BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

2.1 PSIKOLOGIS KONSUMEN Psikologi berasal dari bahasa Yunani Kuno: psyche = jiwa dan logos = kata, dalam arti bebas psikologi adalah ilmu yang mempelajari tentang jiwa/mental. Psikologi tidak mempelajari jiwa/mental itu secara langsung karena sifatnya yang abstrak, tetapi psikologi membatasi pada manifestasi dan ekspresi dari jiwa/mental tersebut yakni berupa tingkah laku dan proses atau kegiatannya, sehingga Psikologi dapat didefinisikan sebagai ilmu pengetahuan yang mempelajari tingkah laku dan proses mental. R.S. Woodworth memberikan batasan tentang psikologi sebagai berikut: “Psychology can be defined as the science of the activities of the individual”. Sedangkan menurut Leon Schiffman dan Leslie Lazar Kanuk (2008) menyatakan: “Karakteristik psikologis merujuk ke sifat-sifat diri atau hakiki konsumen perorangan”. Menurut Stephen P. Robbins dan Timothy A. Judge (2008) menyatakan: “psikologi dapat diartikan sebagai ilmu pengetahuan yang berusaha mengukur, menjelaskan, dan terkadang mengubah perilaku manusia dan mahluk lain”. Dari pengertian-pengertian diatas, maka penulis dapat simpulkan bahwa psikologis konsumen adalah tingkah laku atau bisa dikatakan perilaku yang didorong oleh jiwa/mental konsumen itu sendiri untuk melakukan segala aktivitasnya.

2.1.1. Faktor Psikologis Konsumen

Universitas Sumatera Utara

Kotler & Armstrong (2008) mengatakan bahwa: “pilihan atau keputusan pembelian konsumen dipengaruhi oleh empat faktor psikologis utama yaitu: motivasi, persepsi, pembelajaran, serta kepercayaan dan sikap”.

1. Motivasi Menurut Kotler dan Armstrong (2008) mengemukakan motif adalah kebutuhan yang mendorong seseorang secara kuat mencari kepuasan atas kebutuhan tersebut”. Psikolgis telah mengembangkan beberapa teori motivasi. Dua yang paling terkenal-teori Sigmund Freud dan Abraham Maslow telah memberikan arti yang berbeda untuk analisis konsumen dalam pemasaran. a. Teori Motivasi Freud Freud mengasumsikan bahwa seseorang sangat tidak sadar akan kekuatan psikologis yang membentuk perilaku mereka. Ia melihat manusia tumbuh, dan menetapkan banyak dorongan. Dorongan itu tidak akan hilang dan tidak akan bisa dikendalikan dengan sempurna, semua itu muncul ke dalam mimpi, ke salah bicara, ke perilaku neourotik dan obsesif, atau akhirnya menjadi sakit jiwa. Oleh karena itu, Freud membenarkan bahwa orang tidak memahami sepenuhnya motivasinya. b. Teori Motivasi Maslow Abraham Maslow berusaha menjelaskan mengapa seseorang terdorong oleh kebutuhan tertentu pada saat-saat tertentu. Maslow mengemukakan kebutuhan manusia tersusun dalam sebuah hirarki, dari yang paling mendesak sampai yang kurang mendesak. Hierarki kebutuhan Maslow dari

segi kepentingannya, kebutuhan itu adalah kebutuhan fisiologi, kebutuhan keamanan,

kebutuhan sosial, kebutuhan penghargaan diri, dan kebutuhan aktualisasi. Orang berusaha memuaskan kebutuhan yang paling penting terlebih dahulu. Pada saat kebutuhan tersebut terpenuhi, kebutuhan tersebut akan terhenti sebagai motivator dan dia akan memenuhi kebutuhan paling penting selanjutnya. Contoh, orang yang lapar (kebutuhan fisiologis) tidak akan tertarik pada apa yang terjadi baru-baru ini di dunia seni (kebutuhan aktualisasi diri), juga tidak tertarik


pada apakah mereka dipandang atau dihargai oleh orang lain (kebutuhan penghargaan diri), juga tidak tertarik pada apakah dia menghirup udara segar (kebutuhan keamanan).

2. Persepsi Menurut Kotler dan Armstrong (2008) mengartikan bahwa: “persepsi adalah proses menyeleksi, mengatur, dan menginterpretasikan informasi guna membentuk gambaran yang berarti tentang dunia”. Sedangkan menurut Stephen P. Robbins dan Timothy A. Judge (2008) mengemukakan bahwa: “persepsi adalah sebuah proses dimana individu mengatur dan menginterpretasikan kesan-kesan sensoris mereka guna memberikan arti bagi lingkungan mereka.” Orang yang memperoleh rangsangan yang sama dapat membentuk persepsi yang berbeda-beda, karena adanya tiga proses perseptual yaitu: -

Perhatian selektif, merupakan kecenderungan orang untuk menyaring informasi yang mereka dapatkan.

-

Distorsi selektif, mendeskripsikan kecenderungan orang untuk menginterprestasikan informasi yang sesuai dengan cara yang mendukung apa yang telah mereka percaya.

-

Retensi selektif, merupakan kecenderungan orang untuk berusaha mempertahankan informasi yang mendukung sikap dan kepercayaan mereka.

3. Pembelajaran Menurut Stephen P. Robbins dan Timothy A. Judge (2008) dalam bukunya Organizational Behavior yang diterjemahkan oleh Diana Angelica mengemukan bahwa: “pembelajaran adalah setiap perubahan perilaku yang relatif permanen, terjadi sebagai hasil dari pengalaman”. Sedangkan menurut Kotler dan Armstrong (2008) menyatakan pembelajaran adalah perubahan perilaku seseorang karena pengalaman. Menurut Kotler dan Armstrong (2008) pembelajaran terjadi melalui saling pengaruh antara dorongan, stimulan, cues, tanggapan dan penguatan. Dorongan adalah stimulan internal kuat untuk yang membangkitkan keinginan untuk bertindak. Dorongan berubah menjadi motif


bila diarahkan ke objek stimulan yang khusus. cues atau petunjuk adalah stimulan kecil yang menentukan kapan, dimana, dan bagaimana seseorang memberikan tanggapan. Penguatan akan timbul karena dari tanggapan-tanggapan yang telah muncul.

