BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN Bab ini memuat penjelasan mengenai apakah terdapat pengaruh pemaknaan simbolik pada uang dan dimensi budaya terhadap impulsivitas membeli pada mahasiswa di Jakarta dan sekitarnya yang merupakan tujuan dari dilakukannya penelitian ini. 4.1 Hasil Pengolahan Data Berikut ini akan dipaparkan hasil pengolahan data baik dilihat dari besarnya persentase pada setiap demografi responden maupun uji asumsi, hipotesis, dan analisa tambahan. 4.1.1 Demografi Responden Peneliti melakukan analisa deskriptif guna memperoleh gambaran responden yang mewakili karakteristik konsumen mahasiswa, dalam penelitian ini yakni mahasiswa, yang tinggal di kota Jakarta dan sekitarnya, seperti Tangerang dan Depok. Berikut gambaran responden dalam penelitian ini. 50
51 4.1.1.1 Jenis Kelamin Responden Tabel 4.1 Tabel Jenis Kelamin Responden Frequency Percent Valid Perempuan 109 54.5 Laki-laki 91 45.5 Total 200 100.0 Sumber: Pengolahan Data SPSS 19.0 Berdasarkan jenis kelaminnya, responden pada penelitian ini terdiri dari 54,5% perempuan dan 45,5% laki-laki. 4.1.1.2 Usia Responden Tabel 4.2 Tabel Usia Responden Usia Frequency Percent Valid 19 35 17.5 20 38 19.0 21 68 34.0 22 44 22.0 23 15 7.5 Total 200 100.0 Sumber: Pengolahan Data SPSS 19.0
52 Sebagian besar responden dalam penelitian ini berusia 21 tahun dengan persentase 34%. Kemudian diikuti umur 22 tahun dengan persentase 22%, responden dengan usia 20 tahun memiliki persentase sebesar 19%, dilanjutkan dengan responden berusia 19 tahun sebesar 17,5%, dan usia 23 tahun sebanyak 7,5%. 4.1.1.3 Status Pekerjaan Tabel 4.3 Tabel Status Pekerjaan Responden Frequency Percent Valid Mahasiswa penuh waktu 141 70.5 Mahasiswa kerja paruh waktu 40 20.0 Karyawan sambil kuliah bekerja 19 9.5 Total 200 100.0 Sumber: Pengolahan Data SPSS 19.0 Status pekerjaan dalam penelitian ini yang terbesar adalah mahasiswa penuh waktu dengan persentase sebesar 70,5%, kemudian diikuti dengan mahasiswa yang kerja paruh waktu sebesar 20%, dan yang terakhir yakni karyawan yang sambil kuliah dan bekerja sebanyak 9,5%.
53 4.1.1.4 Tempat Membeli Barang Responden Tabel 4.4 Tabel Tempat Membeli Barang Responden Frequency Percent Valid Internet 42 21.0 Pasar Terbuka 34 17.0 Mall 111 55.5 Lain-lain 13 6.5 Total 200 100.0 Sumber: Pengolahan Data SPSS 19.0 Berdasarkan tabel diatas, responden dalam penelitian ini lebih banyak membeli barang pada tempat seperti mal, dengan menunjukkan persentase sebesar 55,5%. Kemudian, diikuti dengan pembelian pada situs internet sebesar 21%, dan tempat lain yang biasa dikunjungi responden ialah pasar terbuka dengan persentase 17%. Sisanya sebesar 6,5% responden melakukan pembelian di tempat selain mal, internet, dan pasar terbuka.
54 4.1.1.5 Jenis Barang yang Sering di Beli Tabel 4.5 Tabel Jenis Barang Responden Frequency Percent Valid Pakaian 153 76.1 Perangkat elektronik 15 7.5 Aksesori 10 5.0 Lain-lain 23 11.4 Total 201 100.0 Sumber: Pengolahan Data SPSS 19.0 Responden pada penelitian ini lebih banyak membeli jenis barang seperti pakaian yang memiliki persentase 76,1%. Kemudian, pembelian barang yang tidak diketahui jenis barangnya tergolong kedalam lain-lain sebesar 11,4%, diikuti perangkat elektronik sebanyak 7,5%, dan aksesori sebesar 5%. 4.1.2 Uji Asumsi Dalam melakukan uji hipotesis yang mana dalam penelitian ini menggunakan model analisis regresi berganda, diperlukan uji asumsi klasik terlebih dahulu yang meliputi uji asumsi klasik multikolinieritas, heteroskedastisitas, normalitas, dan autokorelasi (Sunyoto, 2011). Uji asumsi ini diperlukan untuk mengukur apakah data penelitian ini memiliki distribusi normal sehingga dapat dipakai dalam statistik parametrik (Sujianto, 2009) yang mana dalam penelitian ini menggunakan metode analisis regresi berganda.
