BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Gambaran Umum Penelitian ini menganalisa bagaimana pengaruh sikap konsumen dan citra merek terhadap minat beli telepon seluler lumia. Subjek yang digunakan dalam penelitian ini adalah masyarakat kecamatan cengkareng jakarta barat B. Karekteristik responden Karakteristik responden pada penelitian ini adalah jenis kelamin, usia, pekerjaan, penghasilan. Berikut adalah penjelasanya. 1. Jenis Kelamin Tabel 4.1 Jenis Kelamin Responden Keterangan Jumlah Presentasi Laki-laki 99 58,9% Perempuan 69 41,1% Total 168 100,0% Sumber: SPSS 2017 Berdasarkan hasil pengolahan dengan menggunakan spss data pada tabel 4.1 menunjukan bahwa dari 168 responden, sebanyak 99 laki-laki deangan presentase 58,9%, sedangkan 68 untuk perempuan dengan presentase sebesar 41,1 %. Hal ini menunjukan bahwa laki-laki lebih cenderung suka dengan telepon seluler lumia dibandingkan dengan perempuan. 54
55 2. Usia Tabel 4.2 Usia Keterangan Jumlah Presentasi 15 20 tahun 26 15,5% 21-30 tahun 97 57,7% >30 tahun 45 26,8% Sumber : SPSS 2017 Total 168 100,0% Berdasarkan data pada tabel 4.2 diketahui dari 168 responden, sebanyak 26 responden yang berusia 15-20 tahun dengan presentase 15,5%. Sebanyak 97 responden berusia 21 30 tahun dengan presentase 57,7%. Dan sebanyak 45 reponden berusia < 30 tahun dengan nilai presentase 26,8%. Jadi dari data diatas dari jumlah responden sebanyak 168 didominasi oleh responden yang berusia 21 30 tahun dengan nilai presentase sebesar 57,7%. Hal ini menyatakan bahwa anak muda yang berusia 20-30 tahun ingin tampil modern dengan telepon seluler yang baik dan trendy dikalangan mereka. 3. Pekerjaan Tabel 4.3 Pekerjaan Keterangan Jumlah Presentase Pelajar / Mahasiswa 44 26,2% Wiraswasta 43 25,6% Karyawan 81 48,2% Total 168 100,0% Sumber : SPSS 2107
56 Berdasarkan pengolahan data dengan menggunakan spss pada tabel 4.3 yaitu tabel pekerjaan diketahui 168 responden, sebanyak 44 responden pelajar dan mahasiswa dengan presentase 26,2%, sebanyak 43 responden wiraswasta dengaan presentase 25,6 %, dan sebanyak 81 responden karyawan dengan presentase sebesar 48,2 %. Hal ini menyatakan bahwa karyawan sangat membutuhkan telepon seluler yang mampu mendukung aktivitas mereka dalam bekerja. 4. Penghasilan Tabel 4.4 Penghasilan Keterangan Jumlah Presentase Rp 500.000 Rp 1.000.000 30 20,8% Rp 1.000.000 Rp 3.000.000 11 6,5% Rp 3.000.000 Rp 4.000.000 85 50,6% >Rp 4.000.000 37 22,0% Total 168 100,0% Sumber : SPSS2017 Berdasarkan data pada tabel 4.4 diketahui dari 168 responden, sebanyak 30 responden berpenghasilan Rp 500.000 Rp 1.000.000 dengan nilai presentase 20,8%, sebnayak 11 responden berpenghasilan Rp 1.000.000 Rp 3.000.000 dengan nilai presentase 6,5 %, sebanyak 85 responden berpenghasilan Rp 3.000.000 RP 4.000.000 dengan nilai presentase 50,6 %, dan sebanyak 37 responden berpenghasilan > Rp 4.000.000 dengan presentase sebesar 22,0 %. hal ini menyatakan bahwa pengahasilan sangat berpengaruh dalam proses pembelian telepon seluler lumia.
