G.10 Pengujian Instrumen

G.10.1 Uji Validitas

Menurut Sugiyono (2006), uji validitas adalah pengujian yang dilakukan

terhadap isi dari suatu instrument, dengan tujuan untuk mengetahui sejauh mana

ketepatan dan kecermatan suatu instrumen pengukuran dalam melakukan fungsi

ukurnya didalam suatu penelitian. Di dalam penelitian ini uji validitas digunakan

untuk memeriksa apakah kuesioner sudah tepat untuk mengukur apa yang ingin

diukur dan cukup dipahami oleh semua responden yang diindikasikan oleh

kecilnya presentase jawaban responden yang tidak terlalu menyimpang dari

jawaban responden lainnya.

Metode statistik yang digunakan dalam untuk menguji validitas konstruk

adalah analisis faktor konfirmatori. Nilai-nilai yang dijadikan pedoman untuk

validitas adalah melihat korelasi KMO atau Barlett's test. Besarnya KMO minimal

0.5 dan jika nilai KMO dibawah 0.5 maka analisis faktor tidak bisa digunakan.

Disamping itu, pedoman lain yang dipakai adalah nilai MSA, PCA, dan factor

loading dengan nilai minimal 0,5 dengan nilai total variabel comulative minimal

0,6 seperti terlihat pada label G.I

44

Tabel G.I Nilai Validitas Konstruk

Nilai Validitas Cut-off Value

KMO (Kaiser - Meyer - Olkin) >0,5

Signiflcanse Chi Square <0,05

Eigen value >1,00

Varians Kumulatif >0,60

Anti Image >0,50

Pricipal Component Analysis (PCA) > 0,5

Factor loading >0,5

Sumber : Hair dalam Widia Santi 2011

Dari variabel-variabel dan data yang diperoleh kemudian

dianalisis dengan menggunakan model analisis faktor, dengan model:

Xi = Ai1 F, + Ai2 F2 + Ai3 F3... + Aim Fm + ViUi.......(2)

Dimana :

Xi = Variabel standar ke-i

Aji = Koefisien regresi dari variabel i pada faktor umum j

F = Faktor Umum

Vj = Faktor khusus bagi variabel i

Uj = Faktor unik untuk variabel i

M = Jumlah dari faktor-faktor umum

Faktor-faktor umum (F) dapat dinyatakan sebagai kombinasi linier dari

variabel-variabel yang dapat diamati dengan formula sebagai berikut:

Fi = Wi1 X, + Wi2 X2 + Wi3 X3 + .... WikXik ...............(3)

45

Dimana :

F1 = Estimasi faktor ke-i

Xj = Variabel ke-i

Wj = Bobot atau koeflsien nilai faktor

K = Jumlah variabel

Dalam proses analisis faktor untuk membentuk variabel laten, jumlah

faktor yang dibuat hanya satu untuk mewakili variabel indikator sebagai variabel

pembantu.

Oleh karena itu tidak perlu dilakukan rotasi faktor, sebab hasilnya akan

sama meskipun dilakukan rotasi. Apabila dalam proses analisis faktor kriteria

validitas konstruk seperti yang tercantum pada tabel belum terpenuhi, maka

langkah pertama secara bertahap mengeluarkan (remove) variabel terukur yang

memiliki anti image terkecil, sehingga semua variabel terukur memiliki anti

image minimal 0,50, jika masih ada kriteria validitas belum terpenuhi, langkah

kedua adalah dengan mengeluarkan (remove) variabel terukur yang memiliki

faktor muatan (factor loading) terendah, terutama yang nilai dibawah 0,50.

Selanjutnya interpretasi dilakukan terhadap faktor yang terbentuk dengan

memperhatikan besarnya loading dari faktor tersebut pada masing-masing

variabel indikator. G.10.2 Uji Reliabilitas

Reliabilitas berasal dari kata reliability. Pengukuran yang mempunyai

reliabilitas yang tinggi maksudnya adalah pengukuran yang menghasilkan data

yang reliabel. Ide pokok dari konsep reliabilitas adalah sejauh mana hasil dari

suatu pengukuran dapat dipercaya. Hasil ukur dapat dipercaya apabila dalam

46

beberapa kali pengukuran terhadap kelompok subyek yang sama diperoleh hasil

yang relatif sama. Sugiyono (2006:110) menyatakan bahwa nilai suatu instrumen

dikatakan reliabel apabila nilai alpha crobach > 0,60.

G.11. Teknik Analisis Data

G.11.1 Analisis Regresi Berganda

Analisis linier berganda akan dipergunakan sebagai model analisis dalam

menyelesaikan permasalahan yang terdapat dalam penelitian ini. Analisis ini

bertujuan untuk menganalisis penagruh variabel bebas yang terdiri dari periklanan

(X1), Promosi (X2), Publisitas (X3), Hubungan masyrakat dan sponsorship (X4),

dan penjualan langsung (direct selling) (X5) terhadap variabel terikat yaitu

keputusan pembelian (Y). Dalam penelitian ini, peneliti akan dibantu dengan

program komputer yaitu Statitical Package of Social Science (SPSS). Model

regresi linier berganda sebagai berikut (Wirawan, 2002:293).

