PENELITIAN HUBUNGAN CITRA MEREK DAN PRODUK KNOWLEDGE, M Zamaludin Rahayu

Unknown
By -
0
PENELITIAN TENTANG
HUBUNGAN CITRA MEREK DAN PRODUK KNOWLEDGE TERHADAP PENGGUNAAN KARTU KREDIT BANK BCA 

M ZAMALUDIN RAHAYU
TEKNIK INFORMATIKA
STMIK SUMEDANG
----------------------------------------------------------------------------------------------

Tujuan
Tujuan Penelitian ini untuk mengetahui sejauhmana tingkat pelayanan serta kepuasan dari konsumen itu sendiri.

UJI STATISTIK
  1. UJI FREKUENSI
  2. UJI VALIDITAS
  3. UJI RELIABILITAS
  4. UJI KORELASI
  5. UJI REGRESI
  6. UJI NORMALITAS
  7. UJI LINEARITAS
  8. UJI HETEROSKEDASTISITAS
  9. UJI HIPOTESIS
Data Kuesioner dari tiap variabel  :

Tabel diatas adalah data dari tiap kuesioner yang sudah diisi dari tiap Variabel

=======================================================================
UJI FREKUENSI

Untuk Langkahnya sendiri : Pilih Analyze >> Descriptive Statistics >> Frequencies
dalam melakukan uji ini semua data kuesioner dimabil termasuk dengan Jumlah

Hasil Output Dari Variabel (X)

Penjelasan :
Bisa dilihat dari hasil output diatas bisa di lihat untuk :
P1. 14 orang yang menjawab (Tidak Setuju) dengan Presentase 70.0%
       6 orang yang menjawab (setuju) dengan Presentase 30.0%
       dengan total Responden 20 orang
P2. 1 orang yang menjawa (Tidak Setuju) dengan Presentase 5.0%
       19 orang yang menjawab (Setuju) dengan Presentase 95.0%
       dengan jumlah reponden 20 orang

 Variabel (Y)

Penjelasan :
Bisa dilihat dari hasil Output diatas untuk variabel (Y):
P1. 6 orang yang menjawab (Tidak Setuju)
      5 orang yang menjawab (Setuju)
      9 orang yang menjawab (Sangat setuju)
      dengan jumlah reponden 20 orang
P2. 9 orang yang menjawab (Tidak Setuju)
      11 orang yang menjawab (Setuju)
      dengan jumlah responden 20 orang


UJI VALIDITAS
Pengertian Validitas
Menurut Azwar (1986) Validitas berasal dari kata validity yang mempunyai arti sejauh mana ketepatan dan kecermatan suatu alat ukur dalam melakukan fungsi ukurnya.
Suatu skala atau instrumen pengukur dapat dikatakan mempunyai validitas yang tinggi apabila instrumen tersebut menjalankan fungsi ukurnya, atau memberikan hasil ukur yang sesuai dengan maksud dilakukannya pengukuran tersebut. Sedangkan tes yang memiliki validitas rendah akan menghasilkan data yang tidak relevan dengan tujuan pengukuran.

Untuk langkah uji validitas 
Analyze >> Correlate >> Bivariate...
Output dari variabel (X)

Penjelasan :
Mengambil dari kesimpulan menurut Azwar, Validitas yang di ambil> 0,30 berdasarkan tambel diatas ada beberapa Item yang tidak Valid dikarena kankurang dari 0,30 item yang tidak valid antara lain : P1, dan P7
dua item diatas dikatakan tidak Valid karena < dari 0,30
Output hasil dari variabel (Y)
Penjelasan :
dari hasi outpuut diatas untuk variabel (Y) ada beberapa item yg dikatakan tidak valid yaitu P1, dan P4
dikarenakan item tersebut tidak valid karena < dari 0,30

Untuk Langkah Berikutnya dengan 
Corrected Item-Total Correlation 
Untuk Langkahnya sebagai Berikut :
Analyze >> Scale >> Reliability Analisis..
untuk melakukan uji ini semua data kuesioner di mabil terkecuali Jumla semua variabel.
variabel (X)
Semua Item dikatakan Valid jika Nilai Corrected Item – Total Correlation melebihi 0,443 jadi semua Item diatas tidak Valid hanya 1 Item yang dianggap Valid yaitu pada P2 dengan nilai 0,473.
0,443 itu didapat dari r Tabel

Variabel (Y)

Untuk hasil output diatas ari variabel Y ada beberapa item yang tidak valid yaitu P1, P4, P6, P8, dan p9
item tersebut dinyatakan tidak valid karena item < dari 0,443.