55 4.1.2.1 Uji asumsi klasik multikolinieritas Pengujian asumsi klasik pertama menggunakan uji multikolinieritas. Cara yang dilakukan yakni dengan menggunakan uji VIF. Dalam menggunakan cara VIF ini, dapat dikatakan tidak terjadi multikolinieritas jika nilai VIF untuk masing-masing variabel tidak lebih besar dari 10. Jika nilai VIF lebih besar dari 10 maka diindikasikan bahwa model tersebut memiliki gejala multikolinieritas (Sunyoto, 2011). Selain itu, dapat dikatakan suatu model akan terbebas dari multikolinieritas apabila tolerance yang didapat > 0,1. Tabel 4.6 Uji Multikolinieritas Coefficients a Collinearity Statistics Model 1 (Constant) Tolerance VIF PDB_Tot.940 1.064 UA_Tot.871 1.148 CO_Tot.932 1.073 SYM_Tot.897 1.115 Sumber: Hasil Output SPSS 19.0 Dari tabel tersebut terlihat bahwa nilai VIF pada setiap variabel tidak lebih besar dari 10 dan tolerance yang dihasilkan > 0,1. Maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi multikolinieritas.
56 4.1.2.2 Uji asumsi klasik Heteroskedastisitas Dalam pengujian ini persamaan yang baik adalah jika terbebas dari masalah heteroskedastisitas (Sunyoto, 2011). Dengan arti, penelitian dikatakan baik apabila residual dari observasi yang satu dengan observasi yang lain mempunyai varians yang sama atau yang dinamakan dengan homoskedastisitas (Sunyoto, 2011). Analisis pengujian ini salah satunya didapatkan dari hasil output SPSS 19.0 melalui grafik scatterplot antara Z prediction (ZPRED) yang merupakan nilai prediksi, variabel bebas dan/atau sumbu x dan (SRESID) merupakan nilai residual, variabel terikat dan/atau sumbu y (Draper & Smith, 1998). Dapat dinyatakan tidak terdapat heteroskedastisitas apabila penyebaran titik tidak berpola dan titik data menyebar di atas dan di bawah angka 0 (Sujianto, 2000). Gambar 4.1 Uji Heteroskedastisitas
57 Grafik Scatterplot diatas menunjukkan bahwa penyebaran titik tidak berpola dan menyebar di atas angka 0 dan dibawah angka 0 pada sumbu Y. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat heteroskedastisitas. 4.1.2.3 Uji asumsi klasik Normalitas Pengujian ini dibutuhkan untuk melihat apakah data yang ada berdistribusi normal atau tidak normal dengan menguji data variabel bebas (X) dan variabel terikat (Y). Persamaan regresi ini dapat dikatakan baik jika mempunyai data variabel bebas dan terikat yang berdistribusi mendekati normal atau bahkan normal sekalipun (Sunyoto, 2011). Dalam melihat data variabel apakah normal atau tidak, terdapat beberapa macam cara yang dapat dilakukan. Peneliti menggunakan melihat distribusi data variabel tersebut menggunakan normal probability plots. Dengan alasan, cara ini membandingkan data riil dengan data distribusi normal (otomatis oleh komputer) secara kumulatif. Berikut hasil analisa yang didapatkan.
58 Gambar 4.2 Uji Normalitas Dari hasil normal probability plots, menunjukkan berdistribusi normal, dapat dilihat dari garis (titik-titik) mengikuti garis diagonal. 4.1.2.4 Uji asumsi klasik autokorelasi Persamaan regresi yang baik adalah yang tidak memiliki masalah autokorelasi. Salah satu ukuran dalam menentukan ada tidaknya autokorelasi adalah dengan uji Durbin-Watson (DW). Menurut Sujianto (2009) terjadi atau tidak terjadinya autokorelasi dapat dilihat dari ketentuan berikut.
