BAB III. Metode Penelitian. masalah yang hasilnya dapat digneralisasikan. Dengan demikian tidak terlalu

Transkripsi

1 BAB III Metode Penelitian 3.1 Metode Penelitian Metode kuantitatif adalah riset yang menggambarkan atau menjelaskan suatu masalah yang hasilnya dapat digneralisasikan. Dengan demikian tidak terlalu mementingkan kedalaman data atau analisis.periset lebih mementingkan aspek keluasan data sehingga data atau hasil riset dianggap merupakan representasi dari seluruh populasi. (Kriyantono, 2008, hal. 55) Ciri-ciri metode penelitian kuantitatif : (Kriyantono, 2008, hal. 56) 1. Hubungan riset dengan subjek jauh. Periset menganggap bahwa realitas terpisah dan ada di luar dirinya, karena itu harus ada jarak supaya objektif 2. Riset bertujuan untuk menguji teori atau hipotesis, mendukung atau menolak teori. 3. Riset harus dapat digeneralisasikan, karena itu menuntut sampel yang representatif dari seluruh populasi, operasional konsep serta alat ukur yang valid dan reliabel. 4. Prosedur riset rasional-empiris, artinya periset berangkat dari konsepkonsep atau teori-teori yang melandasinya. Metode kuantitatif korelasional (metode eksplanasi). Penelitian korelasional adalah penelitian untuk menguji hubungan antar variabel yan di hipotesiskan, ada hipotesis yang akan diuji kebenarannya.hipotesis itu sendiri menghubungkan antara dua atau lebih variabel; untuk mengetahui apakah 30

2 31 suatu variabel berasosiasi atau tidak dengan variabel alinnya ; atau apakah suatu variabel disebabkan / dipengaruhi atau tidak oleh variabel lainnya. 3.2 Metode Pengumpulan Data Metode pengumpulan data adalah teknik atau cara-cara yang dapat digunakanperiset untuk mengumpulkan data. Pada metode penelitian kuantitatif dikenal metode pengumpulan data : kuesioner (angket), wawancara (biasanya berstuktur), dan dokumentasi. Periset dapat menggunakan salah satu atau gabungan dari metode di atas tergantung masalah yang dihadapi. (Kriyantono, 2008, hal. 93) 1. Studi pustaka, membantu peneliti untuk memperoleh data dengan cara membaca literatur literatur yang berisi teori teori dan informasi yang dibutuhkan dalam penelitian ini 2. Kuesioner, merupakan alat pengumpulan data yang nantinya data tersebut akan diolah untuk menghasilkan informasi tertentu. Kuesioner ini berupa daftar pertanyaan yang menggunakan skala pengukuran likert Data Primer Data primer adalah data yang diperoleh dari sumber data pertama atau tangan pertama dilapangan. Sumber data ini bisa responden atau subjek riset, dari hasil pengisian kuesioner, wawancara, observasi. Data primer ini termasuk data mentah (row data) yang harus diproses lagi sehingga menjadi informasi yang bermakna. (Kriyantono, 2008, hal )

3 Data Sekunder Data sekunder adalah data yang diperoleh dari sumber kedua atau sumber sekunder. Data ini juga dapat diperoleh dari data primer penelitian terdahulu yang telah diolah lebih lanjut menjadi bentuk-bentuk seperti tabel, grafik, diagram, gambar, dan sebagainya sehingga menjadi informatif bagi pihak lain. Selain melengkapi, biasanya data sekunder ini sangat membantu periset bila data primer terbatas atau sulit diperoleh. (Kriyantono, 2008, hal. 42) 3.3 Populasi dan Sample Populasi Menurut Sugiyono dalam buku (Kriyantono, 2008, hal. 151) menyebut populasi sebagai wilayah generalisasi yang terdiri dari objek atau subjek yang mempunyai kuantitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh periset untuk dipelajari, kemudian ditarik suatu kesimpulan. Populasi (kumpulan objek periset) bisa berupa orang, organisasi, kata-kata dan kalimat simbol-simbol non verbal, surat kabar, radio, televisi, iklan, dan lainnya. Objek riset ini juga disebut satuan analisis (unit of analysis) atau unsur-unsur populasi. Jadi, unit analisis ini merupakan unit yang akan diriset. Jumlah populasi pada PT. TIKI Jalur Nugraha Ekakurir (JNE) adalah jiwa. Populasi tersebut berdasarkan jumlah member yang terdapat pada JNE, sumber tersebut di dapatkan berdasarkan data internal perusahaan.

