BAB 4. HASIL dan PEMBAHASAN

BAB 4 HASIL dan PEMBAHASAN

4.1 Profil Perusahaan 4.1.1 Sejarah Singkat Perusahaan PT. Honda Prospect Motor merupakan perusahaan perdagangan yang menjadi foreign

capital investment dari Honda Motor Co,Ltd yang bergerak sebagai sole distributor untuk kendaraan bermotor merek HONDA. PT. PROSPECT MOTOR berdiri tahun 1973 sebagai

sole agent dari Honda. Lalu pada Maret 1977 PT. IMORA HONDA diluncurkan dan pada Juli 1978 mereka melakukan produksi untuk pertama kali. Lalu pada Maret 1999 PT. Honda Prospect Motor berdiri dengan Yukihiro Aoshima sebagai President Director yang berkantor pusat di Jl. Gaya Motor I (Sunter II), Jakarta dan mempunyai pabrik yang berlokasi di Jl. Mitra Utara II, Kawasan Industri Mitrakarawang yang secara resmi dibuka pada 25 September 2003 oleh Takeo Fukui (President dan CEO dari Honda Motor, Co., Ltd), Hadi Budiman (President Director dari PT Prospect Motor dan Rini M. Sumarmo Soewandi (Menteri Perindustrian dan Perdagangan). PT. Honda Prospect Motor merupakan gabungan dari PT. Imora Honda, PT. Honda Prospect Engine Manufacturing dan PT. Prospect Motor diikuti dengan penanaman modal oleh Honda Motor Co, Ltd (51%) dan PT. Prospect Motor (49%). PT. Honda Prospect Motor telah sering melakukan kegiatan export ke berbagai negara antara lain Thailand, India, Philippines, Malaysia, Pakistan, Taiwan dan China. PT. Honda Prospect Motor juga mendapatkan sertifikat yang bertaraf internasional sebagai perusahaan yang mempunyai standart internasional sebagai perusahaan yang mempunyai manajemen yang paling berhasil pada tahun 1994 dan 2000.

4.1.2 Struktur Organisasi dan Uraian

Personal & G. AffairGM

Human Resource Director

Purchasing & Part Quality GM

Procurement Director

EXIM & Material Service AGM Vice President New Model & Spec Control GM

President

Senior Vice President

Production Director

Facility Control GM

Body Paint & Engine GM

C.E.Q

Vice President

Finance & Accountin g Director Marketing GM

Marketing & After Sales Serv. Director

Parts AGM

Service GM

Gambar 4.1 Struktur Organisasi PT. Honda Prospect Motor Sumber : PT. Honda Prospect Motor Fungsi masing-masing dari struktur organisasi : President

: Memimpin perusahaan

Senior Vice President

: Membantu president dalam memimpin perusahaan

Vice President

: Membantu senior vice president dalam memimpin perusahaan

Human Resource Director

: Bertanggung jawab dalam perekrutan pekerja

Personal and G. Affair GM

: Bertanggung jawab atas persediaan barang-barang kebutuhan kantor

Procurement Director

: Bertanggung jawab pengadaan atas pembelian bahan baku

Purchasing and Part Quality GM

: Bertanggung jawab pembelian bahan baku

EXIM and Material Service AGM

: Bertanggung jawab atas export dan import

Production Director

: Bertanggung jawab dalam produksi

New Model and Spec Control GM

: Bertanggung jawab dalam pembuatan model baru

Facility Control GM

: Bertanggung jawab dalam kontrol fasilitas

Body Paint and Engine GM

: Bertanggung jawab dalam pengecatan body dan mesin

C.E.Q

: Bertanggung jawab dampak produk terhadap lingkungan

Finance and Accounting Director

: Bertanggung jawab dalam bidang keuangan perusahaan

Marketing and After Sales Serv. Director : Bertanggung jawab dalam bidang pemasaran dan pelayanan setelah pembelian Marketing GM

: Bertanggung jawab dalam bidang pemasaran

Parts GM

: Bertanggung jawab dalam kesiapan barang

Service GM

: Bertanggung jawab dalam bidang pelayanan

4.2 Profil Responden Untuk memperoleh data dalam menilai atribut produk New Honda Jazz, maka digunakan kuesioner yang dibagikan terhadap 100 responden yang mempunyai pengalaman menggunakan atau pernah memiliki mobil honda Jazz baik yag lama dan baru yang dapat dibagi berdasarkan : a. Jenis Kelamin Tabel 4.1 Profil responden berdasarkan jenis kelamin (Periode Apr-Jun) th 2009 Jenis Kelamin

Jumlah

Persentase

Pria

65

65%

Wanita

35

35%

Total

100

100%

Sumber : data primer Berdasarkan hasil kuesioner mengenai jenis kelamin, dapat diketahui jumlah responden pria (65%), wanita(35%), ini menunjukkan bahwa lebih banyak pria daripada wanita.