59 1. 1,65 < DW < 2,35 maka tidak ada autokorelasi. 2. 1,21 < DW < 1,65 atau 2,35 < DW < 2,79 maka tidak dapat disimpulkan. 3. DW < 1,21 atau DW > 2,79 maka terjadi autokorelasi. Tabel 4.7 Uji Autokorelasi Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1.679 a.461.450 19.746 1.878 a. Predictors: (Constant), SYM_Tot, CO_Tot, PDB_Tot, UA_Tot b. Dependent Variable: IB_Tot Tabel diatas memperlihatkan bahwa tidak terjadi autokorelasi, dapat dilihat dari nilai DW sebesar 1,878 yang mana 1,65 < 1,878 < 2,35. 4.1.3 Uji Hipotesis Penelitian ini menggunakan analisis regresi linier berganda dalam melakukan uji hipotesis yang mana bertujuan untuk melihat pengaruh satu variabel terhadap variabel lain dan melihat kemampuan prediksi dua atau lebih variabel bebas yang digunakan sebagai predictor dan satu variabel tergantung yang diprediksi (Sarwono, 2012). Berikut hasil analisis regresi liner berganda menggunakan peranti lunak SPSS 19.0.
60 Tabel 4.8 Variables Entered/Removed Variables Entered/Removed b Variables Variables Model Entered Removed Method 1 SYM_Tot,. Enter CO_Tot, PDB_Tot, UA_Tot a. All requested variables entered. b. Dependent Variable: IB_Tot Tabel diatas menunjukkan langkah pertama dalam melakukan uji hipotesis dengan memasukkan empat variabel bebas kedalam SPSS 19.0. Beragam variabel secara bersama-sama dimasukkan kedalam peranti lunak SPSS 19.0 Variabel tersebut ialah pemaknaan simbolik pada uang (SYM_Tot), dimensi budaya kolektivisme (CO_Tot), keyakinan tentang jarak kekuasaan (PDB_Tot), dan terakhir variabel penghindaran ketidakpastian (UA_Tot). Impulsivitas membeli berperan sebagai variabel terikat (IB_Tot).
61 Tabel 4.9 Model Summary Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1.679 a.461.450 19.746 1.878 a. Predictors: (Constant), SYM_Tot, CO_Tot, PDB_Tot, UA_Tot b. Dependent Variable: IB_Tot Hasil diatas menunjukkan bahwa R Square atau koefisien determinasi memiliki nilai 0,461. Dengan ini, penelitian ini memiliki variasi impulsivitas membeli yang dapat dijelaskan oleh dimensi budaya keyakinan tentang jarak kekuasaan, penghindaran ketidakpastian, dan kolektivisme serta variabel pemaknaan simbolik pada uang sebesar 46,1%. Sedangkan sisanya sebesar 53,9% variasi impulsivitas membeli dapat ditentukan oleh variabel lain yang tidak ikut diteliti. Tabel 4.10 ANOVA ANOVA b Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 65017.029 4 16254.257 41.687.000 a Residual 76032.971 195 389.913 Total 141050.000 199 a. Predictors: (Constant), SYM_Tot, CO_Tot, PDB_Tot, UA_Tot b. Dependent Variable: IB_Tot
62 Tabel tersebut menjelaskan bahwa pemaknaan simbolik pada uang dan dimensi budaya termasuk didalamnya keyakinan tentang jarak kekuasaan, penghindaran ketidakpastian, dan kolektivisme secara bersama-sama merupakan prediktor yang signifikan terhadap impulsivitas membeli (F= 41,687, p < 0,01). Tahap selanjutnya dilakukan analisis dalam melihat pengaruh dimensi budaya dan pemaknaan simbolik pada uang terhadap impulsivitas membeli. Hasil dari analisis tersebut dapat dilihat sebagai berikut. Tabel 4.11 Coefficients Coefficients a Unstandardized Coefficients Model B Std. Error 1 (Constant) 33.940 11.958 PDB_Tot 2.151.552 UA_Tot -1.429.544 CO_Tot.920.463 SYM_Tot.348.035
63 Coefficients a Standardized Coefficients Correlations Model Beta t Sig. Zero-order Partial Part 1 (Constant) 2.838.005 PDB_Tot.211 3.895.000.279.269.205 UA_Tot -.148-2.629.009 -.215 -.185 -.138 CO_Tot.108 1.988.048.129.141.105 SYM_Tot.560 10.091.000.636.586.531 Tabel tersebut memperlihatkan bahwa terdapat pengaruh positif dimensi budaya keyakinan tentang jarak kekuasaan terhadap impulsivitas membeli (ß = 0,211, p < 0,01). Pada dimensi budaya penghindaran ketidakpastian memiliki pengaruh negatif terhadap impulsivitas membeli (ß = -0,148, p < 0,05). Namun hasil yang dimiliki masih tergolong lemah. Selanjutnya, pada dimensi budaya kolektivisme memiliki pengaruh yang positif terhadap impulsivitas membeli (ß = 0,108, p < 0,05) meskipun pengaruh tersebut tergolong lemah. Terdapat pengaruh positif pemaknaan simbolik pada uang terhadap impulsivitas membeli (ß = 0,606, p < 0,01).