4. Keyakinan dan Sikap Melalui tindakan dan pembelajaran, orang mendapat keyakinan dan sikap, yang kemudian akan mempengaruhi perilaku pembelian. Menurut Kotler dan Armstrong (2008) mendefinisikan keyakinan sebagai pemikiran deskriptif yang dipertahankan seseorang mengenai sesuatu”. Keyakinan itu didasarkan atas pengetahuan, opini, dan keyakinan yang mungkin dipengaruhi atau tidak dipengaruhi rasa emosional. Setelah keyakinan maka akan timbul sikap yang telah dipengaruhi oleh keyakinan sebelumnya. Menurut Kotler dan Armstrong (2008) mengemukakan sikap adalah evaluasi, perasaan, dan kecenderungan yang konsisten atas suka atau tidak sukanya seseorang terhadap objek atau ide. Menurut Stephen P. Robbins dan Timothy A. Judge (2008) dalam bukunya Organizational Behavior yang diterjemahkan oleh Diana Angelica mengemukan bahwa: “sikap adalah pernyataan-pernyataan evaluatif terhadap objek, orang, atau peristiwa. Menurutnya sikap mempunya tiga komponen penting, yaitu: -

Komponen kognitif (cognitive component), merupakan segmen opini atau keyakinan dari sikap.

-

Komponen afektif (affective component), merupakan segmen emosional atau perasaan dari sikap.

-

Komponen perilaku (behavioral component), merupakan niat untuk berperilaku dalam cara tertentu terhadap seseorang atau sesuatu. Sikap menempatkan seseorang kedalam kerangka pikiran menyukai atau tidak menyukai

sesuatu yang kemudian dapat mendekatkan atau menjauhkannya terhadap hal tersebut. Sikap itu sukar diubah. Sikap seseorang itu mempunyai pola, dan mengubah satu sikap akan membutuhkan penyesuaian yang sulit sikap yang lain.


Menurut Katz dalam Mowen dan Minor (2002) mendifinisikan empat fungsi sikap: Utilitarian, Pembelaan-ego, Pengetahuan, Nilai ekspresif: -

Fungsi Utilitarian: Fungsi sikap Utilitarian mengacu pada ide bahwa orang mengekspresikan perasaan untuk memaksimalkan penghargaan dan meminimalkan hukuman yang mereka terima dari orang lain.

-

Fungsi Pembelaan-ego (Ego-Defensive): Fungsi sikap sebagai pembela ego adalah melindungi orang dari kebenaran mendasar tentang diri sendiri atau dari kenyataan kekejaman dunia luar, Fungsi pembelaan-ego yang disebut juga fungsi pertahanan harga diri (Self-esteem maintenance fuction), mengandalkan pada teori psikoanalitik yaitu kepribadian manusia berasal dari perjuangan dinamis antara dorongan psikologis dari dalam diri (seperti lapar, seks dan agresi) dan tekanan sosial untuk mentaati hukum, aturan, dan kode moral. Jadi Sikap seperti prasangka kaum minoritas, berfungsi sebagai mekanisme pembelaan orang fanatik yang tidak mau mengakui kegelisahan diri mereka yang paling mendasar.

-

Fungsi pengetahuan (Knowledge Funtion): Sikap juga dapat dipergunakan sebagai standar yang membantu seseorang untuk memahami dunia mereka. Dalam memainkan peran ini, sikap membantu seseorang untuk memberikan arti pada dunia yang tidak beraturan.

-

Fungsi Nilai-Ekspresif: Mengacu pada bagaimana seseorang mengekspresikan nilai sentral mereka kepada orang lain yang biasa disebut Fungsi identitas sosial. Ekspresi sikap bahkan dapat membantu seseorang dalam mendefinisikan konsep diri mereka kepada yang lain. Pengukuran sikap dapat dilakukan dengan menilai pernyataan sikap seseorang.

Pernyataan sikap adalah rangkaian kalimat yang mengatakan sesuatu mengenai objek sikap yang hendak diungkap. Pernyataan sikap mungkin berisi atau mengatakan hal-hal yang positif mengenai objek sikap, yaitu kalimatnya bersifat mendukung atau memihak pada objek sikap. Pernyataan ini disebut dengan pernyataan yang favorable. Sebaliknya pernyataan sikap mungkin pula berisi hal-hal negatif mengenai objek sikap yang bersifat tidak mendukung maupun kontra


terhadap objek sikap. Pernyataan seperti ini disebut dengan pernyataan yang tidak favorable. Suatu skala sikap sedapat mungkin diusahakan agar terdiri atas pernyataan favorable dan tidak favorable dalam jumlah yang seimbang. Dengan demikian pernyataan yang disajikan tidak semua positif dan tidak semua negatif yang seolah-olah isi skala memihak atau tidak mendukung sama sekali objek sikap Azwar (2000). 2.1.2. Keputusan Pembelian Menurut Leon Shciffman dan Leslie Lazar Kanuk (2008) mengemukakan bahwa: “keputusan adalah seleksi terhadap dua pilihan alternatif atau lebih”. Sedangkan menurut Kotler dan Armstrong (2008) mengemukakan bahwa: “keputusan pembelian adalah tahap proses keputusan dimana konsumen secara aktual melakukan pembelian produk”. Dari beberapa pengertian diatas dapat penulis simpulkan, bahwa keputusan pembelian merupakan menentukan tindakan atau pengambilan keputusan dari beberapa alternatif yang kemudian dipilih salah satu atau lebih untuk dibeli.