Y = bo + β1X1+ β2X2 + β3X3+ β4X4+ β5X5+ e.............. (4)

Keterangan :

Y = Keputusan Pembelian

XI = Periklanan

X2 = Promosi

X3 = Publisitas

X4 = Hubungan masyarakat & sponsirship

X5 = Penjualan Langsung (direct selling)

b0 = Konstanta

bl..b5 = Koefisien regresi variabel indepedent

47

e = Kesalahan estimasi

G.11.2 Asumsi Klasik

Dalam suatu penelitian kemungkinan akan munculnya masalah dalam

analisis regresi sering terjadi dalam mencocokkan model prediksi ke dalam

sebuah model yang telah dimasukkan ke dalam serangkaian data. Masalah ini

sering disebut dengan masalah pengujian asumsi klasik yang di dalamnya

termasuk pengujian normal itas, multikolinieritas dan heterokedastisitas.

G.11.2.1 Uji Normalitas Data

Uji Normalitas digunakan untuk mengetahui apakah data

berdistribusi normal atau mendekati normal bisa dilakukan uji statistik non

parametik Kolmogrov - Smirnov (KS) test. Jika nilai Kolmogrov -Smirnov

tidak signifikan pada (p>0,05) dengan kata lain residual berdistribusi

normal.

Uji Normalitas dapat diketahui dengan menggunakan Statiscal

Package for Social Science (SPSS) dengan mengamati histograf masing-

masing variabel dan dengan melihat tingkat kecondongan yang merupakan

selisih antara rata-rata dari nilai tengah. Hal ini menunjukkan simetri

tidaknya distribusi data.

G.11.2.2 Uji Multikolineritas

Dalam permasalahan regresi linier berganda selain dilakukan uji di

atas, juga perlu diadakan pengujian yang berkaitan dengan

multikolineritas, Dikarenakan hal tersebut dapat mempengaruhi bisa

tidaknya kesimpulan suatu analisa regresi berganda. Multikolinearitas

48

adalah kejadian yang menginformasikan terjadinya hubungan antara

variabel-variabel bebas dan hubungan yang terjadi cukup besar (Ghozali,

2006:95). Hal ini akan menyebabkan perkiraan keberartian koefisien

regresi yang diperoleh. Untuk mengetahui ada atau tidaknya

multikolinearitas dalam model regresi yaitu dengan melihat variabel dan

Variance Inflation Factor (VIF).

G.11.2.3 Uji Heteroskedastisitas

Menurut Ghozali dalam Utama (2007:93), uji heteroskedastisitas

bertujuan menguji apakah model regresi terjadi ketidalsamaan varians dari

residual satu pengamatan ke pengamatan lain. Metode yang digunakan

untuk menguji adanya heteroskedastisitas adalah uji Glejser.

G.11.3 Pengujian Hipotesis

Untuk membuktikan hipotesis yang dirumuskan dalam penelitian ini

dilakukan uji F dan uji t. Dalam penelitian ini ditetapkan tingkat kepercayaan

(cofldence internal) = 95% (a = 5%).

1) Uji F (Uji Regresi Secara Simultan)

Adapun rumus Fhitung menurut Wirawan (2002:304) adalah

sebagai berikut:

F …………………………………………………… (5)

Dimana :

F = Nilai Fhitung

R2 = Koefisien determinasi

49

n = Jumlah sampel

k = Jumlah variabel bebas

Langkah-langkah Pengujian Hipotesis

HO : β1, β2, β3, β4 , β5 = 0 (tidak ada pengaruh yang signifikan antara

periklanan (X1), Promosi (X2), Publisitas (X3), hubungan masyrakat dan

sponsorship (X4), dan penjualan langsung (direct selling) (X5) secara simultan

terhadap keputusan pembelian.

H1 : β1, β2, β3, β4 , β5 ≠ 0 (ada pengaruh yang signifikan antara periklanan

(X1), Promosi (X2), Publisitas (X3), hubungan masyrakat dan sponsorship (X4),

dan penjualan langsung (direct selling) (X5) secara simultan terhadap keputusan

pembelian

Untuk menguji hipotesis apakah diterima atau ditolak yaitu dengan

membandingkan nilai Fhitung dengan Ftabel.

Jika Fhitung < Ftabel, maka H0 diterima dan H1 ditolak.

Jika Fhitung > Ftabel, maka H0 ditolak dan H1 diterima.

2) Uji Parsial (Uji t)

Adapun rumus Thitung adalah sebagai berikut:

ti = ………………………………………………………………. (6)

Dimana :

bj = Koefisien regresi parsial yang ke-I dari regresi sampel

pi = Koefisien parsial yang ke-I dari regresi populasi

Sbi = Kesalahan standar (standar error) koefisien regresi sampel

50

Langkah-langkah pengujian hipotesis untuk uji t yaitu sebagai

berikut :

H0 : β1 = 0 (tidak ada pengaruh yang signiflkan antara Komunikasi

pemasaran yang terdiri dari periklanan, Promosi, Publisitas, hubungan masyrakat

dan sponsorship, dan penjualan langsung (direct selling) secara parsial

berpengaruh terhadap keputusan pembelian).

H0 : β1 ≠ 0 (ada pengaruh yang signifikan antara komunikasi pemasaran

yang terdiri dari periklanan, Promosi, Publisitas, hubungan masyrakat dan

sponsorship, dan penjualan langsung (direct selling) secara parsial berpengaruh

terhadap keputusan pembelian).Untuk menguji hipotesis apakah diterima atau

ditolak yaitu dengan membandingkan nilai thitung dengan ttabel.

Jika thitung < ttabel maka H0 diterima dan H1 ditolak

Jika thitung > ttabel, maka H0 ditolak dan H1 diterima

51