BAB III METODE PENELITIAN

Transkripsi

1 BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian 1. Waktu Penelitian Proses penelitian ini diawali dengan kegiatan mengidentifikasi permasalahan dengan penelitian, melakukan perumusan masalah dan pengumpulan teori dasar untuk memperkuat landasan dari setiap variabel. Selanjutnya dilakukan penyusunan metode dalam pengumpulan data, penyusunan instrumen sampai teknik pengujian yang dilakukan. Pada proses penelitian ini dibutuhkan waktu penelitian sejak September 2016 sampai dengan April Tempat Penelitian Untuk memperoleh data guna penyusunan penelitian, penulis mengambil tempat penelitian pada Universitas Mercubuana Jakarta. Objek penelitian yang digunakan adalah mahasiswa/mahasiswi yang pernah bertransaksi di Bukalapak.com. B. Desain Penelitian Dalam penyusunan penelitian ini peneliti menggunakan metode analisis Kausal. Analisis kausal adalah hubungan yang bersifat sebab akibat. Penelitian yang dilakukan untuk mengetahui tentang pengaruh satu atau lebih variable bebas (variabel eksogen) terhadap variabel terikat (variabel endogen). Variabel 54

2 55 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 menguji hipotesis tentang pengaruh variabel independen (kemudahaan, kepuasan, dan kepercayaan konsumen) terhadap variabel dependen (minat pembelian) di situs jual beli online Bukalapak.com. Pendekatan yang dilakukan dalam penelitian ini adalah pendekatan kuantitatif. Menurut (Noor, 2011), pendekatan kuantitatif merupakan metode untuk menguji teori-teori tertentu dengan cara meniliti hubungan antar variable. Variabel-variabel ini diukur biasanya dengan instrumen penelitian sehingga data yang terdiri dari angka-angka dapat dianlisis berdasarkan prosedur statistik. C. Definisi dan Operasional Variabel 1. Pengertian Variabel Menurut (Sugiyono, 2009) variabel adalah segala sesuatu yang berbentuk apa saja yang ditetapkan oleh peneliti 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 variase tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan ditarik kesimpulannya. Pada penelitian ini terdapat jenis variabel dengan penjelasan sebagai betikut:

3 56 a. Variabel bebas (Variable Eksogen) merupakan variabel yang mempengaruhi atau yang menjadi sebab perubahan atau timbulnya variabel terikat. Dalam SEM (Structural Equation Modeling) variabel independen disebut sebagai variabel eksogen (Sugiyono, 2009). Variabel eksogen pada penelitian ini yaitu pengetahuan produk. b. Variabel terikat (Variable Endogen) merupakan variabel yang dipengaruhi atau menjadi akibat karena adanya variabel bebas. Dalam SEM variabel dependen disebut sebagai variabel endogen. Variabel endogen pada penelitian ini yaitu sikap dan keputusan pembelian. 2. Definisi 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 berikut :

4 57 Tabel 3.1 OPERASIONAL VARIABEL MINAT BELI (Y) Variabel Dimensi Indikator Skala 1. Berminat untuk membeli. Minat Beli. Ferdinand (2006) dalam Tria (2014) 2. Salah satu toko online yang dikembangkannya. 3. Akan menjadi pembeli. 4. Selalu mencari informasi di situs tersebut. 5. Situs menjadi referensi utama sebelum membeli. (Juniawati, 2014). Skala Ordinal Tabel 3.2 OPERASIONAL VARIABEL KEMUDAHAN (X1) Variabel Dimensi Indikator Skala Kemudahan. Oktaviani, et al (2014) 1. Mudah digunakan. 2. Mudah dipelajari. 3. Efesiensi waktu. 1. Situs mudah untuk diakses. 2. Prosedur mudah dimengerti. 3. Mudah membandingkan produk. 4. Mudah membandingkan harga. 5. Mudah mendapatkan produk yang diinginkan. (Juniawati, 2014). Skala Ordinal