4 Sample Sample adalah sebagian data dari populasi. Syaratnya sample harus memenuhi unsur resprentatif. Dalam riset kuantitaif, resprentatif sample sangat diperlukan karena riset kuantitatif bersifat dapat digeneralisasikan. Sample yang resprentatif bisa diartikan bahwa sample tersebut mencerminkan semua unsur dalam populasi secara proporsinal atau memberikan kesempatan yang sama pada semua unsur populasi untuk dipilih, sehingga dapat mewakili keadaan sebenarnya dalam keseluruhan populasi. (Kriyantono, 2008, hal. 152) Untuk menentukan ukuran sample dari populasi yang diketahui jumlahnhya. Rumusnya adalah : (Kriyantono, 2008, hal. 162) n = Ukuran sample N = Ukuran populasi e = Kelonggaran ketidak telitian karena kesalahan pengambilan sample yang dapat ditolerir, misalnya 2%, kemudian e ini dikuadratkan. n = dibulatkan menjadi Teknik Sampling Teknik sampling yang dilipih penulis untuk penilitian ini adalah teknik sampling nonprobabilitas. Yang dimaksud nonprobabilitas adalah sample tidak melalui teknik random (acak). Disini semua anggota populasi belum tentu memiliki

5 34 peluang yang sama untuk dipilih menjadi sample,disebabkan pertimbanganpertimbangan tertentu oleh periset. (Kriyantono, 2008, hal. 156) Sampling Purposif (Purposive Sampling), teknik ini mencakup orang-orang yang diseleksi atas dasar kriterian-kriteria tertentu yang dibuat periset berdasarkan tujuan riset. Sedangkan orang-orang dalam populasi yang tidak sesuai dengan kriteria tersebut tidak dijadikan sample. Persoalan utama teknik purposive adalah menentukan kriteria, dimana kriteria harus mendukung tujuan riset. Biasanya teknik puposif dipilih untuk riset yang lebih mengutamakan kedalaman data daripada untuk tujuan resperentatif dapat digeneralisasikan. (Kriyantono, 2008, pp ) Kriteria sample yang ditentukan untuk penelitian ini ialah, harus terdaftar sebagai member JNE dan sedang melakukan transaksi di JNE Tomang Jenis Data 1. Data ordinal adalah data yang menunjukan tingkatan atau urutan tertentu. Penentuan urutan ini tidak memperhitungkan jarak antara tingkatan. (Kriyantono, 2008, hal. 40). 2. Data interval adalah data yang mengandung tingkatan atau urutan atau jenjang dimana berdasarkan interval (jarak) yang sama. (Kriyantono, 2008, hal. 41). 3. Data rasio ini mempunyai nilai nol absolut atau mutlak (fixed zero point). Sebenarnya semua sifat pada data interval terdapat juga dalam data rasio, dengan ditambah adanya nilai nol mutlak ini sebagai awal permulaan. (Kriyantono, 2008, hal. 41). 4. Data nominal sama dengan variabel diskrit, data diskrit merupakan data yang pasti, hanya mempunyai satu nilai tertentu saja. Karena itu disebut data nominal. (Kriyantono, 2008, hal. 40). Data nominal mengklasifikasikan pengamatan

