49 pengaruh satu atau lebih variabel bebas (variabel eksogen) terhadap variabel terikat (variabel endogen). Variabel independen atau variabel eksogen

Transkripsi

1 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian 1) Waktu Penelitian ini tentang pengaruh ketidakpuasan konsumen dan promosi penjualan pesaing terhadap minat untuk berpindah merek dan mencari variasi. Penelitian ini di mulai pada Maret 2015 dan pada Mei 2015 menyebar kuisioner kepada Mahasiswa/i Universitas Mercu Buana pengguna Blackberry, di Jakarta Barat sebagai data mentah atau data primer dan data sekunder yang diolah dalam bentuk tabel atau gambar sebagai penyajian data penelitian. 2) Tempat Penelitian Penelitian ini menganalisa bagaimana pengaruh ketidakpuasan konsumen dan promosi penjualan terhadap minat untuk berpindah merek dan mencari variasi. Objek penelitian yang digunakan peneliti adalah Smartphone Blackberry. Data yang diambil merupakan kuesioner terhadap Mahasiswa/i Universitas Mercu Buana di daerah Jakarta Barat sebagai data mentah atau data primer dan data sekunder yang diolah dalam bentuk tabel atau gambar sebagai penyajian data penelitian. B. Desain Penelitian Dalam penyusunan penelitian ini penulis menggunakan metode analisis kausal. Analisis kausal adalah penelitian untuk mengetahui tentang 48

2 49 pengaruh satu atau lebih variabel bebas (variabel eksogen) terhadap variabel terikat (variabel endogen). Variabel independen atau variabel eksogen adalah variabel yang mempengaruhi atau yang menjadi sebab perubahan atau timbulnya variabel dependen (terikat). Variabel dependen atau variabel endogen adalah variabel yang dipengaruhi atau yang menjadi akibat karena adanya variabel bebas (Sugiyono, 2009). Tujuan penelitian kausal dalam hal ini adalah untuk mengetahui seberapa besar ketidakpuasan konsumen dan promosi penjualan terhadap minat untuk berpindah merek dan mencari variasi smartphone. Pendekatan yang dilakukan dalam penelitian ini adalah pendekatan kuantitatif. Menurut Noor (2011), pendekatan kuantitatif merupakan metode untuk menguji teori-teori tertentu dengan cara meneiliti hubungan antar variabel. Variabel-variabel ini diukur (biasanya dengan instrumen penelitian) sehingga data yang terdiri dari angka-angka dapat dianalisis berdasarkan prosedur statistik. C. Definisi dan Operasional Variabel 1) Definisi Variabel Variabel menurut (Sugiyono, 2009) adalah segala sesuatu yang berbentuk apa saja yang ditetapkan oleh penulis untuk dipelajari sehingga diperoleh informasi tentang hal tersebut, kemudian ditarik kesimpulannya, atau bisa ditarik sebagai suatu atribut, sifat atau nilai dari orang, obyek atau kegiatan yang mempunyai variasi tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan ditarik kesimpulannya.

3 50 Pada penelitian ini terdapat tiga jenis variabel dengan penjelasan sebagai berikut : 1. Variabel bebas (Variabel Eksogen), Dalam penelitian ini yang menjadi vaariabel eksogen adalah ketidakpuasan konsumen dan promosi penjualan karena merupakan variabel yang mempengaruhi atau yang menjadi sebab perubahan dan timbulnya variabel terikat. Dalam SEM (Structural Equation Modeling) variabel independen disebut sebagai variabel eksogen (Sugiyono, 2009). 2. Variabel Terikat (Variabel Endogen), Dalam penelitian ini yang menjadi variabel endogen adalah mencari variasi karena merupakan variabel yang dipengaruhi atau menjadi akibat karena adanya variabel bebas. Dalam SEM variabel dependen disebut sebagai variabel endogen. 3. Variabel Antara (Intervening Variabel),, Dalam penelitian ini yang menjadi variabel antara adalah minat untuk berpindah merek karena variabel ini yang bertindak sebagai perantara dalam hubungan antara variabel bebas dengan variabel terikat. Artinya sebelum variabel bebas itu mempengaruhi variabel terikat, yang bersangkutan dengan melewati variabel antara terlebih dahulu (Sanusi, 2011).