5 58 Tabel 3.3 OPERASIONAL VARIABEL KEPUASAN (X2) Variabel Dimensi Indikator Skala Kepuasan. Oktaviani, et al (2014) 1. Puas dengan keseluruhan pengalaman. 2. Puas dengan tawaran. 1. Kepuasan pelanggan keseluruhan. 2. Konfirmasi harapan. 3. Kesediaan untuk merekomendasi. (Tjiptono, 2011). Skala Ordinal Tabel 3.4 OPERASIONAL VARIABEL KEPERCAYAAN KONSUMEN (X3) Variabel Dimensi Indikator Skala Kepercayaan Konsumen. Mayer (dalam Rahmawati, 2013) 1. Kemampuan (ability). 2. Kebaikan Hati (benevolence). 3. Integritas (integrity). 1. Komponen dan Karakteristik 2. Pelayanan 3. Keamanan dalam Transaksi 1. Saling menguntungkan antara penjual dan konsumen. 2. Keamanan penjual memberikan kepuasan. 1. Informasi yang diberikan fakta atau tidak. 2. Perilaku penjual. Skala Ordinal D. Pengukuran Variabel Menurut Noor (2011) pengukuran variabel 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 perlu digunakan dalam penelitian ini yaitu

6 59 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 3.5 berikut. E. Populasi dan Sampel 1. Populasi TABEL 3.5 INSTRUMEN SKALA LIKERT Pernyataan Kode Skor Sangat Setuju (SS) 5 Setuju (S) 4 Cukup Setuju (CS) 3 Tidak Setuju (TS) 2 Sangat Tidak Setuju (STS) 1 Sumber : Sugiyoni (2011) Menurut Sugiyono (2009) populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas obyek atau subyek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peniliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya. Yang disebut dengan populasi juga bukan hanya orang, tetapi juga objek dan benda-benda lainnya. Populasi juga bukan hanya sekedar jumlah yang ada pada objek/subjek yang dipelajari, tetapi juga meliputi seluruh karakteristik atau sifat yang dimiliki oleh subjek atau objek yang diteliti. Populasi dalam penelitian adalah Mahasiswa/i aktif Universitas

7 60 Mercubuana Jakarta Jurusan Manajemen S1 angkatan 2013 yang minimal pernah berbelanja 1 kali disitus jual beli Bukalapak.com. 2. Sampel Menurut Sugiyono (2009) sampel adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi. Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini dengan menggunakan kuesioner/angket yaitu teknik pengumpulan data dengan memberikan atau menyebarkan daftar pernyataan kepada responden dengan harapan memberikan respons atau daftar pernyataan tersebut (Noor,2011). Penelitian menggunakan Purposive Sampling untuk memberikan kuesioner dengan sengaja sesuai dengan persyaratan untuk Mahasiswa/i Universitas Mercubuana Jakarta yang memiliki kriteria yang sudah peneliti tetapkan menjadi sampel. Dikarenakan peniliti tidak mengetahui jumlah populasi secara terperinci, Noor (2011) Menyatakan bahwa ukuran sampel yang sesuai dalam metode persamaan SEM adalah antara sampel, dan bergantung pada jumlah parameter yang diestimasi. Pedomannya adalah 5-10 kali parameter yang diestimasi. Setelah dilakukan perhitungan (jenis survai) dengan menggunakan sampling slovin untuk mengetahui berapa jumlah rata-rata sample yang dibutuhkan yaitu sebagai berikut : Dik : n = Jumlah Sampel N = Jumlah Seluruh Anggota Populasi E = Toleransi terjadinya galat ; tarif signifikansi 0,05 n = N/(1+ Ne 2 )

8 61 n = 327/(1+327 x 0,05 x 0,05) n = 327/2 n = 165. Jumlah sampel yang mewakili kebutuhan data yang akan diperoleh dalam penelitian ini adalah 165 populasi atau responden (Husein Umar, 2011). F. Teknik Pengumpulan Data Teknik pengumpulan data merupakan langkah yang paling utama dalam penelitian, karena tujuan utama dari penelitian adalah mendapatkan data (Sugiyono,2009). Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini dengan menggunakan kuesioner/angket yaitu suatu teknik pengumpulan data dengan memberikan atau menyebarkan daftar pertanyaan kepada responden dengan harapan memberikan respons atas dasar pertanyaan tersebut (Noor,2011). Adapun penyebaran kuesioner dilakukan dengan cara menyebarkan kuesioner secara langsung kepada responden yang sesuai dengan kriteria sampel yang telah ditetapkan dan observasi dilakukan secara langsung pada objek penelitian. Dan responden hanya bisa menjawab satu dari beberapa pilihan jawaban yang telah disediakan oleh peneliti. Kuesioner dalam penelitian ini terdiri atas pernyataan mengenai pengaruh kemudahan,kepuasan dan kepercayaan konsumen dan minat pembelian dengan sampel penelitian yang telah ditetapkan oleh peneliti.