57 C. Analisis Deskriptif Variabel 1) Analisis Deskriptif Sikap Konsumen Tabel 4.5 Sikap Konsumen No Indikator STS TS KS S SS 1 2 3 4 5 6 Saya tahu Lumia merupakan smart phone yang bagus Saya percaya telepon seluler lumia mempunyai spesifikasi yang bagus Saya suka dengan telepon seluler Lumia karena mempunyai fitur yang bagus Saya tidak suka dengan telepon seluler Lumia kareana aplikasinya terbatas Saya membeli telepon seluler Lumia untuk kebutuhan berkomunikasi Saya ingin kembali membeli produk lumia karena memiliki kualitas yang bagus 3 22 37 86 20 1,8% 13,1% 22,0% 51,2% 11,9% 0 11 47 83 27 0,0% 6,5% 28,0% 49,4% 16,1% 0 8 24 80 56 0,0% 4,8% 14,3% 47,6% 33,3% 1 3 49 86 29 0,6% 1,8% 29,2% 51,2% 17,3% 2 6 11 66 83 1,2% 3,6% 6,5% 39,3% 49,4% 1 10 78 66 13 0,6% 6,0% 46,4% 39,3% 7,7% Berdasarkan tabel 4.5 menunjukan bahwa hasil uji deskriptif pada variabel Sikap Konsumen dari 6 indikator dengan 168 responden menunjukkan bahwa indikator 5 dan 6 dengan pernyataan Saya membeli telepon seluler lumia untuk kebutuhan berkomunikasi (5) dan saya ingin kembali membeli produk lumia karenia meiliki kualitas yang bagus (6) memiliki jawaban setuju paling sedikit sebanyak 66 responden yang meilih setuju dengan nilai presentase sebanyak 39,3%. Sedangkan untuk jawaban setuju paling banyak berada pada indikator 1 dan 4 sebanyak 86 responden yang memilih setuju dengan presentase sebesar 51,2 %. Hasil pernyataan responden untuk variabel Sikap Konsumen dapat dilihat pada tabel 4.5.
58 2) Analisis Deskriptif Citra Merek Tabel 4.6 Citra Merek No Indikator STS TS KS S SS 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Jaringan distribusi dalam penjualan produk lumia sangat luas Merek Lumia dibuat oleh perusahaan yang memilki reputasi yang baik Merek Lumia mampu menarik minat konsumen untuk membeli produk lumia Telepon seluler Lumia merupakan produk berkualitas dan mempunyai kekuatan merek yang bagus Merek lumia mudah dikenal oleh konsumen Merek lumia mempunyai ciri khas windows Lumia memiliki harga yang terjangkau dengan kualitas yang tinggi Kualitas yang dimiliki telepon seluler Lumia tidak kalah bagus dengan merek lainya Merek telepon Lumia mempunyai tampilan yang mudah digunakan Merek telepon seluler lumia sudah didukung dengan microsoft office dengan baik untuk mempermudah pemakainya membuka file berformat microsoft office 12 29 61 55 11 7,1% 17,3% 36,3% 32,7% 6,5% 2 2 12 93 59 1,2% 1,2% 7,1% 55,4% 35,1% 9 24 50 56 29 5,4% 14,3% 29,8% 33,3% 17,3% 6 15 38 93 16 3,6% 8,9% 22,6% 55,4% 9,5% 10 37 69 37 15 6,0% 22,0% 41,1% 22,0% 8,9% 0 3 8 52 105 0,0% 1,8% 4,8% 31,0% 62,5% 16 32 64 50 6 9,5% 19,0% 38,1% 29,8% 3,6% 9 10 29 100 20 5,4% 6,0% 17,3% 59,5% 11,9% 2 18 44 56 48 1,2% 10,7% 26,2% 33,3% 28,6% 9 32 48 60 19 5,4% 19,0% 28,6% 35,7% 11,3% Berdasarkan tabel 4.6 diatas menunjukan hasil uji deskriptif pada variabel Citra Merek dari 10 indikator dengan 168 responden menunjukkan bahwa indikator 5 dengan pernyataan Merek lumia mudah dikenal oleh konsumen memiliki jawaban setuju paling sedikit dengan jumlah sebanyak 37 responden memilih setuju dengan nilai presentase sebanyak 22,0%. Sedangkan untuk nilai setuju
