BAB III METODE PENELITIAN. Objek penelitian merupakan salah satu faktor yang tidak dapat dipisahkan dari

dokumen-dokumen yang mirip
perusahaan-perusahaan go public yang terdaftar di BEJ sampai dengan tahun

BAB 2 LANDASAN TEORI. pengetahuan, terutama para peneliti yang dalam penelitiannya banyak

Two-Stage Nested Design

METODE PENELITIAN. Penelitian dilaksanakan pada bulan Oktober sampai dengan November 2011

VII. FUNGSI PERMINTAAN TAMAN WISATA TIRTA SANITA Fungsi Permintaan Taman Wisata Tirta Sanita

1) BENTUK UMUM DAN BAGIAN-BAGIAN PERSAMAAN KUADRAT Bentuk umum persamaan kuadrat adalah seperti di bawah ini:

matematika PEMINATAN Kelas X FUNGSI LOGARITMA K-13 A. Definisi Fungsi Logaritma

FISIKA BESARAN VEKTOR

PETUNJUK PENULISAN LKM MODUL IV STATISTIK INFERENSIA

TURUNAN FUNGSI. LA - WB (Lembar Aktivitas Warga Belajar) MATEMATIKA PAKET C TINGKAT VI DERAJAT MAHIR 2 SETARA KELAS XI

BAB III METODE PENELITIAN. pengetahuan yang menggunakan data berupa angka sebagai alat menemukan

BAB II LANDASAN TEORI

r x = 0. Koefisien-koefisien persamaan yang dihasilkan adalah analitik pada x = 0. Jadi dapat kita gunakan metode deret pangkat.

PENYELESAIAN SOAL UJIAN TENGAH SEMESTER 2010

ANALISIS NUMERIK. Inter polasi. SPL simultan. Akar Persama. linear

Kerjakan di buku tugas. Tentukan hasil operasi berikut. a. A 2 d. (A B) (A + B) b. B 2 e. A (B + B t ) c. A B f. A t (A t + B t ) Tes Mandiri

SISTEM BILANGAN REAL. 1. Sifat Aljabar Bilangan Real

VEKTOR. 1. Pengertian Vektor adalah besaran yang memiliki besar (nilai) dan arah. Vektor merupakan sebuah ruas garis yang

Matematika SMA (Program Studi IPA)

Bab a. maka notasi determinan dari matriks A ditulis : det (A) atau. atau A.

ANALISIS DISPARITAS INPUT PEMBANGUNAN, 2010

Desain Faktorial 2 Faktor

LIMIT FUNGSI DAN KEKONTINUAN

Sistem pengukuran. Bab III SISTEM PENGUKURAN. III.1. Karakteristik Statis. Karakteristik instrument pengukuran. Akurasi (ketelitian)

BAB: PENERAPAN INTEGRAL Topik: Volume Benda Putar (Khusus Kalkulus 1)

matematika K-13 TEOREMA FAKTOR DAN OPERASI AKAR K e l a s

PENYELESAIAN SOAL UJIAN TENGAH SEMESTER 2007

BAB III METODE PENELITIAN. sehingga diperoleh pemecahan yang tepat terhadap masalah tersebut. 70. keterangan mengenai apa yang ingin kita ketehaui.

DETERMINAN DAN INVERS MATRIKS BLOK 2 2

INTEGRAL FOURIER KED. Diasumsikan syarat-syarat berikut pada f(x): 1. f x memenuhi syarat Dirichlet pada setiap interval terhingga L, L.