2.1.3 Hubungan Psikologis Konsumen dengan Keputusan Pembelian Sebagaimana yang telah dijelaskan di atas bahwa psikologis konsumen merupakan perilaku konsumen yang didorong oleh jiwa/mental konsumen itu sendiri untuk melakukan segala aktivitasnya. Begitupun dalam hal keputusan pembelian yang merupakan aktivitas konsumen yang tidak terlepas dari dorongan psikologis ntuk menentukan keputusan pembelian yang paling tepat. Menurut Kotler dan Armstrong (2008) menyatakan bahwa “pembelian konsumen sangat dipengaruhi oleh karakteristik budaya, sosial, pribadi dan psikologis” seperti terlihat pada gambar 2.1 di bawah ini. Budaya Sosial Pribadi Psikologis Budaya Kelompok acuan Subbudaya Keluarga Kelas sosial

Peran dan status

Umur dan tahap dal siklus hidup

Motivasi

Pekerjaan

Persepsi

Situasi ekonomi

Pembelajaran

Gaya hidup

Keyakinan dan sikap

Kepribadian dan konsep diri

Pembeli


Gambar 2.1: Karakteristik Yang Mempengaruhi Pembelian Konsumen Motivasi diartikan sebagai dorongan bagi konsumen untuk melakukan pembelian yang didasarkan pada kebutuhan konsumen itu tersebut. Sedangkan persepsi disini dapat diartikan sebagai gambaran atau penilain seseorang terhadap suatu produk, kemudian pembelajaran disini diartikan sebagai pengalaman setelah menggunakan produk dan pembelajaran ini bisa didapat dari diri kita sendiri maupun dari orang lain, dan yang terakhir adalah keyakinan dan sikap, keyakinan disini sangat berhubungan langsung dengan kepercayaan terhadap suatu produk tertentu dan sikap berhubungan dengan tindakan dan perasaan seseorang terhadap suatu objek. keputusan pembelian adalah tahap proses keputusan dimana konsumen secara aktual melakukan pembelian produk

2.2 Populasi dan Sampel Penelitian Populasi adalah sekelompok orang, kejadian, atau benda yang merupakan kumpulan lengkap dari elemen-elemen sejenis akan tetapi dapat dibedakan berdasarkan karakteristiknya, yang dijadikan obyek penelitian (Supranto, 2004). Populasi sering juga disebut Universe. Populasi yang tidak diketahui dengan pasti jumlahnya disebut Populasi Infinit atau tak terbatas. Misalnya penduduk suatu negara adalah populasi yang infinit karena setiap waktu terus berubah jumlahnya. Apabila penduduk tersebut dibatasi dalam waktu dan tempat, maka populasi yang infinit bisa berubah jadi populasi yang finit. Umumnya populasi yang infinit hanyalah teori saja, sedangkan kenyataan dalam praktiknya semua benda yang hidup dianggap populasi yang infinit. Populasi yang jumlahnya diketahui dengan pasti (populasi yang dapat diberi nomor identifikasi), misalnya murid sekolah, jumlah karyawan tetap pabrik, dan lain-lain disebut Populasi Finit. Sampel adalah bagian dari populasi yang menjadi obyek penelitian (Supranto, 2004). Teknik sampling secara statistik dapat didefinisikan sebagai suatu teknik untuk menentukan


jumlah sampel dan pemilihan calon anggota sampel, sehingga setiap sampel terpilih dalam penelitian dapat mewakili populasinya.

2.3 Tingkat Pengukuran Pada dasarnya proses pengukuran adalah merupakan rangkaian dari empat aktivitas pokok (Singarimbun dan Effendi, 1985). Rangkaian empat aktivitas pokok tersebut antara lain: 1. Menentukan dimensi variabel penelitian. 2. Merumuskan ukuran untuk masing-masing dimensi. 3. Menuntukan tingkat ukuran yang akan digunakan dalam pengukuran. 4. Menguji validitas dan reabilitas alat ukur. Pengukuran tidak lain dari penunjukkan angka-angka pada suatu variabel. Prosedur pengukuran dan pemberian angka-angka tadi diharapkan bersifat isomorfik terhadap realita, artinya ada persamaan realita (Singarimbun dan Effendi, 1985).

2.4 Data Data merupakan komponen utama dalam statistik. Data adalah bahan baku yang jika diolah melalui berbagai analisis dapat melahirkan informasi, dimana dengan informasi tersebut dapat diambil suatu keputusan.

2.4.1 Data Menurut Sifatnya Menurut sifatnya data terbagi atas dua bagian, yaitu data kualitatif dan kuantitatif. a. Data Kualitatif Data kualitatif adalah data yang sifatnya hanya menggolongkan saja dan yang kemungkinannya tidak dinyatakan dalam angka-angka. Yang termasuk dalam klasifikasi


data kualitatif adalah data yang berskala ukur nominal dan ordinal. Sebagai contoh adalah motivasi karyawan (bagus, sedang, jelek). b. Data Kuantitatif Data kuantitatif adalah data yang berbentuk angka. Yang termasuk dalam klasifikasi data kuantitatif adalah data yang berskala ukur interval dan rasio. Sebagai contoh data kuantitatif adalah data hasil pengukuran tinggi badan mahasiswa Matematika FMIPA USU. Data tersebut berupa angka seperti: 170 cm, 168 cm, 163 cm dan sebagainya.