59 paling banyak ditunjukan pada indikator 8 dengan pernytaan Kualitas yang dimiliki telepon seluler lumia tidak kalah bagus dengan merek lainya memiliki jawaban setuju paling banyak dengan jumlah 100 responden dengan nilai presentase sebesar 59,5%. Hasil pernyataan responden untuk variabel Citra Merek dapat dilihat pada tabel 4.6. 3) Analisis Deskriptif Minat Beli Tabel 4.7 Minat Beli No Indikator STS TS KS S SS 1 Saya berminat membeli telepon 1 6 31 99 31 seluler lumia karena fitur atau tampilan yang unik 0,6% 3,6% 18,5% 58,9% 18,5% 2 Saya berminat membeli telepon 0 1 2 68 97 seluler lumia karena tamiplan yang hampir sama dengan 0,0% 0,6% 1,2% 40,5% 57,7% windows 8 3 Saya berminat membeli telepon 2 9 27 79 51 seluler lumia karena fitur yang berbeda dengan telepon seluler 1,2% 5,4% 16,1% 47,0% 30,4% lainya 4 Saya berminat membeli hand 5 11 44 76 32 phone lumia karena kualitas bagus 3,0% 6,5% 26,2% 45,2% 19,0% 5 Saya berminat membeli telepon 1 1 5 71 90 seluler lumia karena berbasis sitem windows 0,6% 0,6% 3,0% 42,3% 53,6% Berdasarkan tabel 4.7 menunjukan bahwa hasil uji deskriptif pada variabel Minat Beli dari 5 indikator dan sebanyak 168 responden menunjukkan bahwa indikator 2 dengan pernyataan saya berminat membeli telepon seluler lumia karena tampilanya yang hampir sama dengan windows 8 memiliki jawaban setuju paling sedikit dengan jumlah 68 responden dengan nilai presentase sebear 40,5%. Sedangkan untuk nilai setuju paling banyak ditunjukan pada indikator 1
60 dengan pernytaan Saya berminat membeli telepon seluler lumia karena fitur atau tampilan yang unik memiliki jawaban setuju paling banyak dengan jumlah 99 responden dengan nilai presentase sebesar 58,9%. Hasil pernyataan responden untuk variabel Minat Beli dapat dilihat pada tabel 4.7. D. Uji Asumsi dan Kualitas Instrumen Penelitian Uji validitas menggunkan model Factor Analysis, yang perlu di perhatikan dalam uji ini adalah nilai Standardize Loading Factor (SLF) pada tabel Anti Image dan Nilai Extraction pada tabel Communalitties. Pertanyaan akan dianggap valid apabila memiliki nilai SLF dan Exraction lebih besar dari 0,5. Uji reliabilitas menunjukkan sejauh mana suatu alat ukur yang dapat memberikan hasil yang relative sama apabila dilakukan pengukuran kembali pada obyek yang sama. Reliabilitas dihitung dengan formula Variance Extract dan Contruct Reliability dengan rumus: Rumus Contruct Reliability : CR = ( Standardized Loading) 2 ( Standardized Loading) 2 + Measurement Error Rumus Variance Extract : VE = Standardized Loading 2 Standardized Loading 2 + Measurement Error Semakin besar nilai ini, menunjukkan bahwa indikator-indikator penyusun bagi suatu peubah laten merupakan indikator-indikator yang handal dalam mengukur peubah laten tersebut. Nilai kehandalan konstruk yang disarankan adalah lebih
61 besar dari 0,7. Sedangkan ukuran kelayakan variance extracted yang disarankan adalah lebih besar dari 0,5. 1. Sikap Konsumen a. Uji Validitas Dalam pengujian ini 6 indikator teramati tentang Sikap Konsumen yang telah di uji, dengan mendapatkan hasil Chi-Square = 33,67, df = 9, P-Value = 0,00010, RMSEA = 0,128. Gambar 4.1 Model Pengukuran Variabel Sikap Konsumen