70 60 50 40

Pria Wanita

30 20 10 0 Jumlah

Gambar 4.2 Histogram Profil Responden Berdasarkan Jenis Kelamin

b. Jenis Pekerjaan Tabel 4.2 Profil responden berdasarkan jenis pekerjaan Jenis Pekerjaan

Jumlah

Persentase

Wirausaha

20

20%

Ibu rumah tangga

17

17%

Pegawai negeri

4

4%

Pegawai swasta

24

24%

Mahasiswa

35

35%

Total

100

100%

Sumber : data primer

35 30 25

Wirausaha Ibu rumah tangga Pegawai negeri Pegawai swasta Mahasiswa

20 15 10 5 0 Jumlah

Gambar 4.3 Histogram Profil Responden Berdasarkan Jenis Pekerjaan

c. Usia

Tabel 4.3 Profil responden berdasarkan usia Usia

Jumlah

Persentase

5th – 20th

35

35%

21th– 40th

53

53%

41 th keatas

12

12%

Total

100

100%

Sumber : data primer

60 50 40 5th – 20th 21th– 40th 41 th keatas

30 20 10 0 Jumlah

Gambar 4.4 Histogram Profil Respoden Berdasarkan Usia

4.3

Transformasi Data Ordinal menjadi Interval

Variabel : X1

: Atribut Produk

X2

: Kualitas Pelayanan

Y

: Keputusan Pembelian Mentransformasi data ordinal menjadi data interval gunanya untuk

memenuhi sebagian syarat analisis parametric yang mana data setidak – tidaknya berskala interval. Teknik transformasi yang paling sederhana dengan menggunakan MSI (Method Of Succesive Interval). •

Transformasi Variabel Atribut Produk ditunjukkan pada tabel berikut ini : Tabel 4.4 Transformasi Variabel Atribut Produk Skala Ordinal

Skala Interval

Nilai alternatif jawaban 1

1


2.31


3.25


4.32


4.73

Sumber : Hasil Pengolahan Data, 2009

•

Transformasi Variabel Kualitas Pelayanan ditunjukkan pada tabel berikut ini : Tabel 4.5 Transformasi Variabel Kualitas Pelayanan Skala Ordinal

Skala Interval


1


2.32


3.30


4.30


4.79


•

Transformasi Variabel Keputusan Pembelian ditunjukkan pada tabel berikut ini : Tabel 4.6 Transformasi Variabel Keputusan Pembelian Skala Ordinal

Skala Interval


1


2.31


3.23


4.32


4.65


Keterangan : 1 = Sangat Tidak Setuju 2 = Tidak Setuju 3 = Biasa Saja 4 = Setuju 5 = Sangat Setuju Selanjutnya data yang sudah ditransformasi menjadi data interval akan diuji validitas dan reliabilitasnya sehingga instrumen yang digunakan dalam penelitian dapat dipertanggungjawabkan. Data yang diuji validitas dan reliabilitasnya adalah variabel X1, X2, dan Y.

4.4

Uji Validitas dan Reliabilitas Uji validitas untuk setiap instrumen dilakukan dengan terlebih dahulu dicari

harga korelasi antara bagian – bagian dari alat ukur secara keseluruhan dengan cara mengkorelasikan setiap butir alat ukur dengan skor total yang merupakan jumlah tiap skor butir. Untuk menghitung validitas alat ukur digunakan rumus Pearson

Product Moment. Uji validitas menggunakan tingkat kepercayaan 95%, dimana df = n – 2. Nilai n menggunakan data sebanyak 30 jawaban kuesioner. Jadi nilai df = 28, sehingga didapat nilai t

table

= 1.70. Selanjutnya dengan menggunakan rumus rtabel,

maka didapatkan nilai rtabel = 0.31. Dasar pengambilan keputusan pada uji validitas ini adalah sebagai berikut : •

Jika rhitung > 0.31, maka butir pertanyaan tersebut valid.

•

Jika rhitung < 0.31, maka butir pertanyaan tersebut tidak valid.

Nilai rhitung didapat dari hasil perhitungan korelasi Pearson Product Moment antara skor tiap butir pertanyaan dengan skor total. Dasar pengambilan keputusan pada uji reliabilitas adalah sebagai berikut : •

Jika Cronbach Alpha > rtabel, maka dapat dikatakan reliabel.