4 51 2) Operasional Variabel Definisi operasional adalah suatu informasi ilmiah yang amat membantu penelitian lain yang ingin menggunakan variabel yang sama. Definisi operasional merupakan semacam petunjuk pelaksanaan bagaimana caranya mengukur suatu variabel sehingga dapat menentukan apakah prosedur pengukuran yang sama akan dilakukan atau diperlukan prosedur pengukuran yang baru. Adapun operasionalisasi dari masing-masing variabel terdapat pada tabel-tabel berikut. Definisi oprasional variabel yang digunakan di dalam penelitian ini adalah sebagai berikut : Tabel 3.1 Tabel Operasional Variabel Variabel Dimensi Indikator Skala Pengukuran Ketidakpuasan Kualitas 1. Konsumen tidak puas karena produk yang Konsumen Produk digunakan tidak berkualitas Skala (Customer 2. Konsumen tidak puas terhadap produk yang Ordinal Dissatisfaction) digunakan karena banyak fitur menarik yang Hirawan (2008) tidak kompatibel Kualitas 3. Konsumen tidak puas karna mendapatkan Pelayanan pelayanan yang tidak sesuai dengan harapan Emosional 4. Konsumen kecewa karna tidak mempunyai

5 52 tingkat kepuasan 5. Tidak mendapatkan keyakinan Harga 6. Kualitas produk sama tetapi harga relatif mahal Biaya 7. Konsumen perlu mengeluarkan biaya tambahan 8. Konsumen mengahabiskan lebih banyak waktu Promosi Penjualan (Sales Sampel 9. Penawaran untuk mencoba produk 10. Untuk memperkenalkan produk baru Skala Promotion) 11. Penghematan pada konsumen yang membeli Ordinal Kotler dan Amstrong (2008) Kupon Pengembalian tunai Harga khusus Premium Barang khusus produk 12. Mempromosikan percobaan produk baru 13. Pengurangan harga setelah pembelian 14. Dikembalikan secara tunai sebagian harga pembelian 15. Penghematan dari harga resmi produk 16. Dua produk yang dikemas menjadi satu yang dijual pada harga murah 17. Barang yang ditawarkan secara gratis 18. Harga murah yang diberikan sebagai insentif untuk membeli produk 19. Atribut tambahan yang diberikan sebagai

6 53 iklan hadiah 20. Souvenir yang diberikan dari vendor Promosi 21. Demonstrasi di titik penjualan 22. Domenstrasi dilakukan dengan pajangan Undian 23. Memberikan peluang pada konsumen untuk Minat untuk Harga memenangkan sesuatu 24. Harga yang terjangkau dengan nilai produk Berpindah Merek yang tinggi pada konsumen Skala (Brand Switching) Ketidaknyama 25. Merasakan adanya kekurangan yang dimiliki Ordinal Keaveney (2013) nan produk tersebut Pelayanan 26. Mencari alternatif lain jika pelayanan yang diberikan tidak sesuai 27. Beralih ke pelayanan yang lebih efektif Persaingan 28. Dihadapkan dengan banyaknya pilihan merek antar merek yang berkualias 29. Banyaknya produk yang ditawarkan produsen di pasaran. Mencari Variasi Perilaku 30. Perpindahan merek untuk mendapatkan (Variety Seeking) pembelian pengalaman baru Skala Shciffman dan 31. Kemungkinan alternatif yang lebih baik Ordinal Kanuk (2010) Pengalaman 32. Mencari informasi tentang suatu produk yang orang lain baru 33. Mencoba menggunakan yang

7 54 direkomendasikan orang lain Keinovatifan pemakaian 34. Penggunaan produk yang lebih baru 35. Pengadopsian produk dengan teknologi yang lebih tinggi D. Pengukuran Variabel Pengukuran variabel menurut (Noor, 2011) merupakan alat ukur yang digunakan untuk mengkuantifikasi informasi yang diberikan oleh konsumen jika mereka diharuskan menjawab pernyataan yang telah dirumuskan dalam suatu kuesioner. Skala pengukuran yang penulis gunakan dalam penelitian ini yaitu menggunakan skala ordinal, yang memungkinkan untuk pengurutan data dari tingkat paling rendah ke tingkat yang paling tinggi atau sebaliknya, dengan interval yang tidak harus sama. E. Populasi dan Sampel Penelitian 1) Populasi Penelitian Menurut sugiyono (2009) populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas obyek atau subjek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya. Dapat disimpulkan populasi merupakan pengamatan yang dilakukan oleh peneliti untuk mencari kesimpulan dari penelitian tersebut. Populasi juga dapat memudahkan peneliti dalam melakukan

