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 Human Resource Director Personal & G. AffairGM Procurement Director Purchasing & Part Quality GM Vice President EXIM & Material Service AGM 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 Senior Vice President : Memimpin perusahaan : Membantu president dalam memimpin perusahaan Vice President : Membantu senior vice president dalam memimpin perusahaan Human Resource Director Personal and G. Affair GM : Bertanggung jawab dalam perekrutan pekerja : Bertanggung jawab atas persediaan barang-barang kebutuhan kantor Procurement Director : Bertanggung jawab pengadaan atas pembelian bahan baku Purchasing and Part Quality GM EXIM and Material Service AGM Production Director New Model and Spec Control GM Facility Control GM Body Paint and Engine GM C.E.Q Finance and Accounting Director : Bertanggung jawab pembelian bahan baku : Bertanggung jawab atas export dan import : Bertanggung jawab dalam produksi : Bertanggung jawab dalam pembuatan model baru : Bertanggung jawab dalam kontrol fasilitas : Bertanggung jawab dalam pengecatan body dan mesin : Bertanggung jawab dampak produk terhadap lingkungan : 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 Service GM : Bertanggung jawab dalam kesiapan barang : 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 30 20 Pria Wanita 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 20 15 10 5 Wirausaha Ibu rumah tangga Pegawai negeri Pegawai swasta Mahasiswa 0 Jumlah Gambar 4.3 Histogram Profil Responden Berdasarkan Jenis Pekerjaan c. Usia Tabel 4.3 Profil responden berdasarkan usia Usia Jumlah Persentase 5th 20 th 35 35% 21th 40 th 53 53% 41 th keatas 12 12% Total 100 100% Sumber : data primer
60 50 40 30 20 5th 20th 21th 40th 41 th keatas 10 0 Jumlah Gambar 4.4 Histogram Profil Respoden Berdasarkan Usia 4.3 Transformasi Data Ordinal menjadi Interval Variabel : X 1 X 2 Y : Atribut Produk : Kualitas Pelayanan : 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 Nilai alternatif jawaban 2 2.31
Nilai alternatif jawaban 3 3.25 Nilai alternatif jawaban 4 4.32 Nilai alternatif jawaban 5 4.73 Transformasi Variabel Kualitas Pelayanan ditunjukkan pada tabel berikut ini : Tabel 4.5 Transformasi Variabel Kualitas Pelayanan Skala Ordinal Skala Interval Nilai alternatif jawaban 1 1 Nilai alternatif jawaban 2 2.32 Nilai alternatif jawaban 3 3.30 Nilai alternatif jawaban 4 4.30 Nilai alternatif jawaban 5 4.79 Transformasi Variabel Keputusan Pembelian ditunjukkan pada tabel berikut ini : Tabel 4.6 Transformasi Variabel Keputusan Pembelian Skala Ordinal Skala Interval Nilai alternatif jawaban 1 1 Nilai alternatif jawaban 2 2.31 Nilai alternatif jawaban 3 3.23
Nilai alternatif jawaban 4 4.32 Nilai alternatif jawaban 5 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 X 1, X 2, 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 r tabel, maka didapatkan nilai r tabel = 0.31. Dasar pengambilan keputusan pada uji validitas ini adalah sebagai berikut : Jika r hitung > 0.31, maka butir pertanyaan tersebut valid.
Jika r hitung < 0.31, maka butir pertanyaan tersebut tidak valid. Nilai r hitung 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 > r tabel, maka dapat dikatakan reliabel. Jika Cronbach Alpha < r tabel, maka dapat dikatakan tidak reliabel. 4.4.1 Uji Validitas dan Reliabilitas untuk Variabel X 1, X 2, Y, Z. 4.4.1.1 Uji Validitas dan Reliabilitas untuk Variabel Atribut Produk Untuk variabel X 1 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 (r tabel ), maka dapat dikatakan reliabel. Jadi untuk variabel X 1, 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 X 2 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 (r tabel ), maka dapat dikatakan reliabel. Jadi untuk variabel X 2, 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 (r tabel ), 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 X 1, X 2, 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-Smirnov a Shapiro-Wilk Statistic Df Sig. Statistic df Sig. IntervalRata2.078 100.133.965 100.009 a. Lilliefors Significance Correction Normal Q-Q Plot of rata2interval 2.5 Expected Normal 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 X 1 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-Smirnov a Shapiro-Wilk Statistic Df Sig. Statistic Df Sig. IntervaLRata2.079 100.132.970 100.023 a. Lilliefors Significance Correction