•

Jika Cronbach Alpha < rtabel, maka dapat dikatakan tidak reliabel.

4.4.1

Uji Validitas dan Reliabilitas untuk Variabel X1, X2, Y, Z.

4.4.1.1

Uji Validitas dan Reliabilitas untuk Variabel Atribut Produk

Untuk variabel X1 diukur melalui pertanyaan 1-8. Dengan menggunakan bantuan program SPSS didapat hasil sebagai berikut : Tabel 4.7 Validitas Variabel Pengembangan Produk Pertanyaan

r hitung

Keterangan

P1

0.417

Valid

P2

0.389

Valid

P3

0.531

Valid

P4

0.361

Valid

P5

0.573

Valid

P6

0.440

Valid

P7

0.752

Valid

P8

0.369

Valid


Nilai Cronbach Alpha = 0.775 > 0.31 (rtabel), maka dapat dikatakan reliabel. Jadi untuk variabel X1, data hasil kuesioner yang dapat digunakan untuk proses analisa selanjutnya adalah semua data jawaban dari pertanyaan yang diberikan. 4.4.1.2 Uji Validitas dan Reliabilitas untuk Variabel Kualitas Pelayanan Untuk variabel X2 diukur melalui pertanyaan 9-18. Dengan menggunakan bantuan program SPSS didapat hasil sebagai berikut : Tabel 4.8 Validitas Variabel Kualitas Pelayanan Pertanyaan

r hitung

Keterangan

9

0.712

Valid

10

0.509

Valid

11

0.661

Valid

12

0.346

Valid

13

0.522

Valid

14

0.432

Valid

15

0.339

Valid

16

0.376

Valid

17

0.362

Valid

18

0.452

Valid


Nilai Cronbach Alpha = 0.799 > 0.31 (rtabel), maka dapat dikatakan reliabel. Jadi untuk variabel X2, data hasil kuesioner yang dapat digunakan untuk proses analisa selanjutnya adalah semua data jawaban dari pertanyaan yang diberikan. 4.4.1.3 Uji Validitas dan Reliabilitas untuk Variabel Keputusan Pembelian Untuk variabel Y diukur melalui pertanyaan 18-22. Dengan menggunakan bantuan program SPSS didapat hasil sebagai berikut : Tabel 4.9 Validitas Variabel Keputusan Pembelian Pertanyaan

r hitung

Keterangan

19

0.710

Valid

20

0.370

Valid

21

0.340

Valid

22

0.426

Valid


Nilai Cronbach Alpha = 0.652 > 0.31 (rtabel), maka dapat dikatakan reliabel. Jadi untuk variabel Y, data hasil kuesioner yang dapat digunakan untuk proses analisa selanjutnya adalah semua data jawaban dari pertanyaan yang diberikan.

4.5

Uji Normalitas Mengingat asumsi untuk analisis jalur bahwa data haruslah berdistribusi

secara normal, maka akan dilakukan uji normalitas terhadap variabel Atribut Produk, Kualitas Pelayanan, dan Keputusan Pembelian. Untuk nilai dari variabel X1, X2, dan Y diambil dari nilai rata – rata (mean) dari data yang sudah valid dan reliabel.

4.5.1

Uji Normalitas Variabel Atribut Produk Dengan menggunakan bantuan program SPSS didapat hasil sebagai berikut : Tabel 4.10 Test Of Normality Variabel Atribut Produk

Tests of Normality Kolmogorov-Smirnova Statistic IntervalRata2

Df

.078

Shapiro-Wilk

Sig. 100

Statistic

.133

df

.965

Sig. 100

.009

a. Lilliefors Significance Correction Sumber : Hasil Pengolahan Data, 2009

Normal Q-Q Plot of rata2interval

Expected Normal

2.5

0.0

-2.5

2.5

3.0

3.5

4.0

4.5

5.0

Observed Value


Gambar 4.5 Grafik Normalitas dari data Variabel Atribut Produk

Dengan melihat tabel 4.10, maka : Kriteria Pengujian : Jika angka sig uji Kolmogorov-Smirnov > 0.05 maka data berdistribusi normal Jika angka sig uji Kolmogorov-Smirnov < 0.05 maka data tidak berdistribusi normal Analisa : Variabel Atribut Produk memiliki sig = 0.133 (>0.05) maka data berdistribusi normal, sehingga variabel X1 dapat digunakan dalam analisis jalur berikutnya. 4.5.2

Uji Normalitas Variabel Kualitas Pelayanan Dengan menggunakan bantuan program SPSS didapat hasil sebagai berikut : Tabel 4.11 Test Of Normality Variabel Kualitas Pelayanan