62 TABEL 4.8 UJI VALIDITAS VARIABEL SIKAP KONSUMEN Indikator Standardize Loading Factor (SLF) Nilai R Keterangan SK1 0,80 0,50 Valid SK2 0,76 0,50 Valid SK3 0,66 0,50 Valid SK4 0,57 0,50 Valid SK5 0,54 0,50 Valid SK6 0,60 0,50 Valid Sumber: Hasil pengolahan dengan program lisrel 8.80 Dari tabel 4.8 diatas dapat diketahui bahwa uji validitas dengan analisis Semua indikator dalam variabel Sikap Konsumen mempunyai nilai Standardize Loading Factor >0,5. Sehingga semua indikator dalam variabel Sikap Konsumen digunakan dalam penelitian ini. Pada gambar 4.1 diatas dari 6 indikator teramati yang dimasukan dalam SEM, terdapat indikator teramati yang mempunyai nilai Standardize Loading Factor 0,50 yaitu, SK1-SK6, sehingga semua model teramati valid dan dapat digunakan dalam model penelitian yaitu : 1. Saya tahu Lumia merupakan smart phone yang bagus (SK1) 2. Saya percaya telepon seluler lumia mempunyai spesifikasi yang bagus (SK2) 3. Saya suka dengan telepon seluler Lumia karena mempunyai fitur yang bagus (SK3) 4. Saya tidak suka dengan telepon seluler Lumia kareana aplikasinya terbatas (SK4)
63 5. Saya membeli telepon seluler Lumia untuk kebutuhan berkomunikasi (SK5) 6. Saya ingin membeli kembali produk lumia karena memiliki kualitas yang bagus (SK6) b. Uji Reliabilitas ( Standardized Loading) 2 (0,80 + 0,76 + 0,66 + 0,57 + 0,54 + 0,60) 2 = 15,44 Standardized Loading 2 0,80 2 + 0,76 2 + 0,66 2 + 0,57 2 + 0,54 2 + 0,60 2 = 2,62 Measurement Error 0,37 + 0,42 + 0,56 + 0,67 + 0,71 + 0,64 = 3,37 CR = VE = 15,44 15,44 + 3,37 = 0,820 2,62 2,62 + 3,37 = 0,437 Dari perhitungan di atas terlihat bahwa variabel sikap konsumen memiliki nilai CR > 0,70 dan VE < 0,50. Maka variabel tersebut masih dinyatakan reliabel karena nilai reliabel > 0,70 Besarnya nilai koefisien reliabilitas konstrak yang direkomendasikan adalah di atas 0,7 (Hair et al., 1998). 2. Citra Merek a. Uji Validitas Dalam pengujian ini 10 indikator teramati tentang Citra Merek yang telah di uji, dengan mendapatkan hasil Chi-Square = 92,22, df = 35, P-Value = 0,000000, RMSEA = 0,099
64 Gambar 4.2 Model Pengukuran Variabel Citra Merek
65 TABEL 4.9 UJI VALIDITAS VARIABEL CITRA MEREK Indikator Standardize Loading Factor (SLF) Nilai R Keterangan CM1 0,82 0,50 Valid CM2 0,67 0,50 Valid CM3 0,79 0,50 Valid CM4 0,76 0,50 Valid CM5 0,76 0,50 Valid CM6 0,71 0,50 Valid CM7 0,80 0,50 Valid CM8 0,78 0,50 Valid CM9 0,74 0,50 Valid CM10 0,80 0,50 Valid Sumber: Hasil pengolahan dengan program lisrel 8.80 Pada gambar 4.2 diatas, dari sepuluh indikator yang diolah dalam SEM, semuanya sudah valid dengan kata lain semua indikator dapat digunakan dalam model penelitian. Keterangannya adalah sebagai berikut: 1. Jaringan distribusi dalam penjualan produk lumia sangat luas (CM1) 2. Merek Lumia dibuat oleh perusahaan yang memilki reputasi yang baik (CM2) 3. Merek Lumia mampu menarik minat konsumen untuk membeli produk lumia (CM3) 4. Telepon seluler Lumia merupakan produk berkualitas dan mempunyai kekuatan merek yang bagus (CM4) 5. Merek lumia mudah dikenal oleh konsumen (CM5) 6. Merek lumia mempunyai ciri khas windows (CM6)