2.4.2 Data Menurut Sumbernya Menurut sumbernya data terbagi atas dua bagian, yakni data internal dan eksternal. a. Data Internal Data internal adalah data yang didapat dari dalam perusahaan atau organisasi dimana riset dilakukan. Sebagai contoh adalah catatan-catatan akuntansi, catatan-catatan produksi, catatan-catatan inventaris, catatan-catatan penjualan, dal lain-lain. b. Data Eksternal Data eksternal adalah data yang menggambarkan keadaan diluar perusahaan atau organisasi. Data eksternal terbagi atas dua bagian yaitu data primer dan data sekunder. 1. Data Primer Data primer adalah data yang secara langsung dikumpulkan oleh orang yang berkepentingan atau yang memakai data tersebut. Data ini diperoleh dari hasil wawancara atau kuesioner. Dalam metode pengumpulan data primer peneliti melakukan sendiri observasi di lapangan maupun di laboratorium. Pelaksanaannya dapat berupa survey atau percobaan (eksperimen). 2. Data Sekunder


Data sekunder adalah data primer yang diperoleh dari pihak lain atau data primer yang telah diolah lebih lanjut dan disajikan. Data sekunder pada umumnya digunakan oleh peneliti untuk memberikan gambaran tambahan, gambaarn pelengkap, atau diproses lebih lanjut. Data seklunder didapat dari hasil penelitian beberapa sumber seperti Badan Pusat Statistik, Mass Media, Lembaga Pemerintah atau Swasta dan sebagainya.

2.4.3 Data Menurut Jenisnya Menurut jenisnya data terdiri dari dua bagian, yaitu data kontiniu dan diskrit. a. Data Kontiniu Data kontiniu adalah data yang diperoleh dengan cara mengukur. Contoh: panjang buku itu adalah 30 cm. b. Data Diskrit Data diskrit adalah data yang diperoleh dengan cara menghitung atau membilang. Contoh: Didi membeli pensil sebanyak 6 buah. Jumlah penghuni rumah itu ada 7 orang. Hardi mempunyai jeruk sebanyak 6 biji.

2.5 Teknik Pengukuran dan Skala Tingkat ukuran di dunia penelitian dikembangkan pertama kali oleh Steven pada tahun 1946, yaitu tingkat ukuran nominal, ordinal, interval dan rasio. 1. Ukuran Nominal Merupakan ukuran yang paling sederhana. Dalam ukuran ini tidak asumsi tentang jarak maupun urutan antara katagori-katagori dalam ukuran itu. Angka hanya menunjukkan kedudukan atau berupa label. 2. Ukuran Ordinal Ukuran ordinal mengurutkan responden dari tingkatan paling rendah ke tingkatan paling tinggi menurut suatu atribut tertentu tanpa ada petunjuk yang jelas tentang berapa jumlah


absolut atribut yang dimiliki oleh masing-masing responden tersebut dan berapa interval antara responden dengan responden lainnya. 3. Ukuran Interval Ukuran interval adalah ukuran yang tidak semata-mata mengurutkan orang ataupun objek berdasarkan suatu atribut, tetapi memberikan informasi tentang interval antara satu orang atau objek dengan orang atau objek lainnya. Tetapi ukuran itu tidak memberikan informasi tentang jumlah absolut yang dimiliki objek. 4. Ukuran Rasio Ukuran rasio diperoleh selain informasi tentang urutan dan interval antara objek-objek, kita mempunyai informasi tambahan tentang jumlah absolut atribut objek tadi. Ukuran rasio adalah suatu bentuk interval yang jaraknya diukur dari titik nol. Pada teknik penskalaan, banyak sekali jenis skala pengukuran yang telah dikembangkan, terutama dalam ilmu-ilmu sosial. Namun dalam penelitian ini skala pengukuran yang digunakan adalah skala Likert. Skala ini dikembangkan oleh Rensis Likert (1932) untuk mengukur sikap masyarakat dan skalanya terkenal dengan nama technique of summated rating atau Skala Likert. Banyak faktor yang menyebabkan Skala Likert banyak digunakan sebagai berikut: 1. Skala ini relatif mudah dibuat. 2. Adanya kebebasan dalam memasukkan item-item pernyataan asal masih relevan dengan masalah. 3. Jawaban atas item dapat berupa beberapa alternatif, sehingga dapat memberikan informasi yang lebih jelas dan nyata terhadap item tersebut. 4. Dengan jumlah item yang cukup besar, tingkat reliabilitas yang tinggi dapat dicapai. 5. Mudah untuk diterapkan pada berbagai situasi.

2.6 Uji Validitas dan Uji Reliabilitas 2.6.1. Uji Validitas


Secara umum, validitas adalah mengukur apa yang seharusnya diukur. Validitas berasal dari kata validity yang mempunyai arti sejauh mana ketepatan dan kecermatan suatu instrumen pengukuran dalam melakukan fungsi ukurnya (Azwar, 1996). Validitas dibagi atas tiga bagian, yaitu: a. Validitas isi Validitas isi menunjukkan sejauh mana item-item dalam tes dapat mencakup keseluruhan kawasan ini yang akan diukur oleh tes tersebut. Untuk mengetahui validitas isi dapat dilakukan dengan melihat apakah item-item dalam tes telah ditulis sesuai dengan blue print. Artinya apakah sesuai dengan batasan domain ukur yang telah ditetapkan dan sesuai ukuran dengan indikator perilaku yang akan diungkapkan. b. Validitas Konstruk Validitas konstruk adalah validitas yang menunjukkan sejauh mana suatu tes mengukur traid atau konstruk teoritis yang akan diukur. Pengujian validitas konstruk dapat dilakukan dengan analisis statistika seperti analisis faktor. c. Validitas berdasarkan Kriteria Validitas berdasarkan kriteria adalah validitas yang menunjukkan sejauh mana suatu tes dapat mengukur sebuah pendapat yang berasal dari dua kelompok responden yang berbeda. Suatu item dikatakan valid apabila nilai koefisiennya (pada output SPSS, dapat dilihat pada kolom Correted Item-Total Correlation ≥ 0,300 (Azwar, 1996). Correted Item-Total Correlation adalah korelasi antara suatu variabel dengan total tanpa memasukkan nilai variabel tersebut. Untuk menguji validitas alat ukur, terlebih dahulu dicari harga korelasi antara bagian alat ukur secara keseluruhan dengan cara mengkorelasikan setiap butir alat ukur dengan skor total yang merupakan jumlah tiap skor butir. Untuk menghitung validitas menggunakan teknik korelasi Pearson Product Moment. Rumusnya adalah sebagai berikut:

rxy

=

√*

(

) +*

(

) +

(2.1)