Normal Q-Q Plot of rata2interval 2.5 Expected Normal 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 X 2 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-Smirnov a Shapiro-Wilk Statistic Df Sig. Statistic Df Sig. Rata2Interval.085 100.071.969 100.018 a. Lilliefors Significance Correction *. This is a lower bound of the true significance. Normal Q-Q Plot of VAR00005 2 Expected Normal 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 X 1, X 2, 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 (X 1 ), Kualitas Pelayanan (X 2 ), 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 (X max X min )/Jumlah kelas. Untuk variabel X 1, X 2, dan Y menggunakan nilai baru pada skala interval. Sehingga kriteria jawaban untuk variabel X 1, X 2, Y dan Z adalah sebagai berikut : Tabel 4.14 Interpretasi Nilai Variabel X 1, X 2, dan Y Interval Variabel Kriteria Interval Variabel Kriteria X 1 X 2 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 X 1 = 3.8786 yang apabila dibandingkan dengan tabel Interpretasi maka variabel X 1 dapat dinilai Baik. Untuk mean dari variabel X 2 = 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 X 1, X 2, dan Y cenderung kecil sehingga dapat diketahui bahwa variasi jawaban responden cenderung seragam. Tabel 4.15 Korelasi Pearson X 1, X 2, dan Y Correlations K.Pembelian A.Produk K.Pelayanan Pearson Correlation K.Pembelian 1.000.656.704 A.Produk.656 1.000.357 K.Pelayanan.704.357 1.000 Sig. (1-tailed) K.Pembelian..000.000 A.Produk.000..000 K.Pelayanan.000.000. N K.Pembelian 100 100 100 A.Produk 100 100 100 K.Pelayanan 100 100 100 Selanjutnya dilihat hubungan bivariat antara variabel X 1, X 2, 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 X 1 dan X 2 (r X1X2 ) = 0.357 yang artinya hubungan kedua variabel tersebut bersifat rendah dan searah.
Hipotesis : Ho = Tidak ada hubungan yang signifikan antara variabel X 1 dan X 2 Ha = Ada hubungan yang signifikan antara variabel X 1 dan X 2 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(X 1 ) dan Kualitas Pelayanan (X 2 ) memiliki hubungan yang nyata dan hubungan keduanya bersifat rendah dan searah. Dikatakan hubungannya searah karena korelasi bernilai positif, jadi jika nilai (X 1 ) naik maka nilai (X 2 ) juga akan naik, begitu juga sebaliknya, jika nilai (X 1 ) turun maka nilai (X 2 ) juga akan turun. Dimana pengaruh tersebut tergolong rendah karena nilai korelasinya 0.357 (<0.5). Korelasi Variabel X 1 dan Y (r X1Y ) = 0.656 yang artinya hubungan kedua variabel tersebut bersifat kuat dan searah. Hipotesis : Ho = Tidak ada hubungan yang signifikan antara variabel X 1 dan Y Ha = Ada hubungan yang signifikan antara variabel X 1 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(X 1 ) 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 (X 1 ) naik maka nilai (Y) juga akan naik, begitu juga sebaliknya, jika nilai (X 1 ) turun maka nilai (Y) juga akan turun. Dimana pengaruh tersebut tergolong sangat kuat karena nilai korelasinya 0.656 (>0,5). Korelasi Variabel X 2 dan Y (r X2Y ) = 0.704 yang artinya hubungan kedua variabel tersebut bersifat kuat dan searah. Hipotesis : Ho = Tidak ada hubungan yang signifikan antara variabel X 2 dan Y Ha = Ada hubungan yang signifikan antara variabel X 2 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 (X 2 ) 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 (X 2 ) naik maka nilai (Y) juga akan naik, begitu juga sebaliknya, jika nilai (X 2 ) 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 X 1, X 2, dan Y diatas dapat diringkas sebagai berikut :
Tabel 4.16 Sifat Hubungan Korelasi X 1, X 2, dan Y Hubungan Antara Korelasi Sifat Hubungan X 1 dan X 2 0.357 Rendah, Searah dan Signifikan X 1 dan Y 0.656 Kuat, Searah dan Signifikan X 2 dan Y 0.704 Kuat, Searah dan Signifikan Tabel 4.17 ANOVA(b) Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression 17.544 2 8.772 104.653.000 a Residual 8.131 97.084 Total 25.675 99 a Predictors: (Constant), K.Pelayanan, P.Produk b Dependent Variable: K.Pembelian Tabel 4.18 Coefficients(a) Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. 1 (Constant) -.055.271 -.201.841 A.Produk.466.061.464 7.583.000 K.Pelayanan.542.062.538 8.799.000 a Dependent Variable: K.Pembelian