PERSAMAAN DAN PERTIDAKSAMAAN LOGARITMA

STRUKTUR BETON BERTULANG I. Tulangan Rangkap. Oleh Resmi Bestari Muin


3. LIMIT DAN KEKONTINUAN. INF228 Kalkulus Dasar

Catatan Kuliah 2 Matematika Ekonomi Memahami dan Menganalisa Aljabar Matriks (2)

INTEGRAL. Bogor, Departemen Matematika FMIPA IPB. (Departemen Matematika FMIPA IPB) Kalkulus I Bogor, / 45

Solusi Pengayaan Matematika Edisi 4 Januari Pekan Ke-4, 2007 Nomor Soal: 31-40

17. PROGRAM LINEAR. A. Persamaan Garis Lurus. (x 2, y 2 ) (0, a) y 2. y 1. (x 1, y 1 ) (b, 0) X. x 1

Minggu ke 3 : Lanjutan Matriks

DETERMINAN. Misalkan A adalah suatu matriks persegi. a) Jika A memiliki satu baris atau satu kolom bilangan nol, maka det(a) = 0.

MODUL IV REGRESI DAN KORELASI

BAB II LANDASAN TEORY Prosedur regresi dengan Menggunakan Metode Backward

LIMIT DAN KONTINUITAS

,, % ,, % -0: 0 -0: 0! 2 % 26, &

3. LIMIT DAN KEKONTINUAN

3. LIMIT DAN KEKONTINUAN

2. PERSAMAAN, PERTIDAKSAMAAN DAN FUNGSI KUADRAT

MODEL POTENSIAL 1 DIMENSI

11. PROGRAM LINEAR. A. Persamaan Garis Lurus. (x 2, y 2 ) (0, a) y 2. y 1. (x 1, y 1 ) (b, 0) X. x 1

BAB IV METODE PENELITIAN

Perhitungan Biaya Tenaga Kerja Sesungguhnya Pada Cafe WarunKomando

CONTOH SOLUSI BEBERAPA SOAL OLIMPIADE MATEMATIKA Oleh: Wiworo, S.Si, M.M. 3. Untuk k 2 didefinisikan bahwa a

STRATEGI PENGAJARAN MATEMATIKA UNTUK MENENTUKAN AKAR-AKAR PERSAMAAN KUADRAT

ω = kecepatan sudut poros engkol

MA3231 Analisis Real

TIN309 - Desain Eksperimen Materi #6 Genap 2016/2017 TIN309 DESAIN EKSPERIMEN

INTEGRAL. Misalkan suatu fungsi f(x) diintegralkan terhadap x maka di tulis sebagai berikut:

Analisa Regresi Linear. Akibat dari nilai σε yang membesar. Analisa Regresi Linear. Regresi Linear Sederhana dan Korelasi

Skew- Semifield dan Beberapa Sifatnya 1

Integral Tak Wajar. Ayundyah Kesumawati. March 25, Prodi Statistika FMIPA-UII

Matriks. Pengertian. Lambang Matrik

BAB III METODE PENELITIAN

IAH IAAH I H HAAH xaah I A b x2ah x23h I A 3 x23b H 2

BAB 3 GAMBARAN UMUM BADAN PUSAT STATISTIK

TIN309 - Desain Eksperimen Materi #5 Genap 2015/2016 TIN309 DESAIN EKSPERIMEN

Matriks yang mempunyai jumlah baris sama dengan jumlah kolomnya disebut matriks bujur sangkar (square matrix). contoh :

Analisis Kualitas Layanan Website Erafone terhadap Kepuasan Pelanggan menggunakan E-S-Qual dan E-Recs- Qual

III. LIMIT DAN KEKONTINUAN

PROBLEM SOLVING TERKAIT DENGAN KELAS X SEMESTER 1 PADA STANDAR KOMPETENSI (SK) 1.