Keterangan:


rxy

= koefisien korelasi

∑X

= jumlah skor item

∑Y

= jumlah skor total

n

= jumlah responden Pertimbangan penerimaan/penolakan hipotesis adalah dengan membandingkan nilai

Correlation Item-Total Correlation yang dinyatakan sebagai r-hitung dengan r-tabel. Dengan dasar pengambilan keputusan sebagai berikut: 1. Bila r-hitung (nilai Correlation Item-total Correlation) bernilai positif dan lebih besar daripada r-tabel (r-hitung > r-tabel), maka butir atau variabel tersebut adalah valid. 2. Bila r-hitung (nilai Correlation Item-total Correlation) bernilai negatif dan atau nilai r-hitung < r-tabel, maka butir atau variabel tersebut adalah tidak valid.

2.6.2. Uji Reliabilitas Reliabilitas diterjemahkan dari kata reliability. Pengukuran yang memiliki reliabilitas tinggi maksudnya adalah pengukuran yang dapat menghasilkan data yang reliabel. Tinggi rendahnya reliabilitas, secara empirik ditunjukkan oleh suatu angka yang disebut nilai koefisien reliabilitas. Reliabilitas yang dianggap sudah cukup memuaskan jika nilai Alpha Cronbach ≥ 0,700 (Azwar, 1996). Nilai Alpha Cronbach diperoleh dengan menggunakan rumus sebagai berikut: r=(

)(

)

(2.2)

Keterangan: r

= nilai (koefisien) Alpha Cronbach

k

= banyaknya variabel penelitian

∑

b

∑

t

2

= jumlah varians variabel penelitian = vatians total

2.7 Teknik Sampling


Teknik sampling adalah suatu cara untuk menentukan banyaknya sampel dan pemilihan calon anggota sampel, sehingga setiap sampel yang terpilih dalam penelitian dapat mewakili populasinya (representatif) baik dari aspek jumlah maupun dari aspek karakteristik yang dimiliki populasi. Sampling adalah proses pemilihan sejumlah elemen dari populasi sehingga dengan meneliti dan memahami karakteristik sampel dapat digeneralisir untuk kareakteristik populasi. Jarang sekali suatu penelitian dilakukan dengan cara memeriksa semua objek yang diteliti (sensus), tetapi sering digunakan sampling (Teken, 1965), alasannya adalah:

1. Ukuran populasi sering kali terlalu banyak, sehingga diperlukan terlalu banyak biaya, waktu, dan tenaga untuk menyelidiki melalui sensus. 2. Populasi yang berukuran besar selain sulit untuk dikumpulkan, dicatat dan dianalisa, juga biasanya akan menghasilkan informasi yang kurang teliti. Dengan cara sampling jumlah objek yang harus diteliti menjadi lebih kecil, sehingga menjadi lebih terpusat perhatiannya. 3. Percobaan-percobaan yang berbahaya atau bersifat merusak hanya cocok dilakukan dengan sampling. Keuntungan dengan menggunakan teknik sampling antara lain adalah mengurangi ongkos, mempercepat waktu penelitian dan dapat memperbesar ruang lingkup penelitian (Teken, 1965). Metode pengambilan sampel yang ideal memiliki sifat-sifat sebagai berikut: 1. Mampu menghasilkan gambaran yang dapat dipercaya dari seluruh populasi yang diteliti. 2. Dapat menentukan ketetapan hasil penelitian dengan menentukan penyimpangan baku dari taksiran yang diperoleh. 3. Sederhana dan mudah diperoleh. 4. Dapat memberikan keterangan sebanyak mungkin dengan biaya serendah mungkin.

Dapat menentukan besarnya sampel dalam suatu penelitian, ada empat faktor yang harus dipertimbangkan yaitu: 1. Derajat keseragaman populasi. 2. Ketepatan yang dikehendaki dari penelitian.


3. Rencana analisis. 4. Tenaga, biaya dan waktu. Teknik sampling dapat dikelompokkan menjadi dua, yaitu: 1. Probability sampling, meliputi: a. Simple random sampling (populasi homogen) yaitu pengambilan sampel dilakukan secara acak tanpa memperhatikan strata yang ada. Teknik ini hanya digunakan jika populasinya homogen. b. Proportionale stratifiled random sampling (populasi tidak homogen) yaitu pengambilan sampel dilakukan secara acak dengan memperhatikan strata yang ada. Artinya setiap strata terwakili sesuai proporsinya.

c. Disproportionale sratifiled random sampling yaitu teknik ini digunakan untuk menentukan jumlah sampel dengan populasi berstrata tetapi kurang proporsional, artinya ada beberapa kelompok strata yang ukurannya kecil sekali.

d. Cluster sampling (sampling daerah) yaitu teknik ini digunakan untuk menentukan jumlah sampel jika sumber data sangat luas. Pengambilan sampel didasarkan daerah populasi yang telah ditetapkan. 2. Non probability sampling, meliputi: sampling sistematis, sampling kuota, sampling incidental, purposive sampling, sampling jenuh, dan snowball sampling.