Tests of Normality Kolmogorov-Smirnova Statistic IntervaLRata2

.079

a. Lilliefors Significance Correction Sumber : Hasil Pengolahan Data, 2009

Df

Shapiro-Wilk

Sig. 100

.132

Statistic .970

Df

Sig. 100

.023

Normal Q-Q Plot of rata2interval

Expected Normal

2.5

0.0

-2.5

2.5

3.0

3.5

4.0

4.5

5.0

5.5

Observed Value


Gambar 4.6 Grafik Normalitas dari data Variabel Kualitas Pelayanan Dengan melihat tabel 4.11, maka : Kriteria Pengujian : Jika angka sig uji Kolmogorov-Smirnov > 0.05 maka data berdistribusi normal Jika angka sig uji Kolmogorov-Smirnov < 0.05 maka data tidak berdistribusi normal Analisa : Variabel Kualitas Pelayanan memiliki sig = 0.132 (>0.05) maka data berdistribusi normal, sehingga variabel X2 dapat digunakan dalam analisis jalur berikutnya. 4.5.3

Uji Normalitas Variabel Keputusan Pembelian Dengan menggunakan bantuan program SPSS didapat hasil sebagai berikut :

Tabel 4.12 Test Of Normality Variabel Keputusan Pembelian Tests of Normality Kolmogorov-Smirnova Statistic Rata2Interval

Df

.085

Shapiro-Wilk

Sig. 100

Statistic

.071

Df

.969

Sig. 100

.018

a. Lilliefors Significance Correction *. This is a lower bound of the true significance. Sumber : Hasil Pengolahan Data, 2009

Normal Q-Q Plot of VAR00005

Expected Normal

2

0

-2

2.0

2.5

3.0

3.5

4.0

4.5

5.0

Observed Value


Gambar 4.7 Grafik Normalitas dari data Variabel Keputusan Pembelian Dengan melihat tabel 4.12, maka : Kriteria Pengujian : Jika angka sig uji Kolmogorov-Smirnov > 0.05 maka data berdistribusi normal

Jika angka sig uji Kolmogorov-Smirnov < 0.05 maka data tidak berdistribusi normal Analisa : Variabel Kepuasan Pelanggan memiliki sig = 0.071 (>0.05) maka data berdistribusi normal, sehingga variabel Y dapat digunakan dalam analisis jalur berikutnya.

4.6

Analisa Hubungan Atribut Produk dan kualitas pelayanan terhadap Keputusan Pembelian konsumen Analisa korelasi dilakukan untuk mengetahui hubungan antara variabel independent (X) dengan variabel dependent (Y). Untuk melihat hubungan X1 dan X2 tehadap Y dapat dibantu dengan menggunakan progam SPSS yang menghasilkan output sebagai berikut : Tabel 4.13 Deskriptif data X1, X2, dan Y

Descriptive Statistics Mean

Std. Deviation

N

K.Pembelian

3.8405

.50925

100

P.Produk

3.8786

.50720

100

K.Pelayanan

3.8544

.50587

100


Pertama – tama akan diinterpretasikan terlebih dahulu hasil output pada tabel

Descriptive Statistic. Untuk menginterpretasikan deskriptif data maka dibuat suatu kriteria mengenai arti nilai masing – masing variabel yang ada dalam penelitian tersebut yaitu variabel Atribut Produk (X1), Kualitas Pelayanan (X2), dan Keputusan Pembelian (Y). Untuk membuat kriteria tersebut digunakan rumus sturges untuk menghitung lebar dan jumlah kelas, dimana jumlah kelas telah ditentukan terlebih dahulu yaitu sebanyak 5 kelas, yakni

kelas pertama “Sangat Tidak Baik”, kelas kedua “Tidak Baik”, kelas ketiga “Cukup Baik”, kelas keempat “Baik”, kelas kelima “Sangat Baik”. Adapun rumus Sturges untuk lebar kelas yaitu (Xmax – Xmin)/Jumlah kelas. Untuk variabel X1, X2, dan Y menggunakan nilai baru pada skala interval. Sehingga kriteria jawaban untuk variabel X1, X2, Y dan Z adalah sebagai berikut : Tabel 4.14 Interpretasi Nilai Variabel X1, X2, dan Y Interval Variabel