8 55 penelitiannya. Dalam penelitian ini populasinya adalah seluruh Mahasiswa/i pengguna Blackberry di Universitas Mercu Buana, Jakarta Barat. 2) Sampel Penelitian Menurut Ferdinand dalam sanusi (2011) menyatakan bahwa ukuran sampel yang sesuai dalam model persamaan SEM adalah antara sampel. Dalam penelitian ini, ukuran sampel yang digunakan adalah 175 sampel, berdasarkan jumlah indikator dikalikan 5 (35 x 5 = 175). Peneliti menggunakan teknik Convenience sampling. Convenience sampling adalah sampel dengan pertimbangan kemudahan merupakan teknik penentuan sampel berdasarkan kemudahan atau kebetulan saja. Seseorang diambil sebagai sampel karena kebetulan, atau siapa saja yang kebetulan bertemu dengan peneliti yang dianggap cocok dengan karakteristik sampel yang ditentukan akan dijadikan sampel (Juliansyah Noor, 2011). Jadi sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah Mahasiswa/i aktif Universitas Mercu Buana, Jakarta Barat pengguna Blackberry, sebanyak 175 responden atau sampel. F. Teknik Pengumpulan Data Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan teknik Convenience sampling. Convenience sampling merupakan teknik penentuan sampel dengan pertimbangan kemudahan (Noor, 2011). Sampel diambil karena

9 56 anggota populasi yang ditemui peneliti dan bersedia menjadi responden dengan pertimbangan pengguna Blackberry di Universitas Mercu Buana, Jakarta Barat. Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan teknik convenience sampling,hal ini dilakukan mengingat jumlah sampel yang sangat banyak artinya penentuan jumlah sampel dan sampel terpilih dalam penelitian dilakukan dengan cara menyebar kuisioner terhadap responden secara acak yang tidak disengaja ditemui oleh peneliti dan dengan didasarkan pada berbagai pertimbangan, diantaranya representatif atas populasi dan kesesuaian dengan persyaratan dalam alat analisis. Dalam penelitian ini data dikumpulkan melalui dua cara, yaitu (1) Penelitian kepustakaan dan (2) Penelitian lapangan. Penelitian kepustakaan dilakukan untuk mengumpulkan data mengenai teori-teori yang mendukung penelitian dan data pendukung lainnya, sedangkan penelitian lapangan dilakukan dengan mengumpulkan data dari responden. Data penelitian lapangan dikumpulkan dengan menggunakan angket atau kuesioner. Teknik yang menggunakan kuesioner adalah suatu cara pengumpulan data dengan memberikan atau menyebarkan daftar pertanyaan kepada responden. Menurut Juliansyah Noor (2011) kuesioner merupakan suatu teknik pengumpulan data dengan memberikan atau menyebarkan daftar pertanyaan kepada responden dengan harapan memberikan respon atas daftar pertanyaan tersebut. Daftar pertanyaan dapat bersifat terbuka dan dapat bersifat tertutup.

10 57 Pada kuesioner Pengukuran masing-masing variabel dalam penelitian ini menggunakan skala likert. Skala likert merupakan metode yang digunakan untuk mengukur sikap, pendapat dan persepsi seseorang atau sekelompok orang tentang fenomena sosial (Sugiyono, 2011). Instrumen skala likert dapat dilihat pada tabel 3.2 sebagai berikut : TABEL 3.2 INSTRUMEN SKALA LIKERT Pernyataan Kode Skor Sangat Setuju (SS) 5 Setuju (S) 4 Ragu-Ragu (RR) 3 Tidak Setuju (TS) 2 Sangat Tidak Setuju (STS) 1 Sumber : sugiyono (2011) Metode pengumpulan data untuk keperluan penelitian ini dilakukan dengan mengumpulkan data primer. Data primer tersebut, didapat dari penyebaran kuesioner sebanyak 175 responden pengguna Blackberry yang berada di Universitas Mercu Buana. Penentuan jumlah responden didapat dengan cara menjumlahkan indikator lalu dikalikan dengan 5 (Ferdinand, 2005). G. Jenis Data Penelitian Jenis data yang digunakan penulis dalam penelitian ini merupakan data primer. Data primer adalah sumber data yang langsung memberikan