2.7.1 Metode Pengambilan Sampel Dalam penelitian ini metode pengambilan sampel yang digunakan adalah Proportionale Stratifiled Random Sampling, yaitu responden terpilih secara kebetulan dengan peneliti dan dianggap cocok sebagai sumber data. Beberapa alasan menggunakan Proportionale Stratifiled Random Sampling adalah: (Supranto J, 1992) 1. Setiap strata homogen atau relatif homogen, sehingga sampel acak yang diambil dari setiap strata akan memberikan perkiraan yang dapat mewakili strata yang bersangkutan. Perkiraan


gabungan yang diperoleh berdasarkan perkiraan dari setiap strata akan memberikan perkiraan menyeluruh yang mewakili populasi. 2. Biaya untuk melakukan Proportionale Stratifiled Random Sampling lebih mudah dari pada Simple Random Sampling karena alasan administrasi. 3. Perkiraan bisa dibuat untuk setiap strata yang dapat dianggap sebagai populasi yang berdiri sendiri dan mungkin bisa dilakukan oleh seorang peneliti saja. Alokasi proporsional dalam Proportionale Stratifiled Random Sampling ditentukan menggunakan rumus:

ni= (

(

)

(2.3)

)

Keterangan: ni

= banyaknya elemen sampel dari strata ke-i.

Ni

= banyaknya elemen strata ke-i.

k

= banyaknya strata.

n

= jumlah sampel penelitian.

2.7.2 Penentuan Ukuran Sampel Jumlah sampel yang dibutuhkan dalam menggunakan metode analisis faktor adalah paling sedikit empat atau lima kali banyaknya jumlah variabel penelitian (Pudjowidodo Prabowo, 2007).

2.8 Analisis Faktor Analisis faktor dipelopori oleh Charles Spearman dalam bidang psikologi dan beliau dipercaya sebagai penemu dari metode analisis faktor. Charles Spearman menemukan fakta bahwa nilai ujian anak-anak sekolah pada mata pelajaran yang berbeda (tidak berkaitan) berhubungan secara positif. Hal itu yang membuat beliau menerima dalil bahwa kemampuan mental atau g mendasari dan mempengaruhi kinerja kognitif manusia. Dalil tersebut kini diadopsi dalam penelitian kecerdasan (Intelligence research) yang dikenal sebagai Teori g (g theory).


Dari sudut pandang lain, analisis faktor adalah salah satu metode statistik multivariat yang mencoba menerangkan hubungan antara sejumlah peubah-peubah yang saling independen anata satu dengan yang lain sehingga dibuat kumpulan peubah yang lebih sedikit dari jumlah peubah awal yang disebut faktor.

2.8.1 Prinsip-prinsip Analisis Faktor Analisis faktor merupakan salah satu prosedur reduksi data serta salah satu alat untuk menguji alat ukur dalam metode statistic multivariate (Dillon and Goldstein, 1984). Ada tiga fungsi utama analisis faktor, yaitu: a. Mereduksi banyaknya variabel penelitian dengan tetap mempertahankan sebanyak mungkin informasi data awal. Banyaknya variabel awal dapat dikurangi menjadi beberapa variabel yang jumlahnya lebih sedikit dengan tetap mempertahankan sebagian besar variasi data. b. Mencari perbedaan kualitatif dan kuantitatif dalam data, dalam situasi dimana terdapat jumlah data yang sangat besar. c. Data digunakan pula untuk menguji hipotesis tentang perbedaan kualitatif dan kuantitatif dalam data penelitian. Adapun kelebihan dari metode analisis faktor adalah: a. Dapat menggabungkan sejumlah variabel awal yang diteliti menjadi sejumlah variabel baru yang lebih sedikit jumlahnya. b. Dapat mengungkapkan karakteristik dominan yang dimiliki unit data operasi. c. Dapat menganalisis sejumlah variabel awal penelitian dan menganalisis korelasi antar variabel awal tersebut. Asumsi dasar dalam menggunakan analisis faktor adalah:


a. Tingginya korelasi antar variabel. Korelasi antar variabel yang kuat dapat diindikasikan oleh nilai determinan matriks korelasi yang mendekati nol. Nilai determinan dari matriks korelasi yang elemen-elemenya menyerupai matriks identitas akan memiliki nilai determinan sama dengan satu. Hal ini dapat diuji dengan Bartlett’s test of sphericity. b. Indeks perbandingan antara koefisien korelasi dengan korelasi parsial secara keseluruhan adalah kecil. Jika jumlah kuadrat koefisien korelasi parsial untuk seluruh pasangan variabel tidak banyak berbeda, maka ini menunjukkan perbandingan antara koefisien korelasi dengan korelasi parsialnya secara keseluruhan adalah kecil. Perbandingan ini dapat diidentifikasi berdasarkan nilai Kaiser-Meyer-Olkin. c. Indeks perbandingan antara koefisien korelasi dengan korelasi parsial untuk setiap variabel adalah kecil. Analisis faktor dapat dilanjutkan, jika nilai measure of sampling adequency (MSA) berkisar antara 0,5-1,0. Apabila ada beberapa variabel memiliki nilai MSA kurang dari 0,5 maka variabel tersebut harus dikeluarkan satu persatu secara bertahap.

2.8.2 Statistik yang Relevan dengan Analisis Faktor Statistik kunci yang relevan dengan analisis faktor adalah sebagai berikut: a. Bartlett’s test of sphericity yaitu suatu uji statistik yang dipergunakan untuk menguji hipotesis bahwa variabel tidak saling berkorelasi (uncorrelated) dalam populasi. Dengan kata lain matriks korelasi populasi merupakan matriks identitas (identity matrix). Statistik uji bartlett adalah sebagai berikut: X2

= - *(

)

(

)

+

| |

(2.4)

derajat kebebasan (dk) = p(p-1)/2 Keterangan: N

= jumlah observasi.


p

= jumlah variabel.

| | = determinan matriks korelasi. b. Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) merupakan suatu indeks yang dipergunakan untuk meneliti ketepatan analisis faktor. Analisis faktor dikatakan tepat apabila nilai KMO berkisar antara 0,5-1,0 dan sebaliknya jika nilai KMO kurang dari 0,5 berarti analisis faktor tidak tepat. KMO =

, i= 1,2,…,p ; k= 1,2,…,p

(2.5)

Keterangan: rik = koefisien korelasi sederhana antara ke-i dan ke-k. aik = koefisien korelasi parsial antara variabel ke-i dan ke-k. c. Measure of Sampling Adequacy (MSA) yaitu suatu indeks perbandingan antara koefisien korelasi parsial untuk setiap variabel. MSA digunakan untuk mengukur kecukupan sampel.