66 7. Lumia memiliki harga yang terjangkau dengan kualitas yang tinggi (CM7) 8. Kualitas yang dimiliki telepon seluler Lumia tidak kalah bagus dengan merek lainya (CM8) 9. Merek telepon Lumia mempunyai tampilan yang mudah digunakan (CM9) 10. Merek telepon seluler lumia sudah didukung dengan microsoft office dengan baik untuk mempermudah pemakainya membuka file berformat microsoft office (CM10) b. Uji Reliabilitas ( Standardized Loading) 2 (0,82 + 0,67 + 0,79 + 0,76 + 0,76 + 0,71 + 0,80 + 0,78 + 0,74 + 0,80) 2 = 58,21 Standardized Loading 2 0,82 2 + 0,67 2 + 0,79 2 + 0,76 2 + 0,76 2 + 0,71 2 + 0,80 2 + 0,78 2 + 0,74 2 + 0,80 2 = 5,84 Measurement Error 0,34 + 0,55 + 0,37 + 0,43 + 0,42 + 0,49 + 0,37 + 0,43 + 0,46 + 0,36 = 4,22 CR = VE = 58,21 58,21 + 4,22 = 0,932 5,84 5,84 + 4,22 = 0,58
67 Dari perhitungan di atas terlihat bahwa variabel citra merek memiliki nilai CR > 0,70 dan VE > 0,50. Maka variabel tersebut dinyatakan reliabel untuk digunakan dalam penelitian. 3. Variabel Minat Beli a. Uji Validitas Dalam pengujian ini 5 indikator teramati tentang Minat Beli yang telah di uji, dengan mendapatkan hasil Chi-Square = 23,87, df = 5, P-Value = 0,00023, RMSEA = 0,150 Gambar 4.3 Gambar Pengukuran Variabel Minat beli TABEL 4.10 UJI VALIDITAS VARIABEL MINAT BELI Indikator Standardize Loading Factor (SLF) Nilai R Keterangan MB1 0,82 0,50 Valid MB2 0,67 0,50 Valid MB3 0,86 0,50 Valid MB4 0,94 0,50 Valid MB5 0,77 0,50 Valid Sumber: Hasil pengolahan dengan lisrel 8.80
68 Pada gambar 4.3 diatas, dari lima indikator yang diolah dalam SEM, semuanya sudah valid dengan kata lain semua indikator dapat digunakan dalam model penelitian. Keterangannya adalah sebagai berikut: 1. Saya berminat membeli telepon seluler lumia karena fitur atau tampilan yang unik (MB1) 2. Saya berminat membeli telepon seluler lumia karena tamiplan yang hampir sama dengan windows 8 (MB2) 3. Saya berminat membeli telepon seluler lumia karena fitur yang berbeda dengan telepon seluler lainya (MB3) 4. Saya berminat membeli hand phone lumia karena kualitas bagus (MB4) 5. Saya berminat membeli telepon seluler lumia karena berbasis sitem windows (MB5) b. Uji Reliabilitas ( Standardized Loading) 2 (0,82 + 0,67 + 0,85 + 0,94 + 0,77) 2 = 16,40 Standardized Loading 2 0,82 2 + 0,67 2 + 0,85 2 + 0,94 2 + 0,77 2 = 3,32 Measurement Error 0,33 + 0,55 + 0,28 + 0,12 + 0,40 = 1,68 CR = VE = 16,40 16,40 + 1,68 = 0,907 3,32 3,32 + 1,68 = 0,664
69 Dari perhitungan di atas terlihat bahwa variabel citra merek memiliki nilai CR > 0,70 dan VE > 0,50. Maka variabel tersebut dinyatakan reliabel untuk digunakan dalam penelitian. E. Uji Kecocokan Keseluruhan Model Pengukuran Setelah menemukan model secara keseluruhan, model ini kemudian dianalisis untuk melihat kecocokan dengan data. Setelah itu akan dihitung construct Reability dan Variance Extracted dari masing-masing variable laten, langkah kedua dengan menambahkan model structural asli pada model CFA (Wijayanto, 2008). Model hybrid ini kemudian diestimasi dan dianalisis untuk melihat kecocokan secara keseluruhan dan evaluasi terhadap model strukturalnya. Hasil uji kecocokan model pengukuran ditunjukkan pada tabel di bawah ini dan gambar model pengukuran dapat dilihat pada gambar di bawah ini.