6 35 dari sample atau populasi dalam kategori, misalnya jenis kelamin, tempat kelahiran, atau warna kulit. Jika data nominal hanya mempunyai 2 kategori, maka disebut variable binary. (Rochaety, Tresnati, & Latief, 2009, hal. 89) 3.5 Skala Likert Skala Likert, skala ini meminta responden untuk menunjukkan tingkat persetujuan atau ketidak setujuannya terhadap serangkaian pernyataan tentang suatu objek. Skala ini dikembangkan oleh Rensis Linkert dan biasanya memiliki kategori 5 sampai dengan 7 dari sangat tidak setuju sampai sangat tidak setuju. Skala ini digunakan dalam penelitian survei dan dikategorikan sebagai skala interval. Sebagai contoh responden diminta memberikan tingkat persetujuannya terhadap pernyataan yang menyatakan : Kinerja akuntan pada akuntan publik x adalah baik. Skala Likert merupakan Skala Interval adalah karena skala sikap merupakan dan menempatkan kedudukan sikap seseorang pada kesatuan perasaan kontinum yang berkisar dari sikap sangat positif, artinya mendukung terhadap suatu objek psikologis terhadap objek penelitian, dan sikap sangat negatif, yang tidak mendukung sama sekali terhadap objek psikologis terhadap objek penelitian. (Rochaety, Tresnati, & Latief, 2009, hal ) 3.6 Uji Keabsahan Data Pretest adalah proses pengumpulan data pendahuluan, yang bolhe dikatakan sebagai gladi bersih untuk turun ke lapangan yang sebenarnya. Pretest ini dilakukan seperti melakukan pengumpulan data yang sebenarnya, hanya saja untuk sample yang lebih kecil. Pretest ini dianalisis dan dilihat kelemahan-kelemahan dari kuesioner atau schedule. Hasil dari analisis tersebut akan dijadikan bahan untuk

7 36 mengadakan perubahan ataupun penyesuaian dalam membuat daftar pertanyaan yang baru. (Nazir, 2005, pp ) Beberapa hal yang perlu mendapat perhatian dalam mengadakan analisis pretest, yaitu : (Nazir, 2005, p. 214) a. Jawaban yang diperoleh memperlihatkan ketidakadaan atau kekurangan dalam hal distribusi atau urutan, atau tidak memperlihatkan suatu pola tertentu. Hal ini mungkin disebabkan oleh item dalam pertanyaan dibuat kurang baik atau kurang mempunyai konsepsualisasi. b. Terlalu banyak jawaban yang sama untuk semua responden, ataupun Terlalu banyak jawaban mengiyakan atau menidakkan. Hal ini menunjukkan ada kelamahan dalam membuat daftar pertanyaan mengenai item tertentu, sehingga responden memberikan respons klise. c. Terlalu banyak yang menjawab tidak tahu atau tidak mengerti. Ini dapat diakibatkan oleh pertanyaan yang terlalu sulit dimengerti ataupun karena desain sampling yang digunakan tidak benar. d. Terlalu banyak komentar yang tidak relevan dengan masalah penelitian ataupun terlalu banyak jawaban terhadap lain-lain dalam alternatif yang diberikan. Hal ini memberikan kesan bahwa pertanyaan yang dibuat kurang sesuai, ataupun alternatif yang diberikan kurang relevan. e. Banyak pertanyaan yang tidak dijawab oleh responden memperlihatkan bahwa pertanyaan tersebut terlalu pribadi, jaminan kerahasiaan penelitian tidak dicantumkan, ataupun kurang dipercayai oleh responden. Pilot studi dilakukan untuk menjawab pertanyaan Bagaimana seorang peneliti memformulasikan pertanyaan-pertanyaan dalam daerah studi yang literaturnya kurang sekali? Karena keterangan-keterangan tentang area penelitian