, i= 1,2,…,p ; k= 1,2,…,p

MSAi =

(2.6)

Keterangan: rik = koefisien korelasi sederhana antara ke-i dan ke-k. aik = koefisien korelasi parsial antara variabel ke-i dan ke-k.

2.8.3 Model Matematis Analisis Faktor Model matematis analisis faktor digunakan asumsi, bahwa model tersebut mempunyai sifat linier dan aditif. Model matematis dalam analisis faktor yang digunakan adalah yang bertujuan untuk memaksimumkan reproduksi dari korelasi-korelasi. Model analisis faktor dapat ditulis sebagai berikut: Xi

= Bi1F1 + Bi2 F2 + Bi3 F3 + . . . + Bij Fj + . . . + Bim Fm + Viµi

(2.7)

Keterangan: Xi

= variabel ke-i yang dibakukan (rata-ratanya nol, standar deviasinya satu).

Bij

= koefisien regresi parsial yang dibakukan untuk variabel i pada common factor ke-j.


Fj

= common factor ke-j.

Vi

= koefisien regresi yang dibakukan untuk variabel ke-i pada faktor unik ke-i.

µi

= faktor unik variabel ke-i.

m

= banyaknya common factor. Faktor unik berkorelasi satu dengan yang lain dan dengan common factor. Common

factor dapat dinyatakan sebagai kombinasi linier dari variabel yang diteliti, dengan persamaan: Fi

= Wi1 X1 + Wi2 X2 + Wi3 X3 + . . . + Wik Xk

(2.8)

Keterangan: Fi

= faktor ke-i yang diestimasi.

Wi

= bobot atau koefisien skor faktor.

Xk

= banyaknya variabel X pada faktor ke-k. Data asli yang dianalisis dalam analisis faktor dinyatakan dalam bentuk matriks, yang

dapat direduksi ke dalam matriks yang berukuran lebih kecil. Pada bentuk matriks, variabel asal disebut sebagai vektor. Vektor hasil pengamatan

dapat dituliskan dalam bentuk matriks yaitu

sebagai berikut:

[

] =[

] [

]+[

]

(2.9)

Atau dalam bentuk persamaan dapat ditulis sebagai berikut: Xij –

=

Fij +

(2.10)

ij

Keterangan: Xij = hasil pengamatan responden ke-i (i= 1,2,…,n) pada variabel ke-j (j = 1,2, . . ., p). = matriks factor loading. Fij = matriks common factor responden ke-i (i= 1,2 . . . , n) pada variabel ke-j (j= 1,2, . . .,p) pm

= factor loading variabel ke-m pada common factor ke-p (p= 1,2, . . .,m ;m ≤ p).

ik

= skor faktor responden ke-i pada common factor ke-i.

ij

= error (specific factor) hasil pengamatan responden ke-i (i = 1,2, . . .,n) pada variabel ke-j (j=1, 2, . . . ,m).


ip

= error (specific factor) hasil pengamatan responden ke-i (i = 1,2, . . .,n) pada variabel ke-p (p= 1,2, . . .,m)

ij

= rataan variabel ke-i.

Tahapan-tahapan penentuan bobot faktor atau ekstraksi faktor adalah sebagai berikut: a. Penentuan matriks input data mentah yang terdiri n sampel observasi (responden) dan p variabel awal penelitian. Tabel 2.1 Data Hasil Kuesioner X1

X2

X3

Xp

1

l11

l12

l13

l1p

2

l21

l22

l23

l2p

3

l31

l32

l33

l3p

N

ln1

ln2

ln3

lnp

Keterangan: l = Skala Likert (1,2,3,4,5) b. Dari data mentah hasil kuesioner dibuat suatu matriks data Xpxn yang telah dilakukan penskalaan menjadi skala interval. Teknik penskalaan yang digunakan dalam penelitian ini adalah Methods Successive dengan bantuan Microsoft Office Excel 2007. Tabel 2.2 Contoh Penskalaan Variabel 1 Kategori No

skor

Variabel

jawaban

Proporsi

Skal

f(z)

Interval

Proporsi

1

12

0,240

0,240

0,71

0,310

1,000

2

36

0,720

0,960

1,75

0,175

2,496

kumulatif

Z

Densitas

Frekuensi

Ordinal 1


3

1

0,020

0,980

4

1

0,020

1,000

50

1,000

Total

0,048

0,206

3,792

0,000

Langkah-langkah Methods Successive Interval: 1. Menghitung frekuensi skor jawaban dalam skala ordinal 2. Menghitung proporsi dan proporsi kumulatif untuk masing-masing skor jawaban. 3. Menentukan nilai Z untuk setiap kategori, dengan asumsi bahwa proporsi kumulatif dianggap mengikuti distribusi normal baku. Nilai Z diperoleh dari Tabel Distribusi Normal Baku. 4. Menghitung nilai densitas dari nilai Z yang diperoleh dengan cara memasukkan nilai Z tersebut ke dalam funsi densitas normal baku sebagai berikut: f(z)

=

(2.11)

√ (

f(0,71) =

)

√

= 0,310 5. Menghitung Scale Value (SV) dengan rumus: SV =

(2.12)