Kriteria

X1

Interval Variabel

Kriteria

X2

3.985 sampai 4.73

Sangat Baik

4.033 sampai 4.79

Sangat Baik

3.239 sampai 3.984

Baik

3.275 sampai 4.032

Baik

2.493 sampai 3.238

Cukup Baik

2.517 sampai 3.274

Cukup Baik

1.747 sampai 2.492

Tidak Baik

1.759 sampai 2.516

Tidak Baik

1 sampai 1.746

Sangat Tidak Baik

1 sampai 1.758

Sangat Tidak Baik

Interval Variabel Y

Kriteria

3.93 sampai 4.65

Sangat Baik

3.20 sampai 3.92

Baik

2.47 sampai 3.19

Cukup Baik

1.74 sampai 2.46

Tidak Baik

1 sampai 1.73

Sangat Tidak Baik


Sehingga pada tabel Deskriptive, terlihat mean dari variabel X1 = 3.8786 yang apabila dibandingkan dengan tabel Interpretasi maka variabel X1 dapat dinilai Baik. Untuk mean dari variabel X2 = 3.8544 juga dapat dinilai Baik. Untuk mean dari variabel Y = 3.8405 juga dapat dinilai Baik. Berdasarkan tabel Deskriptive terlihat Standard Deviation untuk variabel X1, X2, dan Y cenderung kecil sehingga dapat diketahui bahwa variasi jawaban responden cenderung seragam. Tabel 4.15 Korelasi Pearson X1, X2, dan Y Correlations K.Pembelian Pearson Correlation

Sig. (1-tailed)

N

K.Pembelian

A.Produk

K.Pelayanan

1.000

.656

.704

A.Produk

.656

1.000

.357

K.Pelayanan

.704

.357

1.000

K.Pembelian

.

.000

.000

A.Produk

.000

.

.000

K.Pelayanan

.000

.000

.

K.Pembelian

100

100

100

A.Produk

100

100

100

K.Pelayanan

100

100

100


Selanjutnya dilihat hubungan bivariat antara variabel X1, X2, dan Y dengan menggunakan korelasi Pearson yang melihat hubungan dua arah antara dua variabel saja tanpa memperhitungkan pengaruh faktor lain. Dengan melihat tabel Correlations : •

Korelasi Variabel X1 dan X2 (rX1X2) = 0.357 yang artinya hubungan kedua variabel tersebut bersifat rendah dan searah.

Hipotesis : Ho = Tidak ada hubungan yang signifikan antara variabel X1 dan X2 Ha = Ada hubungan yang signifikan antara variabel X1 dan X2 Dasar pengambilan Keputusan (Tingkat Kepercayaan 95%) Sig > 0.05 maka Ho diterima Sig < 0.05 maka Ho ditolak Keputusan Sig = 0.000 yang artinya lebih kecil dari 0.05 maka Ho ditolak dan Ha diterima Sehingga dapat disimpulkan Jadi melalui uji signifikansi diatas dapat diketahui bahwa hubungan antara Atribut Produk(X1) dan Kualitas Pelayanan (X2) memiliki hubungan yang nyata dan hubungan keduanya bersifat rendah dan searah. Dikatakan hubungannya searah karena korelasi bernilai positif, jadi jika nilai (X1) naik maka nilai (X2) juga akan naik, begitu juga sebaliknya, jika nilai (X1) turun maka nilai (X2) juga akan turun. Dimana pengaruh tersebut tergolong rendah karena nilai korelasinya 0.357 (<0.5). •

Korelasi Variabel X1 dan Y (rX1Y) = 0.656 yang artinya hubungan kedua variabel tersebut bersifat kuat dan searah.

Hipotesis : Ho = Tidak ada hubungan yang signifikan antara variabel X1 dan Y Ha = Ada hubungan yang signifikan antara variabel X1 dan Y Dasar pengambilan Keputusan (Tingkat Kepercayaan 95%) Sig > 0.05 maka Ho diterima Sig < 0.05 maka Ho ditolak Keputusan Sig = 0.000 yang artinya lebih kecil dari 0.05 maka Ho ditolak dan Ha diterima Sehingga dapat disimpulkan

Jadi melalui uji signifikansi diatas dapat diketahui bahwa hubungan antara Atribut Produk(X1) dan Keputusan Pembelian (Y) memiliki hubungan yang nyata dan hubungan keduanya bersifat sangat kuat dan searah. Dikatakan hubungannya searah karena korelasi bernilai positif, jadi jika nilai (X1) naik maka nilai (Y) juga akan naik, begitu juga sebaliknya, jika nilai (X1) turun maka nilai (Y) juga akan turun. Dimana pengaruh tersebut tergolong sangat kuat karena nilai korelasinya 0.656 (>0,5). •

Korelasi Variabel X2 dan Y (rX2Y) = 0.704 yang artinya hubungan kedua variabel tersebut bersifat kuat dan searah.