64 4.1.4 Analisis Tambahan Dalam melakukan analisa tambahan terhadap data demografi responden, peneliti melakukan pengujian dengan menggunakan one-way ANOVA yaitu membandingkan rata-rata dari dua lebih kelompok berdasarkan satu variabel atau faktor (Archambault, 2000). Sedangkan pengujian untuk membandingkan antara dua kelompok digunakan pengujian t-test (Park, 2009). Tabel 4.12 T-Test Impulsivitas Membeli dengan jenis kelamin Independent Samples Test Levene's Test for Equality of Variances F Sig. IB_Tot Equal variances assumed.247.620 Independent Samples Test t-test for Equality of Means 95% Confidence Interval Sig. (2- Mean Std. Error of the Difference t df tailed) Difference Difference Lower Upper 3.902 198.000 14.249 3.652 7.047 21.452 3.888 188.824.000 14.249 3.665 7.020 21.479
65 Group Statistics JK N Mean Std. Deviation Std. Error Mean IB_Tot Perempuan 109 109.18 25.257 2.419 Laki-laki 91 94.93 26.264 2.753 Tabel diatas menunjukkan bahwa terdapat perbedaan impulsivitas membeli antara laki-laki dan perempuan (p < 0,01). Berdasarkan hasil tersebut, dilakukan pengujian selanjutnya menggunakan post hoc test yang digunakan apabila terdapat perbedaan antar kelompok dan bertujuan untuk mengetahui kelompok mana yang lebih impulsif (Howell, 2010). Setelah dilakukan pengujian post hoc test, didapatkan hasil analisa penelitian yang menunjukkan bahwa perempuan lebih cenderung untuk berperilaku impulsif dalam berbelanja dibandingkan laki-laki. Tabel 4.13 ANOVA Impulsivitas Membeli dengan Usia IB_Tot ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups 1961.215 6 326.869.454.842 Within Groups 139088.785 193 720.667 Total 141050.000 199 Pengujian menggunakan one-way ANOVA dilakukan dalam melihat perbandingan kelompok usia satu dengan yang lainnya terhadap impulsivitas membeli. Dari tabel diatas tidak memperilhatkan adanya
66 impulsivitas membeli antar kelompok umur yaitu umur 19, 20, 21, 22, dan 23 (p > 0,05). Tabel 4.14 ANOVA Impulsivitas Membeli dengan Status Pekerjaan Mahasiswa IB_Tot ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups 1334.201 2 667.101.941.392 Within Groups 139715.799 197 709.217 Total 141050.000 199 Berdasarkan hasil perhitungan yang tergambar dari tabel diatas, menunjukkan bahwa tidak terdapat perbedaan impulsivitas membeli antar kelompok status pekerjaan mahasiswa, yaitu mahasiswa penuh waktu, mahasiwa kerja paruh waktu, dan karyawan sambil kuliah dan bekerja (p > 0,05). Tabel 4.15 ANOVA Impulsivitas membeli dengan tempat membeli barang IB_Tot ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups 11684.159 3 3894.720 5.901.001 Within Groups 129365.841 196 660.030 Total 141050.000 199
67 IB_Tot LSD Multiple Comparisons Mean 95% Confidence Interval (I) (J) Difference Std. Lower Upper Tempat_Beli Tempat_Beli (I-J) Error Sig. Bound Bound Internet Pasar terbuka.574 5.927.923-11.11 12.26 Mal -15.808 * 4.654.001-24.99-6.63 Lain-lain -10.998 8.154.179-27.08 5.08 Pasar terbuka Internet -.574 5.927.923-12.26 11.11 Mal -16.382 * 5.036.001-26.31-6.45 Lain-lain -11.572 8.378.169-28.09 4.95 Mal Internet 15.808 * 4.654.001 6.63 24.99 Pasar terbuka 16.382 * 5.036.001 6.45 26.31 Lain-lain 4.809 7.531.524-10.04 19.66 Lain-lain Internet 10.998 8.154.179-5.08 27.08 Pasar terbuka 11.572 8.378.169-4.95 28.09 Mal -4.809 7.531.524-19.66 10.04 *. The mean difference is significant at the 0.05 level. Tabel menunjukkan bahwa terdapat perbedaan impulsivitas membeli antar kelompok tempat membeli barang yaitu mal, internet, pasar terbuka, dan lain-lain (p < 0,01). Setelah diketahui bahwa terdapat perbedaan impulsivitas membeli antar tempat membeli responden, maka dilakukan pengujian lanjutan untuk melihat tempat membeli manakah yang memiliki kecenderungan untuk seseorang berperilaku impulsif. Maka dari itu, pengujian dilakukan menggunakan post hoc test. Hasil dari pengujian tersebut didapatkan bahwa responden lebih banyak melakukan pembelian yang impulsif di pusat perbelanjaan mal dibandingkan di internet, pasar terbuka, maupun tempat lain yang tidak diketahui.