Materi IX A. Pendahuluan

BAB 10. MATRIKS DAN DETERMINAN

BAB 2 LANDASAN TEORI

A. PENGERTIAN B. DETERMINAN MATRIKS

BAB II LANDASAN TEORI

SUKU BANYAK ( POLINOM)

Tiara Ariqoh Bawindaputri TIP / kelas L

VEKTOR. Adri Priadana. ilkomadri.com

3.1 Permutasi. Secara umum, bilangan-bilangan pada {1, 2,, n} akan mempunyai n! permutasi

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Metoda Penyelesaian Pendekatan

kimia HIDROLISIS K e l a s Kurikulum 2013 A. Definisi, Jenis, dan Mekanisme Hidrolisis

matematika WAJIB Kelas X RASIO TRIGONOMETRI Kurikulum 2013 A. Definisi Trigonometri

BAB VIII PENDIMENSIAN JARINGAN. Data yang diperlukan untuk pendimensian jaringan adalah : 1. matriks trafik (trafik yang ditawarkan)

didefinisikan sebagai bilangan yang dapat ditulis dengan b

POKOK BAHASAN: PERMINTAAN, DAN HARGA. Suharyanto

METODE PENGUJIAN KEAUSAN AGREGAT DENGAN MESIN ABRASI LOS ANGELES

Universitas Esa Unggul

Parsial Diferensialasi

PEMBAHASAN SOAL OSN MATEMATIKA SMP 2013 TINGKAT KABUPATEN

METODE PENELITIAN. Penelitian ini akan dilaksanakan di desa Sei Bamban, Kecamatan Sei

NFA. Teori Bahasa dan Automata. Viska Mutiawani - Informatika FMIPA Unsyiah

Minggu ke 6 LIMIT FUNGSI (LIMITS OF FINCTIONS) 2,1, 2,01, 2,001, 2,0001,, 2 + 1/10 n maka :

15. INTEGRAL SEBAGAI LIMIT

BAB 1 PENDAHULUAN. f tidak semua bernilai nol dan a, b, disebut persamaan kuadrat di dalam variabel. atau disebut juga permukaan kuadrat;

matematika K-13 IRISAN KERUCUT: PERSAMAAN HIPERBOLA K e l a s A. Definisi Hiperbola Tujuan Pembelajaran

Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan )

BAB II PANGKAT, AKAR DAN LOGARITMA

Kegiatan Belajar 5. Aturan Sinus. Kegiatan 5.1

ELIPS. A. Pengertian Elips

Aljabar Linear Elementer

Transkripsi:

69 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Objek Penelitin Objek penelitin merupkn slh stu fktor yng tidk dpt dipishkn dri sutu penelitin, kren objek penelitin merupkn sumber diperolehny dt dri penelitin yng dilkukn. Penelitin ini mengnlisis mengeni pengruh pengruh hrg brng, hrg brng substitusi dn seler konsumen terhdp permintn personl computer. Adpun yng menjdi objek penelitin sebgi vribel bebs (independent vribel) dlh hrg brng, hrg brng substitusi, dn biy promosi sedngkn yng menjdi vribel terikt (dependent vribel) dlh permintn personl computer. Objek yng diteliti dlm penelitin ini dlh toko-toko komputer di Pertokon Jy Plz Bndung. Sementr itu yng dijdikn responden dlm penelitin ini dlh pengush tu pedgng personl computer di pertokon Jy Plz Bndung. 3. Metode Penelitin Metode merupkn sutu cr ilmih yng dilkukn untuk mencpi mksud dn tujun tertentu. Adpun metode yng digunkn dlm penelitin ini dlh metode eksplntory tu penjelsn yitu sutu metode yng menyoroti dny hubungn ntr vribel dengn menggunkn kerngk pemikirn kemudin dirumuskn sutu hipotesis (Singrimbun, 1998: 5) 69

7 3.3 Opersionlissi Vribel Vribel Vribel Dependent: Konsep Teoritis Permintn Personl Computer (Y) Tbel 3.1 Opersionlissi Vribel Konsep Empiris Konsep Anlitik Skl Besrny permintn personl computer pd buln terkhir. Besrny permintn personl computer pd buln terkhir dlm stun unit. Intervl rg Besrny hrg rg rt-rt Personl rt-rt personl personl computer Computer computer per unit per unit (dlm (X1) (dlm bentuk pket dn bukn bentuk pket dn bukn pket) pd Intervl pket) pd buln buln terkhir dlm Vribel terkhir. stun Rupih. Independent: rg Besrny hrg rg rt-rt brng rt-rt Lptop Lptop tu substitusi tu Notebook per Notebook per unit Intervl (X) unit pd buln pd buln terkhir terkhir dlm stun Rupih Biy Besrny biy Biy promosi pd Promosi Promosi pd buln buln terkhir dlm Intervl (X3) terkhir. stun Rupih.