11 58 data kepada pengumpul data (Sugiyono, 2011). Seperti data yang diperoleh, diamati, dan dicatat secara langsung yang menjadi objek penelitian. Dalam penelitian ini data primer yang digunakan dengan melakukan survei yang menggunakan alat yaitu kuesioner. H. Metode Analisis Data Metode penelitian yang dipakai dalam penulisan ini adalah analisis kuantitatif, maksudnya digunakan skala penilaian untuk menyatakan bobot antara hubungan variabel satu dengan variabel lainnya. 1. SEM (Structural Equation Modeling) SEM adalah generasi kedua teknik analisis multivariate yang memungkinkan peneliti untuk menguji hubungan antara variabel yang kompleks baik recusive maupun non-recurcive untuk memperoleh gambaran menyeluruh mengenai keseluruhan model (Ghozali, 2005). Menurut Noor (2011) SEM merupakan teknik analisis yang memungkinkan pengujian sebuah rangkaian hubungan secara simultan. Hubungan ini dibangun antara satu atau beberapa variabel indipenden dengan satu atau beberapa variabel dependen. Menurut Noor (2011), analisis SEM menggabungkan dua buah model yaitu : 1. Model struktur (Structural Model), yang terdiri dari variabel laten eksogen dan variabel laten endogen. 2. Model pengukuran (Measurement Model), yang merupakan indikator dari variabel laten eksogen dan endogen.

12 59 Variabel laten adalah variabel yang tidak bisa diukur secara langsung dan memerlukan beberapa indikator sebagai produksi, karena SEM dianggap sebagai suatu alat statistik yang sangat berguna bagi para peneliti pada seluruh bidang ilmu sosial (ekonomi sosiologi, antropologi, psikologi dan lain sebagainya), SEM telah menjadi suatu keharusan untuk penelitian non eksperimental, dimana metode untuk pengujian teori belum dikembangkan secara menyeluruh (Bentler dalam Ghozali & Fuad, 2005). LISREL (Linear Structural Relationship) adalah salah satu software SEM yang beredar dipasaran. LISREL adalah satu-satunya program SEM yang paling banyak digunakan dan dipublikasikan pada berbagai jurnal ilmiah pada berbagai disiplin ilmu (Austin & Calderon; Bryne dalam Ghozali & Fuad, 2005). Hal tersebut karena LISREL adalah satu-satunya program SEM yang tercanggih dan dapat mengestimasi berbagai masalah SEM yang bahkan nyaris tidak dilakukan oleh program lain. Disamping itu LISREL merupakan program paling informatif dalam menyajikan hasil-hasil statistik. Sehingga modifikasi model dan penyebab tidak fit atau buruknya suatu model dapat dengan mudah diketahui. Penggunaan variabel moderating dan juga non-liniearitas pada SEM bahkan tidak lagi mustahil digunakan LISREL (Ghozali & Fuad 2005).

13 60 a. Notasi LISREL (Linear Structural Relationship) Menurut Ghozali & Fuad (2005) terdapat beberapa notasi yang digunakan dalam LISREL: Notasi ξ (Ksi) Keterangan Variabel laten eksogen (variabel independen), digambarkan sebagai lingkaran pada model struktural SEM η (Eta) Untuk variabel laten endogen (variabel dependen, dan juga dapat menjadi variabel independen pada persamaan lain), juga digambar sebagai lingkaran γ (Gamma): Hubungan langsung variabel eksogen terhadap variabel endogen β (Beta): Hubungan langsung variabel endogen terhadap variabel eksogen X Y λ (Lamda) Indikator varibel eksogen Indikator variabel endogen Hubungan antara variabel laten eksogen maupun endogen terhadap indikator-indikatornya ϕ (Phi): δ (Delta) Kovarians/korelasi antara variabel eksogen Kesalahan pengukuran (measurement error) dari indikator variabel eksogen ε (Epsilon) Kesalahan pengukuran (measurement error) dari