8 37 masih kurang, maka diperlukan terlebih dahulu suatu studi pendahuluan atau pilot studi. Si peneliti melaksanakan wawancara di lapangan, dengan arah yang tidak tentu. Hasil interview atau wawancara diatas kemudian ditulis dan dianalisis. Hasil analisis ini merupakan dasar logis dalam membuat daftar wawancara (kuesioner atau schedule). (Nazir, 2005, p. 213) Uji Validitas Validitas instrumen riset, menurut Singarimbun & Effendi dalam buku (Kriyantono, 2008, hal. 147) dapat digolongkan menjadi : validitas konstruksi, validitas isi, validitas prediktif, validitas eksternal, dan validitas rupa. Untuk menghitung validitas digunakan alat ukur digunakan rumus Pearson Product Moment. Rumusnya adalah sebagai berikut : Keterangan : r = Koefisien korelasi item total i = Skor item x = Skor total n = Banyaknya subjek Pengujian menggunakan uji dua sisi dengan taraf signifikan 0,05. Kriteria pengujian adalah sebagai berikut : - Jika r hitung r tabel (uji 2 sisi dengan sig. 0,05) maka instrument atau item item pertanyaan berkorelasi signifikan terhadap skor total (dinyatakan valid).

9 38 - Jika r hitung < r tabel (uji 2 sisi dengan sig. 0,05) maka instrument atau item item pertanyaan tidak berkorelasi signifikan terhadap skor total (dinyatakan tidak valid) Uji Reliabilitas Alat ukur disebut reliabel bila alat ukur tersbut secara konsisten memberikan hasil atau jawab yang sama terhadap gejala yang sama, walau digunakan berulang kali. Reliabilitas mengandung arti bahwa alat ukur tersebut stabil (tidak berubah-ubah), dapat diandalkan (dependable), dan tetap (consistemt). (Kriyantono, 2008, hal. 143) = Keterangan : = Reablitas instrumen = Banyaknya butir pertanyaan = Jumlah varian butir = Varian total Uji signifikan dilakukan pada taraf signifikan 0,05 artinya instrumen dapat dikatakan reliabel bila nilai alpha lebih besar dari r kritis product moment. Atau kita bisa menggunakan batasan tertentu seperti 0,6. Menurut sekaran dalam buku (Priyanto, 2008), reliabilitas kurang dari 0,6 adalah kurang baik, sedangkan 0,7 dapat diterima dan diatas 0,8 adalah baik.

10 Uji Normalitas Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah populasi data berdistribusi normal atau tidak. Uji ini biasanya digunakan untuk mengukur data berskala ordinal, interval, ataupun rasio. Jika analisis menggunakan metode parametrik, maka persyaratan normalitas harus terpenuhi, yaitu data berasal dari distribusi normal. Jika data tidak berdistribusi normal, atau jumlah sample sedikit dan jenis data adalah nominal atau ordinal maka metode yang digunakan adalah statistik nonparametrik. (Priyanto, 2008, hal. 28) 3.7 Teknik Analisi Data Korelasi Korelasi merupakan ukuran numeris yang dapat diinterpretasikan derajat keeratan hubungan linear, dengan tujuan untuk mengetahui apakah terdapat hubungan antara dua variabel atau lebih, bagaiman arah hubungan dan berapa besar koefisien hubungannya. Jika korelasi menghasilkan nilai negative maka hubungan kedua variabel bersifat tidak searah. Artinya jika variabel bebas besar maka variabel terikatnya kecil. Angka korelasi berkisar antara -1 dengan 1. Jika angka mendekati 1 maka hubungan kedua variabel semakin kuat. Jika korelasi mendekati -1 maka hubungan kedua variabel semakin lemah. Hubungan linear positif sempurna akan mempunyai koefisiean korelasi 1, sedangkan hubungan linear negatif sempurna akan mempunyai koefisien -1. Nilai koefisien korelasi sama dengan nol berarti tidak ada hubungan. (Rochaety, Tresnati, & Latief, 2009, hal )

11 40 Tabel 3.1 Interpretasi korelasi nilai r Interval Koefisien Tingkat Hubungan Sangat kuat Kuat Cukup Kuat Rendah Sangat Rendah (Riduwan & A.K, 2011, hal. 62) Rumus korelasi ganda dengan dua variabel independen adalah: Ry. = Keterangan: Ry. = Korelasi variabel dengan secara bersama sama dengan harga saham ry = Korelasi sederhana (product moment pearson) antara ry = Korelasi sederhana (product moment pearson) antara r = Korelasi sederhana (product moment pearson) antara dengan Koefisien Determinasi