71 3.4 Populsi dn Smpel 3.4.1 Populsi Sugiyono (7: 115) menytkn bhw populsi dlh wilyh generlissi yng terdiri ts obyek tu subyek yng mempunyi kuntits dn krkteristik tertentu yng ditetpkn oleh peneliti untuk dipeljri dn ditrik kesimpulnny, dn menurut Arikunto (6: 13), populsi dlh keseluruhn subjek penelitin. Adpun populsi dlm penelitin ini yitu jumlh toko yng menjul personl computer di Pertokon Jy Plz, yitu sebnyk 45 Toko. 3.4. Smpel Menurut Suhrsimi Arikunto (1998:117) yng dimksud dengn smpel dlh sebgin tu wkil populsi yng diteliti. Penelitin ini mempergunkn pengmbiln smpel dengn teknik Smpling jenuh, kren populsiny kurng dri 1 mk teknik smpling yng dimbil dlh semu nggot populsi yitu sebnyk 45 toko. Teknik ini sesui dengn yng dikemukkn oleh Riduwn (7:48) Smpling jenuh dlh teknik pengmbiln smpel pbil semu populsi digunkn sebgi smpel dn dikenl jug dengn istilh sensus. 3.5 Teknik dn Alt Pengumpuln Dt Adpun teknik pengumpuln dt yng dilkukn untuk memperoleh dt tersebut dlh sebgi berikut :

7 1. Wwncr, dilkukn untuk memperoleh informsi secr lngsung dengn cr tny jwb lisn kepd pr responden yng dipergunkn sebgi pelengkp dt.. Angket, yitu pengumpuln dt yng dilkukn mellui penggunn dftr pertnyn yng telh disusun dn disebr kepd responden gr diperoleh dt yng dibutuhkn. 3. Studi kepustkn dlh teknik pengumpuln dt yng dilkukn dengn jln mengdkn pencttn, mengumpulkn bhn-bhn tertulis, litertur, medi mss, dt sttistik yng semuny terkit dengn objek permslhn yng tengh diteliti. 3.6. Uji Asumsi Klsik Berikut dlh beberp mcm uji sumsi klsik untuk mengethui ketetptn dt yng digunkn dlm penelitin: 3.6.1. Uji Multikolinierits Dengn uji ini dpt dikethui pkh pd model regresi ditemukn dny korelsi ntr vribel bebs. Untuk mendeteksi dny multikolinerits dilkukn dengn cr meliht VIF (Vrince Infltion Fctor) dn Tolernce. Pedomn untuk menentukn model regresi bebs multikolinerits dlh : - mempunyi nili VIF dibwh 1 - mempunyi ngk tolernce mendekti 1

73 3.6.. Uji eterokedstisits Pengujin ini untuk meliht vrins residu dri setip item. heterokedstisits terjdi jik vrinsny berbed. Dsr pengmbiln keputusnny dlh jik d pol tertentu, seperti titik-titik yng d membentuk sutu pol tertentu yng tertur, mk telh terjdi heterokedstisits. 3.6.3. Uji Autokorelsi Pengujin ini dilkukn untuk menguji d tidkny korelsi ntr vribel penggnggu. Untuk mendeteksi d tidkny utokorelsi dpt diliht dri besrn Durbin-Wtson dengn mengmbil ptokn sebgi berikut: Tolk, d utokorelsi Tidk dpt diputuskn Terim, tidk d utokorelsi Tidk dpt diputuskn Tolk, d utokorelsi dl du 4-dU 4-dL Dlm penelitin ini, uji hipotesis dilkukn mellui uji stu pihk knn dengn kriteri jik t hitung > t tbel mk ditolk dn 1 diterim. Pengujin hipotesis dpt dirumuskn secr sttistik sebgi berikut: : =, rtiny tidk terdpt pengruh ntr vribel bebs X terhdp vribel terikt Y, 1 :, rtiny terdpt pengruh positif ntr vribel bebs X terhdp vribel terikt Y.

