ini berarti bahwa variabel Lokasi X
4
berpengaruh negatif terhadap Minat Konsumen, atau dengan kata lain jika Lokasi X
4
ditingkatkan sebesar satu-satuan, maka Minat Konsumen akan berkurang sebesar -0.031.
f. Koefisien X
5
b
5
= 0.184, ini berarti bahwa variabel Orang X
5
berpengaruh positif terhadap Minat Konsumen, atau dengan kata lain jika kualitas Orang X
5
ditingkatkan sebesar satu-satuan, maka Minat Konsumen akan menurun sebesar 0.184.
g. Koefisien X
6
b
6
= 0.242, ini berarti bahwa variabel Pelayanan X
6
berpengaruh positif terhadap Minat Konsumen, atau dengan kata lain jika kualitas Pelayanan X
6
ditingkatkan sebesar satu-satuan, maka Minat Konsumen akan meningkat sebesar 0.242.
Universitas Sumatera Utara
4.2.2.4. Uji Hipotesis a. Uji Signifikansi Simultan Uji-F
Pengujian ini dilakukan untuk melihat apakah semua variabel bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama
terhadap variabel terikat. Kriteria pengujiannya adalah: H
: b
1
= b
2
= b
3
= b
4
= b
5
= b
6
= 0, artinya secara serentak tidak terdapat pengaruh yang positif dan signifikan dari variabel bebas
X
1
, X
2
, X
3
, X
4
, X
5
, X
6
terhadap variabel terikat Y. H
: b
1
≠ b
2
≠ b
3
≠ b
4
≠ b
5
≠ b
6
≠ 0, artinya secara serentak terdapat pengaruh yang positif dan signifikan dari variabel bebas
X
1
, X
2
, X
3
, X
4
, X
5
, X
6
terhadap variabel terikat Y. Untuk menentukan nilai F, maka diperlukan adanya derajat bebas
pembilang dan derajat bebas penyebut, dengan rumus sebagai berikut: df Pembilang = k – 1
df Penyebut = n – k Keterangan :
n = jumlah sampel penelitian k = jumlah variabel bebas dan terikat
Pada penelitian ini diketahui jumlah sampel n 88 dan jumlah keseluruhan variabel k adalah 9, sehingga diperoleh :
1. df pembilang = 7 – 1 = 6 2. df penyebut = 88 – 6 = 82
Universitas Sumatera Utara
Nilai F
hitung
akan diperoleh dengan menggunakan bantuan SPSS 17.0 for windows, kemudian akan dibandingkan dengan F
tabel
pada tingkat α = 5, dengan kriteria uji sebagai berikut :
H diterima jika F
hitung
F
tabel
pada α= 5
H ditolak jika F
hitung
F
tabel
pada α= 5
Tabel 4.18 Hasil Uji Signifikansi Simultan Uji-F
Model Sum of Squares
df Mean Square
F Sig.
1 Regression
32.280 6
5.380 11.232
.000
a
Residual 38.799
81 .479
Total 71.080
87
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS April 2011
Pada Tabel 4.18 dapat dilihat bahwa hasil perolehan F
hitung
pada kolom F yakni sebesar 11.232
dengan tingkat signifikansi = 0.000 lebih besar dari nilai F
tabel
yakni 2.21, dengan tingkat kesalahan α = 5, atau
dengan kata lain F
hitung
F
tabel
11.232 2.21. Berdasarkan kriteria pengujian hipotesis jika F
hitung
F
tabel
dan tingkat signifikansinya 0.000 0.05, menunjukkan bahwa pengaruh
variabel independen Produk, Harga, Promosi, Lokasi, Orang, dan Customer Service secara serempak adalah signifikan terhadap Minat
Konsumen.
Universitas Sumatera Utara
b. Uji Signifikansi Parsial Uji-t