9 62 G. Jenis Data Penelitian Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer. Data primer dalam penelitian ini merupakan data kuesioner dari Mahasiswa/i Universitas Mercubuana Jakarta. Data primer mengacu pada informasi yang diperoleh dari tangan pertama oleh peneliti yang berkaitan dengan variable yang akan diteliti untuk tujuan spesifik studi (Sekaran, 2006). Contoh dari data primer adalah data yang dikumpulkan melalui kuesioner, wawancara, observasi langsung dilapangan, dan melalui eksperimer. Dalam penelitian ini data primer yang digunakan dengan melakukan survei yang menggunakan alat yaitu kuesioner. H. Metode Analisis Data 1. SEM (Structural Equation Modeling Structural Equation Modeling (SEM) merupakan teknik analisis yang memungkinkan pengujian sebuah rangkaian hubungan secara simultan (Noor, 2011). Hubungan ini dibangun antara satu atau beberapa variabel independen dengan satu atau beberapa variabel dependen. Permodelan pemasaran struktural (Structural Equation Modeling- SEM) merupakan suatu analisis yang menggabungkan pendekatan analisis faktor (factor analysis), model struktural (structural model), dan analisis jalur (path analysis) dengan demikian, didalam analisis SEM dapat tiga macam kegiatan secara serentak yaitu pengecekan validitas dan realibilitas instrumen (berkaitan dengan analisis faktor konfirmation), pengujian model hubungan antara

10 63 variabel (berkaitan dengan analisis jalur) dan kegiatan untuk mendapatkan suatu model yang cocok untuk prediksi (berkaitan dengan analisis regresi atau analisis model struktural (Sugiyono, 2009). Selain itu, menurut (Noor, 2011) analisis SEM menggabungkan dua buah model yaitu : a. Model struktur (structural model), yang terdiri dari variable laten eksogen (exogenous) dan variabel laten endogen (endogenous). b. Model pengukuran (measurenment model), yang merupakan indikator dari variable laten eksogen dan endogen. a. Tahap-Tahap dalam SEM Menurut Ghozali (2014), mendeskripsikan tahap-tahap dalam SEM sebagai berikut : a) 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 mengenai bagaimana variabel laten dihubungkan berdasarkan teori dan bukti yang kita peroleh dari disiplin ilmu. Konseptualisasi model ini juga harus merefleksikan pengukuran variabel laten melalui berbagai indikator yang dapat diukur.

11 64 b) Penyusunan diagram alur (path diagram) Penyusunan diagram alur akan memudahkan dalam menyesuaikan hipotesis yang telah diajukan dalam konseptualisasi model. Meskipun LISREL dapat dijalankan dengan menggunakan persamaan dan tidak menggunakan diagram alur, namun sangat dianjurkan hal ini untuk dilakukan. Visualisasi model akan mengurangi tingkat kesalahan kita dalam pembangunan suatu model pada LISREL. c) 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 pemrograman LISREL, dan SIMPLIS. Pada bahasa pemrograman LISREL, kita harus sangat berhati-hati dalam memastikan bahwa model yang kita susun telah dipresentasikan dalam model matematis. Sedangkan bahasa printis 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 nama dengan (=) dan tanda panah ( ). d) Identifikasi model Informasi yang diperoleh dari data uji untuk menentukan apakah cukup untuk mengestimasi parameter dalam model. Disini kita harus dapat memperoleh nilai yang untuk seluruh parameter dari data yang telah