70 Gambar 4.4 GAMBAR. MODEL PENGUKURAN MEASUREMENT VARIABEL PENELITIAN Sumber : Hasil Pengolahan data dengan program LISREL 8.80
71 TABEL 4.11 HASIL UJI KECOCOKAN MEASUREMENT MODEL PENELITIAN No. Ukuran GOF Tingkat Target Kecocokan 1 Root Mean Square Error of RMSEA 0,08 Appoximation (RMSEA) P P 2 0,50 (close Fit) Hasil Tingkat Estimsi Kecocokan 0,086 Bad Fit 2 Normed Fit Index(NFI) NFI 0,90 0,90 Good Fit 3 Non-Noormed Fit Index NNFI 0,90 0,93 Good Fit (NNFI) 4 Comparative Fit Index CFI 0,90 0,94 Good Fit (CFI) 5 Incremental Fit Index (IFI) IFI 0,90 0,94 Good Fit 6 Relative Fit Index (RFI) RFI 0,90 0,89 Margina Fit 7 Goodnees of Fit Index (GFI) GFI 0,90 0,81 Marginal Fit 8 Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI) AGFI 0,90 0,76 Marginal Fit Sumber : Hasil pengolahan data dengan menggunakan program LISREL 8.80 Hasil pengukuran konstruk variable penelitian tersebut menunjukan Bad Fit karena mempunyai nilai RMSEA > 0,08 yaitu 0,086 sehingga diperlukan modifikasi model. Sesuai dengan Goodness of fit dikatakan suatu model dapat dinilai fit apabila mempunyai nilai RMSEA 0,08. Untuk melihat modifikasi model yang sudah dilakukan bisa dilihat pada gambar 4.5
72 Gambar 4.5 MODEL MODIFIKASI PENGUKUIRAN MEASUREMENT VARIABEL PENELITIAN Sumber : Hasil pengolahan data dengan program LISREL 8.80
73 TABEL 4.12 HASIL UJI MODIFIKAS KECOCOKAN MEASUREMENT MODEL PENELITIAN No. Ukuran GOF Tingkat Target Kecocokan 1 Root Mean Square Error of RMSEA 0,08 Appoximation (RMSEA) P P 2 0,50 (close Fit) Hasil Tingkat Estimasi Kecocokan 0,075 Good Fit 2 Normed Fit Index(NFI) NFI 0,90 0,92 Good Fit 3 Non-Noormed Fit Index NNFI 0,90 0,95 Good Fit (NNFI) 4 Comparative Fit Index (CFI) CFI 0,90 0,95 Good Fit 5 Incremental Fit Index (IFI) IFI 0,90 0,95 Good Fit 6 Relative Fit Index (RFI) RFI 0,90 0,90 Good fit 7 Goodnees of Fit Index (GFI) 8 Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI) GFI 0,90 0,83 Marginal Fit AGFI 0,90 0,79 Marginal Fit F. Uji Kecocokan Model Struktural (Uji T) Wijanto, (2008) mengatakan bahwa uji kecocokan model struktural terdiri dari uji kecocokan keseluruhan model dan analisis hubungan kausal. Hubungan kausal antar variabel dikatakan signifikan bisa dilihat pada uji kausalitas. Hasil kecocokan keseluruhan model dapat dilihat pada gambar 4.5 dan tabel 4.1
74 T-Values GAMBAR 4.6 MODEL STRUKTURAL (T-VALUE) Sumber : Hasil pengolahan data dengan program LISREL 8.80
75 TABEL 4.13 HASIL UJI KECOCOKAN STRUKTURAL MODEL PENELITIAN No. Ukuran GOF Tingkat Target Kecocokan 1 Root Mean Square Error of RMSEA 0,08 Appoximation (RMSEA) P P 2 0,50 (close Fit) Hasil Tingkat Estimasi Kecocokan 0,079 Good Fit 2 Normed Fit Index(NFI) NFI 0,90 0,92 Good Fit 3 Non-Noormed Fit Index NNFI 0,90 0,94 Good Fit (NNFI) 4 Comparative Fit Index CFI 0,90 0,95 Good Fit (CFI) 5 Incremental Fit Index (IFI) IFI 0,90 0,95 Good Fit 6 Relative Fit Index (RFI) RFI 0,90 0,90 Good fit 7 Goodnees of Fit Index (GFI) GFI 0,90 0,83 Marginal Fit 8 Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI) AGFI 0,90 0,78 Marginal Fit Sumber : Hasil pengolahan data dengan menggunakan program LISREL 8.80 Dari tabel 4.12 terlihat bahwa nilai kecocokan model menunjukan nilai yang bagus artinya