UJI RELIABILITAS

Menurut Masri Singarimbun, realibilitas adalah indeks yang menunjukkan sejauh mana suatu alat ukur dapat dipercaya atau dapat diandalkan. Bila suatu alat pengukur dipakai dua kali – untuk mengukur gejala yang sama dan hasil pengukuran yang diperoleh relative konsisten, maka alat pengukur tersebut reliable. Dengan kata lain, realibitas menunjukkan konsistensi suatu alat pengukur di dalam pengukur gejala yang sama.


Untuk 
Analyze >> Scale >> Reliability Analisis... 
Output variabel X
Berdasarkan hasil perhitungan Reliabilitas pada Variabel X didapatkan hasil Cronbach’s Alpha 0,165 hal ini bisa disimpulkan bahwa pertanyaan – pertanyaan tersebut Reliabel dikarenakan Melebihi 0.60
Output Variabel Y

Berdasarkan hasil perhitungan Reliabilitas pada Variabel Y didapatkan hasil Cronbach’s Alpha 0,513  hal ini bisa disimpulkan bahwa pertanyaan – pertanyaan tersebut Reliabel dikarenakan Melebihi 0.60


UJI KORELASI

langkah uji korelasi : Analyze >> Correlate >> Bivariate...
pada langkah ini hanya diambil dari setiap jumlah variabel
Output variabel X dan Y
Dari hasil Output diatas hubungan atara dua variabel Kepuasan dengan Pelayanan yaitu sebesar -0,424. Hal ini menunjukan bahwa dua variabel tersebut terjadinya hubungan yang Sangat Rendah.

Jadi Ha Ditolak dan Ho Diterima maka hal ini menunjukan bahwa tidak adanya hubungan Antara dua Variabel tersebut.
UJI REGRESI
langkah Untuk Uji regresi :Analyze >> Regression >> Linear...
disini juga sama caranya yagn diambil adalah data Jumlah dari setiap variabel

Nilai R pada tabel Model Summary menunjukan 0,424 berada di kategori Sedang
Berdasarkan tabel ketiga, diperoleh nilai Sig. = 0,062 yang berarti > kriteria signifikan (0,05), dengan demikian model persamaan regresi berdasarkan data penelitian adalah tidak signifikan artinya, model regresi linier tidak memenuhi kriteria linieritas


Tabel keempat menjelaskan model persamaan regresi yang diperoleh dengan koefisien konstanta dan koefisien variabel yang ada di kolom Unstandardized Coefficients B. Berdasarkan tabel ini diperoleh model persamaan regresi :

Y =73,947 + 16,941 X.

UJI NORMALITAS 
langkah untuk uji Normalitas
Analyze >> Regression >> Linear...
pada langkah ini juga sama semua variabel jumlah yang diambil setelah langkah diatas dilakukan masukan Variabel Y ke kolom Dependent dan Variabel x ke Independent
Pilih Save Ceklis d bagian "Unstandardized" Klik "Continue"
dan akan didapat variabel baru yaitu RES_1
Setelah itu Pilih menu Analyze >> Nonparametic Test >> 1-Sample K-S..
Pindahkan Variabel Unstandardized ke sebelah kana Ceklis Normal dan Klik "OK"

hasil output
Berdasarkan hasil uji normalitas dengan Kolmogorov-Smirnov Test diperoleh nilai Kolmogorov Smirnov Z sebesar 0,481 dan Asymp.sig. sebesar 0,975 lebih besar dari 0,05 maka dapat disimpulkan data berdistribusi normal. 