14 61 indikator variabel endogen ζ (Zeta) Kesalahan dalam persamaan yaitu antara variabel eksogen dan/atau endogen terhadap variabel endogen ψ (Psi) Λ Matriks kovarians antara residual struktural (ζ) Matriks kovarians antara loading indikator dari variabel suatu variabel laten Θ δ (Theta-Delta) Matriks kovarians symetris antara kesalahan pengukuran pada indikator-indikator dari variabel laten eksogen (δ) Matriks kovarians simetris antara kesalahan Θ ε (Theta-Epsilon) pengukuran pada indikator suatu variabel laten endogen (ε) Sumber: Imam Ghozali & Fuad (2005) b. Tahap-Tahap Dalam SEM Menurut Ghozali & Fuad (2005), mendeskripsikan tahap-tahap dalam SEM sebagai berikut : 1) Konseptualisasi Model Tahap ini berhubungan dengan pengembangan hipotesis (berdasarkan teori) sebagai dasar dalam menghubungkan variabel laten dengan variabel laten lainnya, dan juga dengan indikator-indikatornya. Dengan kata lain, model yang dibentuk adalah persepsi kita mengenai bagaimana variabel laten

15 62 dihubungkan berdasarkan teori dan bukti yang kita peroleh dari disiplin ilmu kita. Konseptual model harus merefleksikan pengukuran variabel laten melalui berbagai indikator yang dapat di ukur. Konseptualisasi model mengharuskan tiga hal yang harus dilakukan yaitu: a. Hubungan yang dihipotesiskan antara variabel laten harus ditentukan. Tahap pengembangan model ini berfokus pada model struktural dan harus mempresentasikan kerangka teoris untuk di uji. Disini, kita harus dapat membedakan dengan jelas, mana yang variabel eksogen dan endogen. Seperti yang telah dijelaskan diatas, variabel eksogen selalu merupakan variabel independen sehingga tidak dipengaruhi variabel yang dipengaruhi oleh variabel lain dalam suatu model. Sedangkan variabel endogen adalah variabel lain dalam suatu model. Meskipun variabel endogen selalu merupakan variabel independen, namun variabel endogen ini juga dapat menjadi variabel independen yang mempengaruhi variabel endogen lain dalam suatu model, dengan kata lain, variabel endogen ini adalah variable intervening. Karena variablel endogen tidak secara sempurna dipengaruhi oleh variabel yang dihipotesiskan ( masih terdapat kemungkinan variabel endogen tersebut

16 63 dipengaruhi oleh variabel selain yang dihiotesiskan), maka error tern (atau residual) juga dihipotesiskan mempengaruhi variabel endogen dalam suatu model. b. Memutuskan arah (positif atau negatif) dan jumlah hubungan antara variabel-variabel eksogen dan antara eksogen dan variabel endogen. Disini, peran teori dan hasil penelitian sebelumnya sangat berperan. Meskipun hal tersebut tidak berarti bahwa kita tidak boleh melengkapi teori yang ada dengan logika pikir kita, tetapi untuk menekankan bahwa teori merupakan unsur yang sanga penting dalam pembangunan suatu model pemikirannya. c. Pengukuran model dan menghubungkan dengan operasionalisasi variabel laten. Sehingga dikenal beberapa indikator (manifest variable) yang digunakan untuk mengukur variabel laten tersebut. Variabel manifest adalah indikator-indikator yang dapat diukur, variabel manifest dalam LISREL biasanya menggunakan reflective indicator (juga disebut effect indicator). Indicator reflektif berarti bahan konstruk laten dianggap mempengaruhi variable observed. 2) Penyusunan diagram alur (Path Diagram) Tahap ini akan memudahkan kita dalam memvisualisasi hipotesis yang telah kita ajukan dalam konseptualisasi model.

17 64 Visualisasi model akan mengurangi tingkat kesalahan dalam pembangunan suatu model pada LISREL. Path diagram merupakan representasi grafis mengenai bagaimana beberapa variabel pada suatu model berhubugan satu sama lain, yang memberikan suatu pandangan menyeluruh mengenai struktur model. 3) Spesifikasi model Spesifikasi model menggambarkan sifat dan jumlah parameter yang diestimasi; analisis data tidak dapat dilakukan sampai tahap ini selesai. Program LISREL memiliki dua bahasa yang digunakan, yaitu bahasa pemograman LISREL dan SIMPLIS. Pada bahasa pemograman LISREL, kita harus sangat berhati-hati dalam memastikan bahwa model yang kita susun telah direpresentasikan dalam model matematis. Sedangkan bahasa perintah SIMPLIS (terdapat pada program LISREL versi 8.0 dan lebih), tidak menggunakan model matematis yang kompleks dan memungkinkan kita untuk menulis nama variabel dan menentukan hubungannya dengan menggunakan tulisan serta simbol matematika dasar, seperti sama dengan (=) dan tanda panah ( ). Persamaan model struktural: 1 = ɣ 1 ξ 1 + ɣ 2 ξ 2 + ζ 1 2 =β 1 ƞ 1 + ζ 2