68 Tabel 4.16 ANOVA Impulsivitas Membeli dengan Jenis Barang VAR00002 ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups 3563.283 3 1187.761 1.698.169 Within Groups 137819.941 197 699.594 Total 141383.224 200 Tabel tersebut menerangkan bahwa tidak terdapat perbedaan impulsivitas membeli antar kelompok jenis barang yaitu pakaian, perangkat elektronik, aksesoris, dan lain-lain, yang sering dibeli oleh responden (p > 0,05). 4.5 Pembahasan Hasil Penelitian Berdasarkan seluruh hasil analisis yang telah dipaparkan sebelumnya, dapat disimpulkan bahwa secara bersama-sama dimensi budaya, tanpa dimensi maskulinitas, dan pemaknaan simbolik pada uang mampu mempredikasi impulsivitas membeli. Pada dimensi budaya keyakinan tentang jarak kekuasaan mampu memprediksi impulsivitas membeli dengan keputusan bahwa H1 diterima. Selanjutnya, didapatkan kesimpulan dari hasil analisa pada dimensi penghindaran ketidakpastian bahwa penghindaran ketidakpastian mampu memprediksi impulsivitas membeli dengan ini keputusan H2 diterima.
69 Pada dimensi nilai budaya kolektivisme, dapat disimpulkan bahwa dimensi kolektivisme mampu memprediksi impulsivitas membeli yang mana H3 diterima. Pada dimensi maskulinitas tidak dapat dibuktikan dikarenakan alat ukur maskulinitas tidak terbukti memiliki validitas dan nilai korelasi item-total yang baik. Maka dari itu, H4 tidak dapat diikutsertakan. Sedangkan didapatkan kesimpulan untuk pemaknaan simbolik pada uang mampu memprediksi impulsivitas membeli. Maka diambil keputusan bahwa H5 diterima, yang berarti pemaknaan simbolik pada uang memiliki pengaruh terhadap impulsivitas membeli. Di sisi lain, H6 ditolak karena tidak terdapat pengaruh keyakinan tentang jarak kekuasaan, penghindaran ketidakpastian, kolektivisme, maskulinitas, dan pemaknaan simbolik pada uang secara bersama-sama terhadap impulsivitas membeli. Hal ini dikarenakan dimensi maskulinitas, yang tidak memiliki validitas dan reliabilitas yang cukup, tidak diikutsertakan dalam pengujian data lapangan. Hasil dari analisis tambahan menemukan bahwa terdapat perbedaan impulsivitas membeli antara jenis kelamin perempuan dan lakilaki. Di dalam penelitian ini ditemukan bahwa kaum perempuan ternyata lebih impulsif dibandingkan dengan kaum laki-laki. Perbedaan juga terjadi pada impulsivitas membeli antara kelompok tempat membeli barang yaitu mal, internet, pasar terbuka, dan lain-lain. Hasil temuan tersebut menunjukkan bahwa mal merupakan tempat yang paling sering dikunjungi oleh para responden.
70 Namun, tidak terdapat perbedaan impulsivitas membeli antar kelompok usia, status pekerjaan mahasiswa, dan jenis barang yang sering dibeli oleh responden.