Hipotesis : Ho = Tidak ada hubungan yang signifikan antara variabel X2 dan Y Ha = Ada hubungan yang signifikan antara variabel X2 dan Y Dasar pengambilan Keputusan (Tingkat Kepercayaan 95%) Sig > 0.05 maka Ho diterima Sig < 0.05 maka Ho ditolak Keputusan Sig = 0.000 yang artinya lebih kecil dari 0.05 maka Ho ditolak dan Ha diterima Sehingga dapat disimpulkan Jadi melalui uji signifikansi diatas dapat diketahui bahwa hubungan antara Kualitas Pelayanan (X2) dan Keputusan Pembelian (Y) memiliki hubungan yang nyata dan hubungan keduanya bersifat sangat kuat dan searah. Dikatakan hubungannya searah karena korelasi bernilai positif, jadi jika nilai (X2) naik maka nilai (Y) juga akan naik, begitu juga sebaliknya, jika nilai (X2) turun maka nilai (Y) juga akan turun. Dimana pengaruh tersebut tergolong sangat kuat karena nilai korelasinya 0.704 (>0.5). Hasil uji Korelasi Pearson antara variabel X1, X2, dan Y diatas dapat diringkas sebagai berikut :

Tabel 4.16 Sifat Hubungan Korelasi X1, X2, dan Y Hubungan

Korelasi

Sifat Hubungan

X1 dan X2

0.357

Rendah, Searah dan Signifikan

X1 dan Y

0.656

Kuat, Searah dan Signifikan

X2 dan Y

0.704

Kuat, Searah dan Signifikan

Antara


Tabel 4.17 ANOVA(b)

Model 1

Sum of Squares Regression Residual

Df

Mean Square

17.544

2

8.772

8.131

97

.084

F

Sig.

104.653

.000a

Total

25.675 99 a Predictors: (Constant), K.Pelayanan, P.Produk b Dependent Variable: K.Pembelian Sumber : Hasil Pengolahan Data, 2009

Tabel 4.18 Coefficients(a) Unstandardized Coefficients Model 1

B (Constant)

Standardized Coefficients

Std. Error

-.055

.271

.466

.061

.542 a Dependent Variable: K.Pembelian

.062

A.Produk K.Pelayanan


Beta

t

Sig. -.201

.841

.464

7.583

.000

.538

8.799

.000

Tabel 4.19 Model Summary

Model 1

R

R Square

Adjusted R Square

.827(a) .683 .677 a Predictors: (Constant), K.Pelayanan, P.Produk

Std. Error of the Estimate .28952


Kemudian sebelum melakukan analisis jalur pada variabel X1, X2, dan Y, harus diuji linieritas hubungan antara ketiga variabel tersebut. Pengujian tersebut dilakukan dengan melihat pada tabel Anova, yakni :

Hipotesis : Ho = Hubungan antara variabel bebas X1 dan X2 terhadap variabel terikat Y bersifat tidak linier Ha = Hubungan antara variabel bebas X1 dan X2 terhadap variabel terikat Y bersifat linier Dasar pengambilan Keputusan (Tingkat Kepercayaan 95%) Sig > 0.05 maka Ho diterima Sig < 0.05 maka Ho ditolak Keputusan Sig = 0.000 (< 0.05) maka Ho ditolak dan Ha diterima. Sehingga dapat ditarik kesimpulan hubungan antara variabel X1 dan X2 terhadap variabel terikat Y bersifat linier dengan tingkat kepercayaan 95%. Jadi asumsi mengenai linieritas hubungan dalam analisa jalur terpenuhi. A. Pengujian secara simultan (keseluruhan) antar variabel bebas X1 dan X2 dengan variabel terikat Y Uji secara keseluruhan ditunjukkan oleh tabel Anova Hipotesis :

Ho = Variabel X1 dan X2 tidak berkontribusi secara simultan dan signifikan terhadap variabel Y Ha = Variabel X1 dan X2 berkontribusi secara simultan dan signifikan terhadap variabel Y