12 65 kita peroleh. Jika hal ini tidak dapat dilakukan, maka modifikasi model mungkin harus dilakukan untuk dapat diidentifikasi sebelum melakukan estimasi parameter. e) 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 siginifikasi dilakukan dengan menentukan apakah parameter yang dihasilkan secara signifikan berbeda dari nol. f) Penilaian model fit Pada langkah ini kesesuaian model dievaluasi, melalui berbagai kriteria goodness-of-fit (kelayakan model). Untuk itu tindakan pertama yang dilakukan adalah mengevaluasi apakah data yang digunakan dapat memenuhi asumsi-asumsi SEM. Apabila asumsi-asumsi ini dipenuhi, maka model dapat diuji. Dalam analisis SEM tidak ada alat uji statistik tunggal untuk mengukur atau menguji hipotesis mengenai model. Umumnya terhadap berbagai jenis fit index yang digunakan untuk mengukur derajat kesesuaian antara model yang dihopotesiskan dengan data yang disajikan, kriteria untuk menerima suatu model sebagaimana ditunjukkan pada tabel 3.6.

13 66 TABEL 3.6 Goodness of fit indexs No Goodness of fit indexs Keterangan Cut of Value 1 χ2 Chi Square Menguji apakah kovarians populasi yang di estimasinsama dengan kovarians sampel Diharapkan kecil, lebih kecil pada χ2 tabel. (apakah model sesuai dengan data) 2 Probability Uji signifikansi terhadap perbedaan matriks kivarian data dengan matriks kovarians yang 0,05 3 RMSEA (The Root Mean Square Error of Approximation) 4 CMIN/DF (The Minimum Discrepansi Function) 5 TLI (Truckler Lewis Indexs) diestimasi Mengkompensasi kelemahan Chi-square pada sampel yang besar 0,08 Kesesuaian antara data dengan model 2,00 Perbandingan antara model yang di uji baseline model. 6 GFI (Good of fit Indexs) Menghitung proporsi tertimbang varians dalam matriks sampel yang dijelaskan oleh matriks kovarians populasi yang diestimasi. 7 AGFI (Adjusted Goodness of Fit Indexs) 8 CFI (Comparation fit Indexs) Sumber : Hair (1998) dalam Ghozali (2008) Merupakan GFI yang disesuaikan terhadap degree of freedom. Analog dengan R 2 dan regresi berganda Uji kelayakan model yang tidak sensitive terhadap besarnya sampel dan kerugian model. 0,95 0,90 0,90 0,95

14 67 g) 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 berddasarkan teori yang mendukung. Dengan kata lain, modifikasi model seharusnya tidak dilakukan hanya sematamata untuk mencapai model yang fit. h) Validasi silang model Pengujian atas fit tidaknya model terhadap suatu data baru. Validasi silang ini penting apabila terdapat modifikasi subtansial yang dilakukan terhadap model asli yang dilakukan pada langkah keenam. 2. Uji Validitas Uji keabsahan data dalam penelitian, sering hanya ditekankan pada uji validitas dan realibilitas. Validitas merupakan derajat ketetapan antara data yangb terjadi pada obyek penelitian dengan gaya yang dapat dilaporkan oleh peneliti (Sugiyono, 2011). Sebelum dilakukan pengolahan data, maka perlu dilakukan pengujian data terhadap variabel tersebut. Uji validatas 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

15 68 keputusan uji validitas ini adalah jika Loading factor 0.5 maka item tersebut dikatakan valid. 3. Uji Realibilitas Realibilitas 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 realibilitas dapat dicari dengan rumus berikut ini : Construct Realibility = ( Loading Baku) 2 ( Loading Baku) 2 + ej Dimana : a. Std.Loading diperoleh langsung dari Standardize Loading untuk tiaptiap 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 Construct Realibility,

16 69 variabel dapat dikatakan reliabel apabila Construct Realibility lebih besar dari 0.70, 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 Variance Extract diperoleh dari rumus berikut ini : Variance Extract = ( Loading Baku) 2 ( Loading Baku) 2 + ej 4. Pengujian 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 eror dari nilai t. Standar eror digunakan untuk mengukur ketepatan dari setiap estimasi parameter dibawah standar eror adalah t yang diperoleh melalui perbandingan antara nilai estimasi dengan standar error. nilai t = nilai estimasi standar error

17 70 Untuk mengetahui signifikan tidaknya hubungan antar variabel, maka nilai t harus lebih besar dari t tabel pada level tertentu yang sangat 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 dari pada nilai t tabel pada level 5%, yaitu ±1,960, maka hubungan antara variabel adalah signifikan.