Tabel 4.19 Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1.827(a).683.677.28952 a Predictors: (Constant), K.Pelayanan, P.Produk Kemudian sebelum melakukan analisis jalur pada variabel X 1, X 2, 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 X 1 dan X 2 terhadap variabel terikat Y bersifat tidak linier Ha = Hubungan antara variabel bebas X 1 dan X 2 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 X 1 dan X 2 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 X 1 dan X 2 dengan variabel terikat Y Uji secara keseluruhan ditunjukkan oleh tabel Anova Hipotesis :
Ho = Variabel X 1 dan X 2 tidak berkontribusi secara simultan dan signifikan terhadap variabel Y Ha = Variabel X 1 dan X 2 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 X 1 dan X 2 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 R 2 = 0.683 = 68.3%. Jadi Variabel X 1 dan X 2 mempengaruhi Variabel Y sebesar 68.3% dan sisanya yaitu 31.7% dipengaruhi oleh variabel2 diluar penelitian ini. B. Pengujian secara individual antara variabel X 1 terhadap Variabel Y Pengujian secara individual dapat dilihat pada tabel Coefficients, yakni : Hipotesis : Ho = Variabel X 1 tidak berkontribusi secara signifikan terhadap variabel Y Ha = Variabel X 1 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 X 1 berkontribusi secara signifikan terhadap variabel Y. C. Pengujian secara individual antara variabel X 2 terhadap variabel Y Hipotesis : Ho = Variabel X 2 tidak berkontribusi secara signifikan terhadap variabel Y Ha = Variabel X 2 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 X 2 berkontribusi secara signifikan terhadap variabel Y. Sementara itu, besarnya koefisien jalur bagi variabel lain diluar penelitian yang mempengaruhi nilai variabel : Y (ρy) = 1-R 2 = 1-0.683 = 0.563 Kerangka hubungan kausal empiris antara Atribut Produk (X 1 ) dan Kualitas Pelayanan (X 2 ) terhadap Keputusan Pembelian Konsumen (Y) dapat dibuat melalui persamaan strukturan sebagai berikut : Struktur : Y = ρ YX1 X 1 + ρ YX2 X 2 + ρ Y ἐ1 0.464X 1 + 0.538X 2 + 0.563
X 1 ρ YX1 = 0.464 ἐ 1 = 0.563 R 12 = 0.357 Y X 2 ρ YX2 = 0.538 Gambar 4.8: Diagram jalur Hubungan kausal Empiris Atribut Produk (X 1 ) dan kualitas Pelayanan (X 2 ) terhadap Keputusan Pembelian Konsumen (Y) Dari persamaan struktur diatas, dapat diartikan bahwa : - Keputusan Pembelian (Y) dipengaruhi oleh Atribut Produk (X 1 ) dan Kualitas Pelayanan (X 2 ) secara stimultan sebesar 68.3% dan sisanya sebesar 31.7% dipengaruhi oleh variabel-variabel lain diluar penelitian ini - Setiap peningkatan nilai X 1 sebesar 1, maka nilai Y juga akan naik sebesar 0.464. Begitu juga sebaliknya, setiap penurunan X 1 sebesar 1, maka nilai Y juga akan turun sebesar 0.464. - Setiap peningkatan nilai X 2 sebesar 1, maka nilai Y juga akan naik sebesar 0.538. Begitu juga sebaliknya, setiap penurunan X 2 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 (X 1 ) dan Kualitas Pelayanan (X 2 ) mempengaruhi keputusan Pembelian konsumen (Y) Pengaruh Variabel Pengaruh Kausal Pengaruh Bersama Langsung Total X 1 terhadap Y 0.464 0.464 X 2 terhadap y 0.538 0.538 ἐ 1 0.563 X 1 dan X 2 0.357 Berdasarkan tabel 4.20 maka dapat ditarik kesimpulan sehingga memberikan informasi secara objektif sebagai berikut: 1. Besarnya nilai Atribut Produk (X 1 ) mempengaruhi Keputusan Pembelian Konsumen (Y) adalah 0.464 2 x 100% = 21.53% 2. Besarnya nilai Keputusan Pembelian (X 2 ) mempengaruhi Keputusan Pembelian (Y) adalah 0.538 2 x 100% = 28.94% 3. Besarnya kontribusi Atribut Produk (X 1 ) dan Kualitas Pelayanan (X 2 ) 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 (X 1 ) terdapat hubungan yang cukup kuat dan pengaruh yang signifikan terhadap (Y). Besarnya kontribusi Atribut Produk terhadap Keputusan Pembelian adalah sebesar 0.464 2 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 0.538 2 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 (X 1 ) dan Kualitas Pelayanan (X 2 ) dengan Keputusan Pembelian Konsumen (Y) pada PT. Honda Prospect Motor dapat ditarik kesimpulan bahwa terdapat hubungan yang cukup kuat antara X 1 dan X 2 dengan
Y yaitu 0.683 = 68.3%. Apabila dilihat dari pengaruh secara keseluruhan, Atribut Produk (X 1 ) dan Kualitas Pelayanan ( X 2 ) 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.