Dasar pengambilan Keputusan (Tingkat Kepercayaan 95%) Sig > 0.05 maka Ho diterima Sig < 0.05 maka Ho ditolak Keputusan Sig = 0.000 (< 0.05) maka Ho ditolak dan Ha diterima. Sehingga dapat ditarik kesimpulan bahwa variabel X1 dan X2 berkontribusi secara simultan dan signifikan terhadap variabel Y dan oleh sebab itu, pengujian secara individual dapat dilakukan atau dilanjutkan. Besarnya pengaruh Variabel X1 dan X2 secara simultan terhadap variabel Y dapat diketahui dengan melihat nilai R square pada table Model Summary, dimana nilai R2 = 0.683 = 68.3%. Jadi Variabel X1 dan X2 mempengaruhi Variabel Y sebesar 68.3% dan sisanya yaitu 31.7% dipengaruhi oleh variabel2 diluar penelitian ini. B. Pengujian secara individual antara variabel X1 terhadap Variabel Y Pengujian secara individual dapat dilihat pada tabel Coefficients, yakni : Hipotesis : Ho = Variabel X1 tidak berkontribusi secara signifikan terhadap variabel Y Ha = Variabel X1 berkontribusi secara signifikan terhadap variabel Y Dasar pengambilan Keputusan (Tingkat Kepercayaan 95%) Sig > 0.05 maka Ho diterima Sig < 0.05 maka Ho ditolak Keputusan Sig = 0.000 (< 0.05) maka Ho ditolak dan Ha diterima

Sehingga dapat ditarik kesimpulan bahwa variabel X1 berkontribusi secara signifikan terhadap variabel Y. C. Pengujian secara individual antara variabel X2 terhadap variabel Y Hipotesis : Ho = Variabel X2 tidak berkontribusi secara signifikan terhadap variabel Y Ha = Variabel X2 berkontribusi secara signifikan terhadap variabel Y Dasar pengambilan Keputusan (Tingkat Kepercayaan 95%) Sig > 0.05 maka Ho diterima Sig < 0.05 maka Ho ditolak Keputusan Sig = 0.000 (< 0.05) maka Ho ditolak dan Ha diterima Sehingga dapat ditarik kesimpulan bahwa variabel X2 berkontribusi secara signifikan terhadap variabel Y. Sementara itu, besarnya koefisien jalur bagi variabel lain diluar penelitian yang mempengaruhi nilai variabel : Y (ρY) = √1-R2 =√ 1-0.683 = 0.563 Kerangka hubungan kausal empiris antara Atribut Produk (X1) dan Kualitas Pelayanan (X2) terhadap Keputusan Pembelian Konsumen (Y) dapat dibuat melalui persamaan strukturan sebagai berikut : Struktur :

Y = ρYX1X1 + ρYX2X2 + ρYἐ1 0.464X1 + 0.538X2 + 0.563

X1

ἐ1 = 0.563

ρYX1 = 0.464 Y

R12 = 0.357

X2

ρYX2 = 0.538

Gambar 4.8: Diagram jalur Hubungan kausal Empiris Atribut Produk (X1) dan kualitas Pelayanan (X2) terhadap Keputusan Pembelian Konsumen (Y) Sumber : Hasil Pengolahan Data, 2009

Dari persamaan struktur diatas, dapat diartikan bahwa : -

Keputusan Pembelian (Y) dipengaruhi oleh Atribut Produk (X1) dan Kualitas Pelayanan (X2) secara stimultan sebesar 68.3% dan sisanya sebesar 31.7% dipengaruhi oleh variabel-variabel lain diluar penelitian ini

-

Setiap peningkatan nilai X1 sebesar 1, maka nilai Y juga akan naik sebesar 0.464. Begitu juga sebaliknya, setiap penurunan X1 sebesar 1, maka nilai Y juga akan turun sebesar 0.464.

-

Setiap peningkatan nilai X2 sebesar 1, maka nilai Y juga akan naik sebesar 0.538. Begitu juga sebaliknya, setiap penurunan X2 sebesar 1, maka nilai Y juga akan turun sebesar 0.538.

Kemudian seluruh koefisien jalur dari hubungan kausal dapat diketahui pengaruh kausal langsung, pengaruh kausal total serta pengaruh bersama dari tiap-tiap variabel. Hasilnya dirangkum dalam tabel berikut ini:

Tabel 4.20 : Koefisien Jalur, Pengaruh Langsung, Pengaruh Total dan Pengaruh Bersama Atribut Produk (X1) dan Kualitas Pelayanan (X2) mempengaruhi keputusan Pembelian konsumen (Y)