UJI LINEARITAS

langkah untuk uji Linearitas :
Analyze >> Compare Means >> Means
pada langkah ini juga sama semua variabel jumlah yang diambil setelah langkah diatas dilakukan masukan Variabel Y ke kolom Dependent dan Variabel x ke Independent
pilih Option
Ceklis dibagian Anova table and eta, dengan Test for linearity pilih "Continue" Lalu tekan OK

Berdasarkan tabel diatas, dapat diketahui bahwa nilai signifikansi 0,088 lebih  dari 0,05 dan dan Deviation from Linearity 0,771 > dari 0,05  maka dapat disimpulkan bahwa variabel X dengan Variabel Y tidak mempunyai hubungan yang Linier

Uji heteroskedastisitas

Untuk Uji Heteroskedastisitas :
Analyze >> Regression >> Linear..
pada langkah ini juga sama semua variabel jumlah yang diambil setelah langkah diatas dilakukan masukan Variabel Y ke kolom Dependent dan Variabel x ke Independent
Pilih Save Ceklis d bagian "Unstandardized" Klik "Continue"
dan akan didapat variabel baru yaitu RES_1
jika RES_1 sudah didapat tinggal RES_2 yang kita cari
Transform >> Compute Variable...
langkah ini untuk mencari RES_2
pada Bagian Target Variable : Ketik RES_2 lalu pada bagian Numeric Expression: Ketik ABS_RES(RES_1) setelah itu Klik Ok

Pilih Save Lalu hilangkan Ceklis pada bagian Unstandardized lalu Continue >> klik OK
Berdasarkan tabel diatas tersebut menunjukkan tidak ada gangguan heteroskedastisitas yang terjadi, dimana nilai signifikan (sig) lebih dari 0,05 (p>0,05). Jadi secara keseluruhan variabel dalam hal ini pelayanan  dapat disimpulkan bahwa tidak ada masalah heteroskedastisitas

UJI HIPOTESIS
langkah untuk melakukan uji Hipotesis
Analyze >> Regression >> Linear...
pada langkah ini juga sama semua variabel jumlah yang diambil setelah langkah diatas dilakukan masukan Variabel Y ke kolom Dependent dan Variabel x ke Independent
Terlihat bahwa pada kolom Sig. pada table ANOVA nilai Sig. adalah sebesar 0.62 atau lebih besar  dari nilai probabilitas 0.05 (sig 0.62 > 0.050), maka Ho diterima dan Ha ditolak. Artinya koefisien regresi adalah signifikan.
Jadi variabel X ( pelayanan )  berpengaruh secara simultan dan signifikan terhadap kepuasan. 
Secara simultan variabel X memiliki kontribusi sebesar 1,80 % dalam menjelaskan perubahan yang terjadi pada variabel X sedangkan sisanya sebesar 0,18 persen dijelaskan oleh variabel lain di luar model.
  Pada Tabel coefficients variabel (X), secara simultan terhadap (Y) dimaksudkan untuk menguji signifikansi konstanta dan variabel dependen.
Hipotesis:
Ha =   Variabel X1 berpengaruh secara simultan dan signifikan terhadap Y
Ho = Variabel X1 tidak berpengaruh secara simultan dan signifikan terhadap Y
Pada koefisien, uji t/parsial terlebutihat bahwa variabel X secara statistik memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel Y yang ditunjukkan oleh nilai Sig masing-masing lebih kecil dari Alpha 5% yaitu 0,000
Persamaan strukturalnya menjadi seperti berikut :
Y = a + b1X1
       = 73,941 + 0,820 X
Kesimpulannya adalah  Ho di terima sedangkan Ha di tolak jadi hal ini menunjukan bahwa tidak adanya hubungan antara kedua varibel tersebut.


Post a Comment

0Comments

Silakan tinggalkan komentar anda. DILARANG KERAS menyimpan link blog/web pada komentar dengan tujuan backlink, Spam.

Post a Comment (0)