18 65 Keterangan : 1 (ETA 1) = Minat Untuk Berpindah Merek 2 (ETA 2) = Mencari Variasi ξ 1 (KSI 1) ξ 2 (KSI 2) ɣ (gamma) = Ketidakpuasan Konsumen = Promosi Penjualan = Hubungan Langsung Variabel eksogen bbbbbbbbbbbbbbbbbb terhadap variabel endogen. ζ (ZETA) = kesalahan dalam struktural antara variabel bbbbbbbbbbbbbbbbbbeksogen/endogen dengan variabel bbbbbbbbbbbbbbbbbbendogen. β (BETA) = Pengaruh Langsung variabel endogen bbbbbbbbbbbbbbbbbb terhadap variabel endogen terikat. 4) Identifikasi model Informasi yang diperoleh dari data diuji untuk menentukan apakah cukup untuk mengestimasi parameter dalam model. Disini, kita harus dapat memperoleh nilai yang unik untuk seluruh parameter dari data yang telah kita peroleh. Jika hal ini, tidak dapat dilakukan, maka modifikasi model mungkin harus dilakukan untuk dapat diidentifikasi sebelum melakukan estimasi parameter.

19 66 5) Estimasi parameter Pada tahap ini estimasi parameter untuk suatu model diperoleh dari data karena program LISREL maupun AMOS berusaha untuk menghasilkan matriks kovarians berdasarkan model yang sesuai dengan kovarians matriks sesungguhnya. Uji signifikansi dilakukan dengan menentukan apakah parameter yang dihasilkan secara signifikan berbeda dari nol. 6) Penilaian model fit Suatu model dikatakan fit apabila kovarians matriks suatu model adalah sama dengan kovarians matriks data. Model fit dapat dinilai berdasarkan dengan menguji berbagai index fit yang diperoleh dari LISREL seperti pada tabel 3.3 dibawah ini: Tabel 3.3 GOODNESS OF FIT INDICES Goodness of Fit Index Cut-off Value X² - Chi Square Diharapkan kecil RMSEA 0,08 GFI 0,90 AGFI 0,90 NFI 0,90 NNFI 0,90 CFI 0,90 IFI 0,90 RFI 0,90 Sumber: Wijanto (2008)

20 67 Uraian masing-masing dari goodness of fit indices dapat dijelaskan sebagai berikut: a. χ 2 Chi Square. Nilai statistik Chi-Square digunakan untuk mengukur overall fit sebuah model. Model yang dievaluasi akan dipandang baik apabila nilai Chi-Square kecil; semakin kecil nilai Chi-Sqaure, semakin baik sebuah model. Uji beda Chi-Square diharapkan menerima hipotesis nol dengan significance probability 0,05. b. The Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA). Karena χ 2 Chi-Square sangat sensitif terhadap ukuran sampel (terlalu besar atau terlalu kecil), kriteria RMSEA digunakan untuk mengompensasi Chi-Square dengan sampel besar. Nilai RMSEA 0,08 direkomendasikan sebagai pedoman untuk menyatakan model dapat diterima. c. Goodness-of-Fit Index (GFI). Indeks ini menghitung proporsi tertimbang dari varians dalam matriks kovarians sampel yang dijelaskan oleh matriks kovarians popolasi yang terestimasikan dengan rentang nilai antara nol hingga satu. Semakin mendekati satu nilai GFI ( 0,09) maka semakin baik model tersebut. d. Comparative Fit Index (CFI). Berbeda dengan χ 2 -Chi-Square, indeks ini sama sekali tidak dipengaruhi oleh besarnya sampel yang digunakan dalam penelitian. Nilai CFI 0,95