Pengaruh Variabel

Pengaruh Kausal Langsung

Total

X1 terhadap Y

0.464

0.464

X2 terhadap y

0.538

0.538

ἐ1

0.563

X1 dan X2

Pengaruh Bersama

0.357


Berdasarkan tabel 4.20

maka dapat ditarik kesimpulan sehingga memberikan informasi

secara objektif sebagai berikut: 1. Besarnya nilai Atribut Produk (X1) mempengaruhi Keputusan Pembelian Konsumen (Y) adalah 0.4642 x 100% = 21.53% 2. Besarnya nilai Keputusan Pembelian (X2) mempengaruhi Keputusan Pembelian (Y) adalah 0.5382 x 100% = 28.94% 3. Besarnya kontribusi Atribut Produk (X1) dan Kualitas Pelayanan (X2) berpengaruh secara keseluruhan mempengaruhi Keputusan Pembelian Konsumen (Y) adalah sebesar 68.3% dan sisanya sebesar 31.7% dipengaruhi oleh variabel lain diluar penelitian ini. 4.7 Hasil Penelitian Implikasi hasil penelitian ini yaitu setelah semua data telah dikumpulkan dan hasil analisis selesai dilakukan, pertama-tama didapatkan bahwa penilaian konsumen terhadap Atribut Produk pada mobil All New Honda Jazz adalah baik dan memiliki jawaban yang cukup

seragam, sedangkan asumsi dari konsumen atas kualitas pelayanan juga baik dan jawaban yang diberikan oleh responden juga seragam. Dari dua variabel diatas hasil yang didapatkan oleh pihak perusahaan dari konsumen atas keputusan pembelian juga baik, dan jawaban dari responden kebanyakan seragam. Dari hasil analisa-analisa sebelumnya mengenai Atribut Produk, kualitas Pelayanan dan Keputusan Pembelian Konsumen pada PT. Honda Prospect Motor, maka dilakukan analisis mengenai pengaruh dari hubungan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh dan hubungan antara Atribut Produk dan Kualitas Pelayanan terhadap Keputusan Pembelian Konsumen Pada PT. Honda Prospect Motor. Setelah dilakukan analisa pengaruh dan hubungan antara Atribut Produk terhadap Keputusan Pembelian Konsumen diperoleh kesimpulan bahwa Atribut Produk (X1) terdapat hubungan yang cukup kuat dan pengaruh yang signifikan terhadap (Y). Besarnya kontribusi Atribut Produk terhadap Keputusan Pembelian adalah sebesar 0.4642 x 100% = 21.53%. Ini menunjukkan bahwa Atribut Produk memiliki pengaruh yang cukup besar terhadap Keputusan Pembelian Konsumen pada PT. Honda Prospect Motor. Selain itu, analisa pengaruh dan hubungan Kualitas Pelayanan terhadap Keputusan Pembelian diperoleh kesimpulan bahwa Kualitas Pelayanan terdapat hubungan yang cukup kuat dan pengaruh yang signifikan yaitu sebesar 0.5382 x 100% = 28.94% terhadap Keputusan Pembelian Konsumen Pada PT. Honda Prospect Motor. Dapat diartikan bahwa Kualitas Pelayanan yang diberikan kepada konsumennya berpengaruh pada Keputusan Pembelian Konsumen pada PT. Honda Prospect Motor sehinggga diharapkan dengan Kualitas Pelayanan yang lebih baik lagi atau ditingkatkan lagi diharapkan dapat menambah konsumen ataupun pelanggan pada PT. Honda Prospect Motor. Bila dilihat lebih jauh lagi, hubungan antara Atribut Produk (X1) dan Kualitas Pelayanan (X2) dengan Keputusan Pembelian Konsumen (Y) pada PT. Honda Prospect Motor dapat ditarik kesimpulan bahwa terdapat hubungan yang cukup kuat antara X1 dan X2 dengan

Y yaitu 0.683 = 68.3% . Apabila dilihat dari pengaruh secara keseluruhan, Atribut Produk (X1) dan Kualitas Pelayanan ( X2) ada pengaruh yang signifikan yaitu sebesar 0.357 = 35.7%. Ini menunjukkan bahwa PT. Honda Prospect Motor harus memperhatikan Atribut Produk dan Kualitas Pelayanan yang ada pada perusahaan sebab itu memberikan pengaruh yang cukup besar bagi Keputusan Pembelian pada PT. Honda Prospect Motor, yang mana akan berdampak pada meningkatnya profit pada perusahaan Honda Prospect Motor

4.8 Implikasi Hasil Penelitian Berdasarkan hasil pembahasan, terbukti bahwa variable atribut produk dan kualitas pelayanan berpengaruh terhadap keputusan pembelian konsumen, maka hendaknya perusahaan tetap melakukan inovasi produk sehingga dapat bersaing dengan produk dari perusahaan lain dan disetiap atribut produk tersebut juga di ikuti dengan peningkatan kualitas pelayanan seperti pelatihan pekerja agar lebih cepat tanggap terhadap berbagai keluhan konsumen.

BAB 4. HASIL dan PEMBAHASAN

Recommend Documents