SV1 =

=

= -1,292

SV2 =

=

= 0,3110

SV3 =

=

= 1,900

SV4 =

=

= 2,400

6. Menentukan Scale value min sehingga SVterkecil + |

|=1

Scale Value Terkeil = -1,292 -1,292 + |

|=1


|

| = 2,292

7. Mentransformasikan nilai skala dengan menggunakan rumus: Y = SV + |

|

Y1 = -1,292 + 2,292 = 1 Y2 = 0,311 + 2,292 = 2,603 Y3 = 1,900 + 2,292 = 4,192 Y4 = 2,400 + 2,292 = 4,692 c. Dilakukan perhitungan matriks korelasi Mpxp. Matriks korelasi digunakan sebagai input analisis faktor. Tabel 2.3 Data Input X1

X2

X1

1

X2

r21

1

X3

r31

r32

X3

Xp

1 1

Xp

rp1

rp2

rp3

rp-1

1

d. Perhitungan nilai karakteristik (eigen value), dimana perhitungan ini berdasarkan persamaan karakteristik det (A – I) = 0

(2.13)

Keterangan: A = matriks korelasi I = matriks identitas = eigen value Eigen value adalah jumlah varian yang dijelaskan oleh setiap faktor. e. Penentuan vektor karakteristik (eigen vector) yang bersesuaian dengan nilai karakteristik (eigen value), yaitu dengan persamaan: (2.14)


Keterangan: x = eigen value f. Penentuan banyaknya faktor yang diperoleh, dalam menentukan banyaknya faktor ada beberapa prosedur yang dapat digunakan yaitu penentuan secara a priori (ditentukan terlebih dahulu), berdasarkan eigen value, scree plot, percentage of variance accounted for, split-half reliability dan significance test. Dalam penelitian ini penentuan banyaknya faktor didasarkan pada eigen value yang lebih besar dari satu. g. Perhitungan matriks factor loading, melalui persamaan: A= VLV’ + , A = V √ √ V’+ , MA= (V√ )(√ V’)+ . √ , maka

Andaikan

C=

√ . Maka persamaan diatas dapat dituliskan menjadi:

+

M=[

(2.15)

] [

]

[

],

Keterangan: A = matriks korelasi. = matriks variansi khusus (matriks diagonal). = matriks eigen vector. = matriks V transpose. L = matriks eigen value. L’ = matriks L transpose. = matriks factor loading. ’ = matriks

transpose.

Factor loading merupakan korelasi sederhana antara variabel dengan faktor. h. Perhitungan communality setiap variabel dengan persamaan:


hi2 =

2 i1

+

2 i2

+...+

2 im

(2.16)

Keterangan: hi = communality variabel ke-i. communality adalah jumlah varian yang disumbangkan oleh suatu variabel dengan seluruh variabel lainnya dalam analisis. Bisa juga disebut proporsi atau bagian varian yang dijelaskan oleh common factor atau besarnya sumbangan suatu faktor terhadap varian seluruh variabel. i. Rotasi faktor, tujuannya adalah untuk menyederhanakan struktur faktor, agar lebih mudah dalam menginterpretasikannya. Dalam rotasi faktor dikenal dua jenis rotasi, yaitu rotasi orthogonal dan rotasi oblique. Dalam rotasi orthogonal variabel-variabel diekstraksi sedemikian rupa, sehingga variabel-variabel tersebut independen satu sama lain, dengan melakukan rotasi dengan sudut 90°. Sedangkan pada oblique tidak perlu dilakukan sudut 90°. Untuk menyederhanakan struktur faktor dikenal tiga metode rotasi orthogonal, yaitu metode varimax, metode quartimax dan metode equamax. 1. Varimax digunakan untuk menyederhanakan kolom. 2. Quartimax digunakan untuk menyederhanakan baris. 3. Equamax merupakan kombinasi Varimax dan Quartimax. Dalam penelitian ini digunakan metode Varimax, karena bertujuan untuk mengekstraksi sejumlah variabel menjadi beberapa faktor. Selain itu metode ini menghasilkan struktur relatif lebih sederhana dan mudah diinterpretasikan. Metode rotasi orthogonal varimax, melakukan iterasi untuk menghitung nilai communality dengan mencari nilai maksimum persamaan berikut (Dillon and Goldstein, 1984):

V=

,

hj

4

–(

2 2 hj ) ]

(2.17)

Keterangan: m = jumlah faktor. n = jumlah variabel. hj

= estimasi communality.


j. Interpretasi faktor, dalam hal ini faktor yang terbentuk diberi label sesuai dengan nama variabel yang memiliki muatan terbesar pada faktor tersebut. k. Perhitungan skor faktor atau nilai faktor. Setelah dilakukan rotasi faktor, maka dihitung koefisien skor faktor atau nilai faktor. Nilai faktor mencerminkan keadaan karakteristik variabel yang terkandung dalam suatu faktor. Perhitungan koefisien faktor atau nilai faktor dapat dihitung dengan rumus: F = ZB, dimana B = M-1

(2.18)

Keterangan: F = matriks skor faktor. B = matriks koefisien bobot faktor. Z = matriks variabel yang dibakukan (standardized). l. Perhitungan reproduced correlation matrix. Setelah skor faktor diperoleh, maka perhitungan selanjutnya adalah reproduced correlation matrix. Reproduced correlation matrix menunjukkan korelasi antara variabel yang diperkirakan dari matriks faktor. Rrep = C ’, dimana C =

dan

=(

) F’F

(2.19)

Keterangan: n = jumlah pengamatan (responden). pendekatan perhitungan dalam analisis faktor yang digunakan pada penelitian dikerjakan dengan suatu paket program computer SPSS 17.0 (Statistical Package Social Science).


BAB 2 LANDASAN TEORI

Recommend Documents