21 68 menunjukkan model yang baik bahkan jika mendekati satu menunjukkan a very good fit. 7) Modifikasi model Pengujian model penelitian untuk menentukan apakah modifikasi model diperlukan karena tidak fitnya hasil yang diperoleh pada tahap keenam. Namun harus diperhatikan bahwa segala modifikasi (walaupun sangat sedikit), harus berdasarkan teori yang mendukung. Dengan kata lain, modifikasi model seharusnya tidak dilakukan hanya semata-mata untuk mencapai model yang fit. 8) Validasi silang model Pengujian atas fit tidaknya model terhadap suatu data baru (atau validasi sub sampel yang diperoleh melalui prosedur pemecahan sampel). Validasi silang ini penting apabila terdapat modifikasi subtansial yang dilakukan terhadap model asli yang dilakukan pada langkah ketujuh diatas. 2. Uji Validitas dan Reliabilitas 1) Uji Validitas Uji keabsahan data dalam penelitian, sering hanya ditekankan pada uji validitas dan reliabilitas. Validitas merupakan derajat ketetapan antara data yang terjadi pada objek penelitian dengan daya yang dapat dilaporkan oleh peneliti (sugiyono, 2011). Sebelum dilakukan pengolahan data, maka perlu dilakukan pengujian data

22 69 terhadap variabel tersebut. Uji validitas menunjukan sejauh mana alat ukur dapat mengukur variabel yang akan diukur. Pengujian validitas dilakukan menggunakan analisis konfirmatori. Dalam analisis konfirmator, variabel laten dianggap sebagai variabel penyebab yang mendasari indikator-indikatornya (Ghozali, 2008). Dasar pengambilan keputusan uji validitas ini adalah jika Loading factor 0,50 maka item tersebut dikatakan valid. 2) Uji Reliabilitas Reliabilitas adalah ukuran mengenai konsistensi internal dari indikator sebuah variabel yang menunjukan derajat masing-masing indikator itu mengindikasikan sebuah konstruk / faktor laten yang umum. Pengujian reliabilitas instrumen bertujuan untuk mengetahui konsistensi suatu instrumen. Langkah selanjutnya adalah menghitung loadings dan menilai signifikansi statistik setiap indikator. Jika terbukti tidak signifikan, maka indikator harus dibuang atau mentransformasikannya agar menjadi fit untuk variabel laten (Noor, 2011). Menurut Sanusi (2011), nilai reabilitas dapat dicari dengan rumus berikut ini : ( )² Construct Realibility= ( )

23 70 Dimana : a. Std. Loading diperoleh langsung dari Standardize Loading untuk tiap-tiap indikator. b. ej adalah measurement error dari tiap-tiap indikator. Nilai batas yang digunakan untuk menilai atau menguji apakah setiap variabel dapat dipercaya, handal dan akurat dipergunakan koefisien Alpha Cronbach. variabel dapat dikatakan reliabel apabila koefisien Alpha Cronbach lebih besar dari 0,60. Artinya tingkat reliabilitas yang kedua adalah Variance Extract, yang menunjukan jumlah varians yang indikator-indikator yang diekstraksi oleh konstruk laten yang dikembangkan. Nilai Variance Extract yang tinggi menunjukan bahwa indikator- indikator itu telah mewakili secara baik konstruk laten yang dikembangkan. Nilai Variance Extract ini direkomendasikan pada tingkat paling sedikit 0,50. Variance Extract diperoleh dari rumus berikut ini : ( )² Variance Extract= ( ) 3. Uji Hipotesis Dalam LISREL tidak terdapat nilai signifikansi yang langsung dapat memberi tahu apakah hubungan antara suatu variabel dengan variabel lainnya adalah signifikan. Pada setiap estimasi dalam lisrel, terdapat tiga informasi yang sangat berguna ; yaitu koefisien regresi, standar error dan nilai t. Standar error digunakan untuk mengukur

24 71 ketepatan dari setiap estimasi parameter. Di bawah standar error adalah nilai t yang diperoleh melalui perbandingan antara estimasi regresi dengan standar error. = Untuk mengetahui signifikan tidaknya hubungan antar variabel, maka nilai t harus lebih besar dari t-tabel pada level tertentu yang tergantung dari ukuran sampel dan level signifikansi, tetapi umumnya level signifikansi adalah 1%, 5% dan 10%. Pada jumlah sampel besar (lebih besar 150), jika nilai t yang dihasilkan oleh LISREL lebih besar daripada nilai t tabel pada level 5%, yaitu ±1,960, maka hubungan antara variabel adalah signifikan (Wijanto, 2008).