74 3.7 Teknik Anlisis Dt dn Pengujin ipotesis 3.7.1 Teknik Anlisis Dt Permslhn yng dijukn kn dilkukn dengn menggunkn sttistik prmetrik. Model nlisis yng digunkn untuk meliht pengruh ntr vribelvribel bebs terhdp vribel terikt sert untuk menguji kebenrn dri hipotesis kn digunkn model persmn regresi bergnd sebgi berikut: Y = + β 1 X 1 + β X + β 3 X 3 Dimn : Y = Permintn Personl Computer = Konstnt β = Koefisien regresi X 1 = rg brng (Personl Computer) X = rg brng substitusi X 3 = Biy promosi 3.7. Pengujin ipotesis Uji t Sttistik Uji t sttistik digunkn untuk mengethui pkh msing-msing vribel X secr individu mmpu menjelskn vribel Y. Prosedur uji t:. Membut hipotesis mellui uji stu sisi tu du sisi Uji hipotesis positif stu sisi : β 1

75 : β 1 > Uji hipotesis negtif stu sisi : β 1 : β 1 < Uji hipotesis du sisi : β 1 = : β 1 b. Ulngi lngkh pertm untuk pengujin β c. Menghitung nili t hitung untuk β 1 dn β dn mencri nili t kritis dri tbel distribusi t. Nili t hitung dicri dengn rumus: β t = Se β ) 1 β1 ( 1 dimn β merupkn nili pd hipotesisi nul d. Bndingkn nili t hitung untuk msing-msing estimtor dengn t kritisny dri tbel. Keputusn menerim tu menolk sebgi berikut: Jik nili t hitung > nili t kritis mk ditolk dn menerim Jik nili t hitung < nili t kritis mk diterim dn menolk Jik nili t hitung < nili - t kritis mk diterim dn menolk (Agus Widrjono, 5: 85)

76 Uji F Sttistik Uji F sttistik bertujun untuk mengethui pkh vribel X secr bersmsm mmpu menjelskn vribel Y dengn cr membndingkn F hitung dengn F tbel pd tingkt kepercyn 95%. Formulsi uji F: Lngkh-lngkh uji F:. Membut hipotesis nul ( ) dn hipotesis lterntif ( ) : β β =... = β 1 = k = β β... β : 1 k b. Mencri nili F hitung. Nili kritis F didsrkn besrny α dn df untuk numertor (k-1) dn df untuk denumertor (n-k) c. Keputusn menolk tu menerim sebgi berikut: Jik F hitung > F tbel (kritis), mk Jik F hitung < F tbel (kritis), mk ditolk diterim (Agus Widrjono, 5: 88) 3.8 Koefisien Determinsi Koefisien determinsi ( R ) merupkn koefisien yng digunkn untuk mengukur proporsi (bgin) tu presentse totl vrisi dlm Y yng dijelskn oleh model regresi. Untuk mencri rumus R digunkn rumus: R ^ Y b1. X 1Y + b. X Y + b3. X 3Y + b4. = = Y Y X 4 Y (J.Suprnto, 5: 16)

77 Du sift R dintrny: R merupkn besrn non negtif Btsny dlh R 1. Sutu R sebesr 1 berrti sutu kecocokn sempurn, sedngkn R yng bernili nol berrti tidk d hubungn ntr vribel tk bebs dengn vribel yng menjelskn.