secara keseluruhan nilai kecocokan menunjukan good fit. G. Pengujian Hipotesis Penelitian 1. Uji Hipotesis secara parsial Setelah didapatkan model struktural dengan Goodnees of fit yang baik, maka langkah berikutnya adalah melakukan uji hipotesis. Pada penelitian ini ada 2 hipotesis seperti yang telah diuraikan pada bab sebelumnya, dan pengujian dilakukan dengan melihat signifikansi tiap hubungan variabel. Nilai signifikansi (α) yang digunakan sebesar 0,05 atau 5% dengan nilai t sebesar 1,97. Hal tersebut mengingat proses pengumpulan data melibatkan responden yang cukup banyak dan beragam
76 dan merupakan Purposive Sampling yang memiliki resiko error yang tinggi. Nilai hasil estimasi atas hubungan kausal dari model struktural yang diuji dan hasil pengujian hipotesis dengan nilai t masing-masing hubungan dapat dilihat pada tabel 4.14 (keterangan : dikatakan berpengaruh apabila nilai t-values 1,96) sebagai berikut : TABEL 4.14 HASIL PENGUJIAN HIPOTESIS PENELITIAN Hipo tesis Structural Path t-values Keterangan Kesimpulan H1 Sikap Konsumen- 5,67 Data Sikap konsumen Minat Beli mendukung hipotesis berpengaruh signifikan terhadap Minat Beli H2 Citra Merek- Minat Beli 3,57 Data mendukung hipotesis Citra Merek berpengaruh signifikan terhadap Minat Beli
77 Hasil uji statistik pada model penelitian untuk variabel konstruk sikap konsumen berpengaruh signifikan terhadap minat beli, hal ini ditunjukan dengan nilai t variabel tersebut yang berada diatas nilai t tabel (1,96) yaitu 5,67. citra merek berpengaruh signifikan terhadap nilai minat Beli dengan nilai t value 3,57. Dengan demikian secara keseluruhan 2 hipotesis di terima. H. Analisis Hasil Penelitian 1. Analisis Sikap Konsumen Terhadap Minat Beli Berdasarkan tabel 4.14 dapat disimpulkan bahwa variabel sikap konsumen berpengaruh signifikan terhadap Minat Beli. Nilai t value pada penelitian ini sebesar 5,67 yang lebih besar dari t tabel yaitu 1,96. Artinya, sikap konsumen dapat mempengaruhi minat beli konsumen untuk melakukan pembelian telepon seluler lumia artinya sikap konsumen yang baik terhadap produk dapat menimbulkan minat beli konsumen. Hal ini sama dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Gustnest, Mandey, Christoffel (2016) dengan judul Pengaruh Sikap, Norma subjektif dan motivasi terhadap minat beli secara online pada mahasiswa fakultas ekonomi dan bisnis di manado bahwa sikap memiliki pengaruh yang signifikan terhadap minat beli 2. Analisis Citra Merek Terhadap Minat Beli Berdasarkan tabel 4.14 dapat disimpulkan bahwa variabel Citra Merek berpengaruh signifikan terhadap Minat Beli. Nilai t value pada penelitian ini sebesar 3,57 yang lebih besar dari t tabel yaitu 1,96. Hal ini menyatakan bahwa citra merek sangat berpengaruh terhadap minat beli,
78 terutama dalam pembelian telepon seluler lumia, Artinya citra merek yang baik mampu memberikan kesan yang baik juga sehingga dapat menciptkan minat beli. Hasil ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan Ferdy Fahrian, Leonardo Budi Hasiolan, Andi Tri Haryono (2015) dimana hasil penelitian menunjukan terdapat pengaruh antara citra merk terhadap minat beli, artinya apabila citra merek meningkat maka minat beli akan meningkat.