12 41 Koefisien determinasi dilakukan untuk menunjukkan besarnya hasil pengukuran yang sebenarnya. Makin tinggi angka korelasi, makin rendah kesalahan pengukuran. Koefisien determinasi berkisar antara nol sampai dengan satu. Maka dari itu, hal tersebut menunjukkan bahwa apabila = 0 maka tidak adanya pengaruh antara variabel bebas dengan variabel terikat. Apabila semakin mendekati angka satu maka hal tersebut menujukkan bahwa semakin kuatnya pengaruh variabel bebas dengan variabel terikat. Begitu pula sebaliknya, apabila semakin mendekati angka nol maka hal tersebut menujukkan bahwa semakin kecilnya pengaruh antara variabel bebas dengan variabel terikat. Rumus mencari koefisien determinasi dengan dua variabel independen adalah: Keterangan : = Koefisien determinasi ry = Korelasi sederhana (product moment pearson) antara ry = Korelasi sederhana (product moment pearson) antara r = Korelasi sederhana (product moment pearson) antara dengan Regresi Analisa regresi adalah salah satu teknik statistik yang daoat digunakan untuk menggambarkan hubungan antara dua peubah atau lebih untuk peubah kuantitatif. Sebuah persamaan regresi adalah sebuah formula yang menggambarkan hubungan dengan peubah (atau lebih) tersebut. Variabel yang ingin kita duga disebut variabel terikat, dilambangkan dengan huruf Y. Variabel Y ini sering ditunjukkan sebagai

13 42 variabel respon. Variabel yang digunakan untuk menduga atau menggambarkan variabel respon disebut dengan predictor atau variabel bebas, dan dilambangkan dengan X. (Rochaety, Tresnati, & Latief, 2009, hal. 135) Persamaan regresi linearnya adalah : Y = a+bx Y = Variabel Y a = Konstanta bx = Variabel X Persamaan regresi berganda sebagai berikut : Y = a + + Y = Variabel dependen (nilai yang diprediksikan) dan = Variabel independen a = Konstanta (Nilai Y apabila, = 0) b = Koefisien regresi (nilai peningkatan ataupun penurunan) Uji Hipotesis Hipotesis adalah pernyataan yang didefinisikan dengan baik mengenai karakteristik populasi. Ada dua macem hipotesis yang dibuat dalam suatu percobaan penelitian, yaitu hipotesis nol dan hipotesis alternatif. Hipotesis nol yang biasanya dilambangkan dengan Ho adalah hipotesis yang akan diterima kecuali bahwa data yang kita kumpulkan salah. Hipotesis alternatif akan diterima hanya jika data yang kita kumpulkan mendukungnya. Hipotesis alternatif dilambangkan dengan. (Rochaety, Tresnati, & Latief, 2009, hal. 108) Rumus hitung uji F :

14 43 F hitung = Keterangan: = Koefisien determinasi n = Jumlah data atau kasus k = Jumlah variabel independen 3.8 Operasional Variabel Variabel X Media Sosial Dimensi/ Deskriptor Variabel Informasi dapat dipahami dalam Facebook 1 JNE Informasi dapat dipahami dalam Twitter 2 JNE Kebenaran informasi dalam Facebook 3 Facebook Dan Twitter Kebenaran informasi dalam Twitter JNE Informasi yang diberikan dalam Facebook bermanfaat Informasi yang diberikan dalam Twitter bermanfaat Memberikan informasi yang terbaru dalam Facebook

15 44 Memberikan informasi yang terbaru dalam 8 Twitter Variabel Y Kepuasan Pelanggan Dimensi/ Variabel Deskriptor Nomor Pertanyaan Melayani pelanggan dengan cepat 1 Kecepatan dalam menangani keluhan 7 Service Quality Pelayanan yang diberikan 2 dan 3 Memberikan garansi 5 Ketepatan Janji 4 dan 8 Sikap pegawai terhadap pelanggan Hipotesis = Tidak ada pengaruh antara media sosial terhadap kepusan pelanggan = Ada pengaruh antara media sosial terhadap kepuasan pelanggan